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Archiv-Übersicht     Angebot Nr. 13158

Angebotsdatum: 4. Dezember 2018
Art der Stelle: Diplomarbeit
Fachgebiet: Physik > Experimentelle Physik
Titel des Themas: Implementierung der ARFI (acoustic radiation force imaging)-Sequenz am TargetedFUS-System sowie dem 9.4T-Kleintier-MRT zum Zwecke der Ultraschallfokus-Lokalisierung während der experimentellen MRgFUS-Anwendung in der neurol. Grundlagenforschung

Institut: Experimentelle Vaskuläre Neurologie, Universitätsmedizin Mannheim (UMM)
Adresse:
Frau Saskia Grudzenski-Theis
Theodor-Kutzer-Ufer 1-3
68167 Mannheim
Tel.:    Fax.:
Bundesland: Baden-Württemberg
Homepage: http://https://w2.umm.de/neurologische-klinik/forschung/experimentelle-vaskulaere-neurologie/blut-hirn-schranken-oeffnung-mithilfe-der-mrghifu/
E-Mail Kontakt: mail

Beschreibung: Ziel der Arbeit ist die Implementierung der ARFI (acoustic radiation force imaging)-Sequenz am 9.405 mT/m small animal scanner BioSpec 94/20 USR (Fa. Bruker) des Zentralinstitutes für Seelische Gesundheit (ZI). Diese soll dazu dienen eine Ultraschallfokuslokalisierung vor Beschallung mit hochenergetischem fokussierten Ultraschall im MRT sichtbar zu machen (MR guided Focused Ultrasound, MRgFUS). Die Arbeit gliedert sich hierbei in drei Teile. Ziel des ersten Teils ist die automatische Übermittlung der MRT-Parameter an das FUS-System. Dafür soll ein Programm zur Auslese (Parser) der Parameterdateien von Bruker geschrieben werden. Um es in die FUS-Software zu integrieren sollte Python verwendet werden. Anschließend sollte entweder das matlab-script in Python übersetzen werden oder es sollte intelligent eingebunden werden. Ziel des zweiten Teils der Arbeit ist die exakte Abgabe des Ultraschallimpulses zwischen den beiden Diffusionsgradienten. Hierfür wird das genaue Timing der Sequenz benötigt. Diese erhält man von dem Parser, der in Teil 1 angefertigt wurde. Damit das FUS-System die Information bekommt, wann der Anregungspuls in der MR-Sequenz stattfindet, besteht die Möglichkeit von der MR-Hardware ein Triggersignal abzugreifen und dies an das FUS weiterzuleiten. Dieses Triggersignal sollte bzgl. einiger Punkte genau charakterisiert werden. Danach kann ein weiteres Phyton-Skript erstellt werden welches die Routine zum Einlesen der MR-Parameter starten, das richtige Timing für den Ultraschall berechnen und schließlich mit diesen Parametern das FUS-System, synchron zur MR-Sequenz steuern soll. Teil drei der Arbeit sind abschließenden Messungen am Kleintier-MRT gewidmet. Die zeitliche Dauer hängt dabei von der Anzahl der geplanten Experimente ab.
Betreut wird das Projekt von der Computergestützten Klinischen Medizin der Universitätsmedizin Mannheim, Ansprechpartner ist die Experimentelle Neurologie (Prof. Fatar)
Methoden: - Programmieren (matlab, Python)
- MRT-Messung (Paravision-Software)
- Focused Ultrasound Anwendung (Model IGTFUS)
Anfangsdatum: 4. Dezember 2018
Geschätzte Dauer: 6 Monate bis 1 Jahr
Bezahlung:
Papers: PMID: 18777934; PMID: 20019400; PMID: 22884198
Sonstiges:

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