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Studentische Arbeit

Thema
Deep-Learning und inverse Probleme in der biomedizinischen Bildgebung
Eingestellt am
05.04.2023
Kennziffer
23.02.813
Kategorie
Bachelor-Arbeit
Master-Arbeit
Beschreibung

Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein vielseitiges Bildgebungsverfahren, das vielfach Anwendung in der Medizin findet. In den letzten Jahren hat sich die Bildrekonstruktion in der MRT von einfacher direkter Rekonstruktion mittels Fast Fourier Transform hin zu neuen Konzepten wie parallele Bildgebung, compressed sensing und deep learning entwickelt.

Im Rahmen dieses Projekts sollen neuen Verfahren entwickelt werden, um das inverse Problem der MR-Bildrekonstruktion zu lösen und eine Verbesserung der MR-Bildqualität zu erreichen. Das Projekt baut auf aktuellen Arbeiten in der Arbeitsgruppe auf. Der Fokus des Projekts kann dabei individuell auf Softwareentwicklung, Beschleunigung mittels CUDA/OpenMP oder neuen mathematischen Algorithmen gelegt werden.

Stellenanforderungen
  • Student/-in (m/w/d) der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik oder einer vergleichbaren Ingenieur- oder Naturwissenschaft
  • Ausgeprägte Team und Kommunikationsfähigkeit
  • Ausgezeichnete Programmierkenntnisse (Python, C++)
  • Interesse an einem herausfordernden Projekt in der biomedizinischen Bildgebung
Beschäftigungsort
Berlin
Organisationseinheit
Abt. 8 "Medizinphysik und metrologische Informationstechnik"
Interessiert?

Falls dieses Projekt Ihr Interesse geweckt hat, wenden Sie sich bitte direkt an

Christoph Kolbitsch, E-Mail: christoph.kolbitsch(at)ptb.de, Tel.: 030 3481 7761

Opens external link in new windowAG 8.13 Quantitative MRT