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Archiv-Übersicht     Angebot Nr. 12818

Angebotsdatum: 24. April 2018
Art der Stelle: Doktorarbeit
Fachgebiet: Informatik > Medizininformatik
Titel des Themas: Beurteilung der Stimmqualität: Bildsegmentierung, Klassifizierung und Implementierung der Algorithmen in eine klinisch verwendbare GUI

Institut: HNO-Klinik
Adresse:
Prof. Michael Döllinger
Waldstrasse 1
91054 Erlangen
Tel.: 09131-8533814   Fax.:
Bundesland: Bayern
Homepage: http://www.hno-klinik.uk-erlangen.de/phoniatrie/forschung/computational-medicine/
E-Mail Kontakt: mail

Beschreibung: Ihre Aufgaben: Der Schwerpunkt der Abteilung umfasst die Entwicklung eines klinisch anwendbaren Softwarepakets zur Beurteilung der Stimmqualität basierend auf Bilddaten. Hierbei sind Algorithmen zur Segmentierung des Kehlkopfes & die Klassifizierung / Graduierung der Stimmqualität basierend auf bildgebenden Verfahren zu entwickeln und abschließend in eine GUI zu implementieren. Zur Bildgebung wird eine Hochgeschwindigkeitskamera verwendet (4000 fps) die in der Lage ist die schnellen Bewegungen im Kehlkopf hinreichend genau aufzuzeichnen (die stimmgebenden Stimmbänder schwingen mit 100 – 400 Hz).
Methoden: 1. Die Erstellung eines klinisch einsetzbaren Softwaretools, ein Basistool zu Forschungszwecken steht zur Verfügung welches an klinische Anforderungen angepasst werden soll (Sprache: C#)
2. Entwicklung und Implementierung einer klinisch anwendbaren (d.h. robusten) Segmentierung der Stimmbänder
3. Entwicklung & Implementierung einer Klassifizierung, d.h. automatische Bestimmung des Krankheitsgrads aus den Bilddaten
4. Einbinden von weiteren klinisch wichtigen Analysen wie Echtzeitangabe der Lautstärke der Stimme und Schwingungsfrequenz der Stimmbänder
Anfangsdatum: 1. Juni 2018
Geschätzte Dauer: 3 Jahre
Bezahlung: TVL E13 – 100%
Papers: 97. A. Schützenberger, M. Kunduk, M. Döllinger, C. Alexiou, D. Dubrovskiy, A. Seger, M. Semmler, C. Bohr. Laryngeal high-speed videoendoscopy: sensitivity of objective parameters towards recording frame rate. BioMed Research International, online, Article ID 4575437;2016. doi:10.1155/2016/4575437
Sonstiges:

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