Enstitü
Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezinde, Tıbbi Görüntü Alma ve Yeniden Yapılandırma üzerine finanse edilmiş bir doktora veya yüksek lisans bursu sunuyoruz. İlgili pozisyon Bilkent Üniversitesi Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi’nde (UMRAM) yer almaktadır. Pozisyon sahibi, İstanbul Teknik Üniversitesi ile yakın işbirliği içinde olacak.
Medical Image Reconstruction
Son zamanlardaki bazı gelişmeler, MRG’nin yeniden yapılandırılabileceği daha etkili yollara yol açmıştır. Bunların en belirgin örneği, MRI’nın örneklenmiş k-alan verilerinden yeniden oluşturulmasına izin veren sıkıştırılmış algılayıcı MRI’dir. MR’ın yeniden inşası doğrusal olmayan bir optimizasyon probleminin çözülmesini gerektirir. Tıbbi görüntü rekonstrüksiyonu için, makine öğrenmesi kilit bir rol oynayabilir. Proje, makine öğrenimindeki son gelişmelerden, özellikle görüntülerin geri kazanılması ve hatta görüntülerin kurtarılması için (hatta klinik olarak yararlı bilgilerin yeniden yapılandırılması için) en uygun olan ham verilerden önce temsili öğrenme alanında yararlanmayı hedeflemektedir. Projenin kilit görevleri:
- Ham kalp MR verilerinin elde edilmesi
- Örneklenmiş k-alan verilerinden kardiyak MRG’nin yeniden yapılandırılması.
- Kardiyak MRG’de zamansal bağımlılıklara dayanan derin öğrenme temelli yeniden yapılandırma algoritmalarının geliştirilmesi
Finansman ve Ayrıntılar
Doktora pozisyonu, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından tamamen (4500TL / ay) finanse edilmektedir. Ek olarak, MSc. pozisyon finansman ile de düşünülebilir. Aday öğrenciler prestijli uluslararası konferanslara katılabilecek ve üst düzey uluslararası kurumlarda biraz zaman geçirebilecekler. Adayların Türkiye’deki bir lisansüstü programa kayıtlı olmaları ve Şubat 2020’den itibaren çalışmaya başlamaları gerekmektedir.
Aranan özellikler
• Fizik, Bilgisayar Bilimleri veya Mühendislik bölümlerinde akademik geçmişi olan motivasyonu yüksek öğrencileri arıyoruz. Aşağıdaki beceriler gereklidir:
• Python ve derin öğrenme kütüphaneleriyle deneyim kazanın (örneğin Pytorch, Tensorflow veya Keras).
• Makine öğrenmesinde motivasyon ve bilgisayarla görme sorunları / algoritmaları.
• Karşılaşılan klinik zorluklarla başa çıkabilmek
• İyi akademik yazma becerileri ve İngilizce iletişim becerileri.