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Die Klassifizierung und die Unterscheidung zwischen gesundem und verändertem Gewebe findet im Krankenhausalltag nach wie vor manuell durch einen Pathologen statt. Die Unterstützung und Automatisierung dieses zeitaufwendigen Prozesses durch Deep Learning (DL)-Modelle ist Gegenstand der aktuellen Forschung. In deiner Masterarbeit implementierst du Modelle für die DL-basierte Klassifizierung von Gewebeaufnahmen, die mit der optischen Kohärenztomographie erstellt wurden.

Deine Aufgaben

  • Vorverarbeitung der Bilddaten
  • Implementierung von DL-Modellen zur Klassifizierung von Gewebetypen
  • Identifizierung von Einflussfaktoren auf die Robustheit des eingesetzten Modells
  • Validierung und Dokumentation der Ergebnisse

Was du mitbringst

  • Du studierst Informatik, Maschinenbau, Computer Engineering Science (CES) oder ein vergleichbares Fach
  • Umfangreiche Erfahrungen in mindestens einer Programmiersprache
  • Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning/ Deep Learning von Vorteil
  • Eigenmotivation zur Einarbeitung in neue Themenfelder
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir bieten

  • Ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
  • Mitarbeit in einem motivierten, interdisziplinären Team
  • Freiraum für kreatives Arbeiten

Auf deine aussagekräftige Bewerbung freut sich
Enno Hachgenei M.Sc.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
enno.hachgenei@ipt.fraunhofer.de

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an enno.hachgenei@ipt.fraunhofer.de