Position: PhD Student (m/w/d) – Deep-Learning-basierte CT- und PET-Bildgebung

Department: Röntgenbildgebung und Computertomographie

Code number: 2019-0366

The German Cancer Research Center is the largest biomedical research institution in Germany. With approximately 3,000 employees, we operate an extensive scientific program in the field of cancer research.

Die Abteilung "Röntgenbildgebung und Computertomographie" des Deutschen Krebsforschungszentrums befasst sich mit der Weiterentwicklung tomographischer Modalitäten, die auf ionisierender Strahlung basieren, insbesondere mit Methoden der präklinischen und klinischen CT- und PET-Bildgebung.

Wichtige Ziele sind die Verbesserung der Bildqualität und die Verringerung der Strahlendosis für den Patienten. Dies erfordert genaue und routinetaugliche Methoden zur Streustrahlberechnung und zur Schätzung der Patientendosisverteilung. Hierfür standen bisher lediglich sehr langsame Monte-Carlo-Verfahren oder ungenaue Näherungen zur Verfügung.

Mit den neuen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens wird es möglich, hochgenaue Streustrahl- und Dosisschätzungen in Bruchteilen einer Sekunde zu berechnen und somit für die medizinische Bildgebung in der Routine einzusetzen. Dieses Projekt befasst sich mit der Entwicklung solcher Methoden. Die Streustrahlschätzung soll dabei zur Korrektur der aufgenommen Daten verwendet werden und entsprechend die Bildqualität verbessern. Die Dosisschätzung soll eingesetzt werden, um vor der eigentlichen Messung des Patienten die projektionsabhängige Risikoverteilung vorherzusagen und basierend darauf passende Scanparameter, insbesondere den Röhrenstrom- und Spannungsverlauf, des folgenden CT-Scans zu bestimmen. Die Methoden sollen zudem experimentell an einem der uns zur Verfügung stehenden klinischen (Somatom Flash) oder experimentellen CT-Systemen (Somatom CounT) erprobt werden.

Die Tätigkeit umfasst etwa 90% Programmiertätigkeiten und 10% experimentelles Arbeiten. Das Projekt ist in Kooperation mit der Universität Erlangen-Nürnberg und dem Klinikum Nürnberg durchzuführen und ermöglicht die Zusammenarbeit in einem interdisziplinäre Team bestehend aus Physikern, Informatikern und Ärzten.

Job description:

  • Modellierung und Simulation physikalischer Prozesse, insbesondere Photonentransportprozesse
  • Beschleunigung dieser Modellierung mit Hilfe tiefer neuronaler Netze (Deep Learning)
  • Konzeption, Entwicklung und Verifizierung neuer Verfahren für die Streustrahlberechnung, die Dosisberechnung und die Belichtungsautomatik für CT, PET/CT und PET/MR

Requirements:

  • Sie verfügen über einen sehr guten Master- oder Diplomabschluss in Elektrotechnik, Informatik, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
  • Ihr wissenschaftliches und technisches Verständnis geht über Ihren Fachbereich hinaus.
  • Sie haben Programmiererfahrung oder Interesse daran C++ und Python zu erlernen und damit zu arbeiten.
  • Sie haben Erfahrung oder Interesse an Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens.
  • Strukturierte, zielgerichtete und erfolgsorientierte Arbeitsweise
  • Freude an der Lösung komplexer technischer und wissenschaftlicher Aufgabenstellungen
  • Gute Kommunikationsfähigkeit im nationalen und internationalen Umfeld

We offer:

  • Interesting, versatile workplace
  • International, attractive working environment
  • Campus with modern state-of-the-art infrastructure
  • Access to international research networks
  • Doctoral student payment including social benefits
  • Flexible working hours
  • Comprehensive training and mentoring program through the Helmholtz International Graduate School

Earliest Possible Start Date: ab 01.01.2020

Duration: The position is limited to 3 years.

Application Deadline: 14.12.2019

Contact:

Prof. Dr. Marc Kachelrieß
Phone +49 (0)6221/42-3067

Please note that we do not accept applications submitted via email.


The German Cancer Research Center is committed to increase the percentage of female scientists and encourages female applicants to apply. Among candidates of equal aptitude and qualifications, a person with disabilities will be given preference.                           

To apply for a position please use our online application portal (www.dkfz.de/jobs).

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