Hiwistellen

Ausschreibung Studentische Hilfskraft
Wir suchen eine studentische Hilfskraft für die Tätigkeit umfasst eine monatliche Arbeitszeit von mind. 20 Stunden.
Einstellungsvoraussetzungen:
- Gute Kenntnisse in digitaler Bildverarbeitung inbesondere Bildregistrierung,
- Erfahrung im Umgang mit Matlab oder Python, ggf. Erfahrung mit MeVisLab,
- Sehr hohe Motivation,
- Engagement und Teamfähigkeit,
- Strukturiertes und organisiertes Arbeiten

Deine Aufgaben:
- Entwicklung einer Applikation (z.B. in MeVisLab) zur Registrierung von verschiedenen interventionellen MRT-Bilddatensätzen für die Leber
- Entwicklung einer Applikation zur Registrierung von histologischen Schnitten zu den individuellen MRT-Datensätzen derselben Leber

Wir bieten Dir
- Eine langfristige Anstellungsmöglichkeit mit flexiblen Arbeitszeiten
- Spannendes Aufgabenfeld mit ausreichender Einarbeitungszeit
- Bis auf regelmäßige Team-Treffen an der MHH kannst du von überall aus arbeiten
Anforderungen: Programmiererfahrung in C++ (VTK-Kenntnisse hilfreich) oder MATLAB
Kontakt: Dr. Sylvia Saalfeld
Ausschreibung Studentische Hilfskraft
Wir suchen eine studentische Hilfskraft für die mediznische Visualisierung. Das Anwendungsgebiet sind hier vor allem Aneurysmen des Gehirns. Das sind sackartige, krankhafte Erweiterungen der Blutgefäße welche platzen können und daher möglichst gut untersucht werden müssen. Es gibt verschiedene Aufgaben, z.B. die Visualisierung von künstlich simuliertem Blutfluss oder auch die Darstellung der Aneurysmenwand. Wir haben aber auch die Möglichkeit neue intravaskuläre Bildgebungsmethoden auszuwerten, die höhere Auflösungen als MRT und CT aufweisen. Voraussetzung sind gute Programmierkenntnisse (C++ oder Matlab). Bereits bestehende Erfahrungen mit MeVisLab und VMTK sind hilfreich, aber keine Pflicht.
Anforderungen: Programmiererfahrung in C++ (VTK-Kenntnisse hilfreich) oder MATLAB
Kontakt: Dr. Sylvia Saalfeld
Ausschreibung Studentische Hilfskraft
Wir suchen eine studentische Hilfskraft, die vorhandene Methoden zur Klassifikation von Aneurysmen anpasst, um diese automatisch auf einer großen Menge von Datensätzen anzuwenden. Aneurysmen sind abnormale Erweiterungen von Gefäßwänden, die platzen können, was zu schwerwiegenden Folgen für den Patienten führen kann. Um eine optimale Behandlungsstrategie zu finden, müssen zahlreiche Parameter von Aneurysmen untersucht werden. Wir haben mehrere Methoden entwickelt, um diese Parameter automatisch für einzelne Datensätze zu berechnen. Das Ziel ist es unsere Methoden auch auf externe Datenbanken von Aneurysmendatensätzen anzuwenden, um eine verbesserte Analyse dieser zu ermöglichen. Dafür müssen bestimmte Aspekte unserer Methoden angepasst werden. Voraussetzung sind gute Programmierkenntnisse (C# oder C++). Bereits bestehende Erfahrungen mit MATLAB und VTK sind hilfreich, aber keine Pflicht.
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (MATLAB und VTK-Kenntnisse hilfreich)
Kontakt: M.Sc. Monique Meuschke
Ausschreibung: Studentische Hilfskraft / Offer: Student Assistant
Wir suchen eine studentische Hilfskraft für die (manuelle) Segmentierung von Lymphknoten(-stationen) (LNS) in multimodalen, medizinischen Bilddaten. Es soll eine Applikation konzipiert und entwickelt werden (bevorzugt in MeVisLab), mit der man LNS in thorakalen CT-Aufnahmen segmentieren kann. Anschließend sollen Zusammenhänge zwischen Lymphknotengröße, metabolischer Aktivität (aus PET-Aufnahmen) und individuellen LNS-Diagnosen ermittelt werden.
Details können dem Flyer entnommen werden.

We are looking for a student assistant for the (manual) sementation of lymph node (stations) (LNS) in multimodal, medical image data. You will draft and implement an application (in MeVisLab, preferably) to segment LNS in thoracic CT scans. Subsequently, their size will be analyzed with respect to their metabolic activity (from PET scans) and individual LNS diagnoses.
See the flyer for details.
Flyer: Flyer (DE/EN)
Kontakt: Nico Merten oder Dr.-Ing. Sylvia Saalfeld
Ausschreibung: Studentische Hilfskraft / Offer: Student Assistant
Wir suchen eine studentische Hilfskraft zur Bestimmung von Cut-Off Werten für eine verlässliche Klassifizierung von metabolischen Aktivitäten von Lymphknoten(-stationen) (LNS). Es soll eine Applikation konzipiert und entwickelt werden (bevorzugt MeVisLab), mit der man physiologische Informationen aus PET-Aufnahmen auswerten kann. Anschließend sollen Cut-Off-Werte bestimmt werden, um LNS in eine der folgenden Kategorien einzuordnen: Malign, benign oder inconclusive.
Details können dem Flyer entnommen werden.

We are looking for a student assistant to research Cut-Off values that enable an accurate classification of lymph node (stations) (LNS) regarding their metabolic activity in PET scans. You will draft and implement an application (in MeVisLab, preferably) to assess physiological information of LNS in PET scans. Subsequently, cut-off values have to be defined and assessed that allow an assigment of LNS into one of three categories, namely malign, benign, or inconclusive.
See the flyer for details.
Flyer: Flyer (DE/EN)
Kontakt: Nico Merten oder Dr.-Ing. Sylvia Saalfeld


Falls darüber hinaus Interesse an einer Hiwi-Tätigkeit in unserer Arbeitsgruppe Visualisierung besteht, so können ggf. auch Themen unter:

als Hiwi bearbeitet werden. Dazu sollten einfach die angegebenen wissenschaftlichen Mitarbeiter kontaktiert werden.