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Êtes-vous fasciné par l'utilisation de l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes cliniques importants? Vous souhaitez améliorer l'enregistrement des images médicales haute résolution pour les traitements de radiothérapie?
Départements)
Génie biomédical
Instituts
EAISI - Institut des systèmes d'intelligence artificielle d'Eindhoven
Numéro de réference
V50.4673
L'enregistrement d'image est une étape essentielle dans de nombreuses applications cliniques, telles que le guidage d'image, le suivi de mouvement, la segmentation d'image et l'évaluation de la réponse au traitement. En radiothérapie, l'enregistrement des images de tomodensitométrie (TDM) et / ou de résonance magnétique (RM) du patient est essentiel pour permettre une propagation précise des contours et une accumulation de dose. Les algorithmes traditionnels pour l'enregistrement d'images médicales donnent souvent de bons résultats mais souffrent d'être très coûteux en calcul. Les méthodes basées sur l'apprentissage en profondeur, en revanche, peuvent effectuer l'enregistrement en un seul coup, permettant ainsi l'enregistrement en temps réel. Tout en démontrant des résultats étonnants dans des études de simulation à petite échelle, l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pour enregistrer des images 3D haute résolution dans des contextes cliniques reste un défi ouvert.
Ce projet de recherche se concentre sur le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage profond, de techniques de synthèse de données et de stratégies de formation pour l'enregistrement d'images médicales. Au cours du projet, vous serez en mesure d'appliquer vos techniques développées pour résoudre des problèmes pertinents en radiothérapie adaptative. Dans ce domaine, un enregistrement rapide et précis des images tomodensitométriques à faisceau conique est crucial pour faciliter les traitements de radiothérapie personnalisés au quotidien, dans lesquels la dose est délivrée conformément à la tumeur tout en augmentant l'épargne des tissus sains.
Le projet sera supervisé par le Dr Maureen van Eijnatten, professeur assistant «Intelligence artificielle pour l'imagerie médicale» à TU / e. Au cours du projet, vous collaborerez étroitement avec des cliniciens et des chercheurs du Centre médical universitaire d'Utrecht (Département de radiothérapie). En outre, le projet s'appuie sur des collaborations existantes avec l'Université de Cambridge (Royaume-Uni) et le département de radiologie de l'hôpital d'Addenbrooke à Cambridge. Ces collaborations offrent également la possibilité de passer du temps à l'étranger en tant que chercheur invité à l'Université de Cambridge.
Le candidat retenu deviendra membre du groupe d'analyse des images médicales du département, dirigé par le professeur Josien Pluim. Le groupe est composé d'une vingtaine de chercheurs enthousiastes, travaillant à la fois sur des innovations méthodologiques et appliquées. Les sujets de recherche incluent l'analyse d'image, la quantification et l'apprentissage machine / profond pour l'oncologie, la cardiologie, la neurologie et l'histopathologie, ainsi que l'imagerie RM à haut champ et la sécurité RF. Le groupe entretient des liens étroits avec l'University Medical Center Utrecht (à la fois dans la recherche et l'éducation) et Philips NL, mais collabore également avec d'autres instituts cliniques et l'industrie.
Nous recherchons des candidats qui ont:
TU / e vise à accroître la diversité parmi ses employés et encourage les candidatures de groupes sous-représentés; en particulier, les femmes scientifiques sont encouragées à postuler.
Plus d'information
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Veuillez contacter Dr. Maureen van Eijnatten, majmveijnatten [at] tue.nl pour des questions concernant le contenu académique du poste.
Pour plus d'informations sur les conditions d'emploi à TU / e, cliquez ici ou contactez le
Département des ressources humaines, hrservices.gemini [at] tue.nl
Informations sur le groupe de recherche: https://www.tue.nl/en/research/research-groups/medical-image-analysis/
Pour plus d'informations sur le département de génie biomédical de TU / e, voir https://www.tue.nl/en/university/departments/biomedical-engineering/
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