[Stellenangebote] Masterarbeit: Automatische Klassifikation von Meniskus-Läsionen in 3D-MRT-Bilddaten durch Techniken des Maschinellen Lernens, ZIB, Berlin

[Katharina Beier]

Dein Profil
Du studierst Informatik, Mathematik oder ein natur- bzw. 
ingenieurwissenschaftliches Fach und hast Interesse an medizinischen 
Fragestellungen. Du hast Erfahrung in der Programmierung mit C++ oder 
Python und Grundkenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung/Computer 
Vision oder maschinelles Lernen.

Die Masterarbeit
In 3D-MRT-Bilddaten von 600 Patienten wurden von Experten Läsionen des 
Meniskus manuell klassifiziert. Eine an unserem Institut entwickelte 
automatische Segmentierung bestimmt die Position des Meniskus in diesen 
MRT-Bildern.
Für die einzelnen Menisken sollen in diesen von der Segmentierung 
erkannten Regionen zunächst Bildmerkmale (Intensitäts- und 
Gradienteninformationen) extrahiert werden. Methoden des maschinellen 
Lernens (z.B. Random Forest oder künstliche neuronale Netze) sollen 
angewendet werden, um mit Hilfe der Klassifikation der Experten und der 
extrahierten Bildmerkmale Meniskus-Läsionen automatisch zu klassifizieren.

Unser Angebot
In der Arbeitsgruppe Therapy Planning bearbeiten wir aktuelle 
medizinische Fragestellungen mit Methoden der Informatik, Mathematik, 
Natur- und Ingenieurwissenschaften. Im Vordergrund steht die 
praxisgerechte Lösung medizinisch relevanter Probleme. Die angebotene 
Masterarbeit bietet einen spannenden Einstieg in die medizinische 
Bildverarbeitung und in Techniken des maschinellen Lernens.


Nähere Informationen bei Alexander Tack (Raum 4301 im ZIB, Takustraße 7; 
Tel. 030-84185-479;  E-Mail: tack at zib.de)