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Archiv-Übersicht     Angebot Nr. 12996

Angebotsdatum: 17. August 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: FAU Erlangen-Nürnberg, HNO-Kilinkum Erlangen,
Adresse:
Prof. Michael Döllinger
Waldstrasse 1
91054 Erlangen
Tel.: 091318533814   Fax.:
Bundesland: Bayern
Homepage: http://www.hno-klinik.uk-erlangen.de/kontakt/visitenkarte/vk/michaeldoellinger/57826/
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).

Die Arbeit findet an der HNO-Klinik des Universitätsklinikums statt. Die Betreuung zum Dr.-Ing ist durch die Zweitmitgliedschaft von Prof. Döllinger an der Technischen Fakultät gegeben. Wir sind ein interdisziplinär angelegtes Team (Mathematiker, Informatiker, Ingenieure, Physiker) und arbeiten erfolgreich und langfristig mit Lehrstühlen aus der Technischen (LS Informatik 5, LS Informatik 9, LS Sensorik) und Naturwissenschaftlichen (LS AMII) Fakultät zusammen.
Methoden: Das Ziel Ihrer Arbeit ist:
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. Oktober 2018
Geschätzte Dauer: 3 Jahre
Bezahlung: TVL E13 - 100%
Papers:
Sonstiges: Ihr Profil:
• M. Sc. in Medizintechnik, Informatik, Computational Engineering, Mathematik
• Voraussetzung 1: Kenntnisse in DeepLearning/Mustererkennung oder Bildverarbeitung
• Voraussetzung 2: Gute Programmierkenntnisse – vorzugsweise in C#
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, gute Englischkenntnisse und Teamfähigkeit
Weitere Informationen:
• Zeitrahmen: ab sofort bzw. frühestmöglich, Dauer 3 Jahre
• Finanzierung: Drittmittel - BMWi

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