**职位描述**
• *如果您准备参与开创性的研究,我们邀请您考虑这个令人兴奋的机会并立即申请!**
Omar Al-Louzi 博士(视觉结果实验室)和 Pascal Sati 博士(神经影像计划)的团队正在寻找一位积极主动且才华横溢的博士后研究员,负责使用先进的机器学习技术对患有神经系统疾病的患者进行多模态(OCT/A、MRI、PET)图像分析研究项目。
在 Al-Louzi 博士和 Sati 博士的共同指导下,博士后科学家将有机会与神经影像学、神经病学和机器学习领域的专家组成的多学科团队合作,研究患有多发性硬化、阿尔茨海默病、肌萎缩侧索硬化症和帕金森病等神经疾病患者的新型诊断和预后影像生物标志物。该职位还将有机会与新成立的计算生物医学系合作,开发创新的机器学习方法,分析和解释多模态影像数据集(OCT/A、MRI、PET),包括图像处理流程的设计与实施、训练前沿的卷积神经网络、在多个神经影像数据集上验证和测试深度学习模型,以便早期识别和预测神经疾病。
该职位将获得全面的计算资源,包括专门为 Al-Louzi/Sati 实验室设计的突破性深度学习工作站,以及我们机构支持的高性能计算(HPC)基础设施。
人才预计将在培训期间执行常规和复杂的实验室程序。您可能会开发、调整和实施新的研究技术和方案。您还需分析/解释数据,并可能协助准备拨款提案。该职位参与以作者或共同作者身份发表文章和进行演讲。此角色不负责生成拨款资金。
• *主要职责和责任:**
+ 维护实验记录和文档,并与主要研究员分析结果。
+ 分析、解释、总结和汇编数据。
+ 操作和维护设备和仪器。
• *部门特定职责和责任:**
+ 将设计并执行对各种神经影像数据集(OCT/A、MRI、PET)的高级图像分析,这些数据集是在患有神经系统疾病的人类研究对象中获取的。
+ 将开发、调整和实施创新的图像处理和分析方法。
+ 将开发、验证并应用机器(深度)学习方法,利用现有的大脑影像数据集自动检测和量化多发性硬化人类研究对象的新型诊断生物标志物。
+ 将保持适当的实验记录和文档。
+ 将在项目主要研究员的指导和指导下,以第一作者或共同作者身份撰写或参与发表文章和演讲。
• *资格要求**
• *教育背景:**
生物医学工程/影像学、计算机科学/视觉、数据科学或相关领域的博士学位。
• *经验和技能:**
+ 能够独立进行由导师(通常是主要研究员)设计的研究项目,专业领域内。
+ 候选人最好在博士项目期间至少有 3 年图像处理和分析的实际经验。
+ 具备强大的编程技能(MATLAB、Python 或 C/C++)和/或统计技能(R 或 STATA)。
+ 需要具备深度学习软件(Pytorch 和 TensorFlow)和 HPC 分析流程的经验。
+ 熟练使用神经影像分析平台,如 SPM、FreeSurfer、AFNI、ANTs 和 FSL。
+ 作为第一作者或共同作者的强大科学出版经验是有帮助的。
+ 具有神经影像和数据科学的良好记录和经验的优秀候选人。
• *关于我们**
Cedars-Sinai 是提供高质量医疗服务的领导者,涵盖初级保健、专业医学和研究。自 1902 年以来,Cedars-Sinai 不断发展以满足全国最具多样性的地区之一的需求,在质量和创新患者护理、研究、教学和社区服务方面设定标准。今天,Cedars-Sinai 以其在改善患者医疗方面的国家领导地位而闻名。Cedars-Sinai 通过开发新的治疗方法和教育未来的医疗专业人员,影响医疗保健的未来。此外,Cedars-Sinai 通过改善最脆弱居民健康的项目展示了对社区的承诺。
• *关于团队**
Cedars-Sinai 是美国最大的非营利学术医疗中心之一,拥有 886 张许可床位、2100 名医生、2800 名护士和数千名其他医疗专业人员和员工。如果您希望在快速发展的环境中工作,为洛杉矶最需要我们照顾的人提供最高水平的护理,请选择这里。
• *请求 ID** : 870
• *工作标题** : 博士后科学家 - 多模态神经影像分析与机器学习 - Al-Louzi/Sati 实验室 - 神经病学系
• *部门** : 研究 - 神经病学
• *业务实体** : Cedars-Sinai 医疗中心
• *职位类别** : 学术 / 研究
• *职位专业** : 博士后学者
• *加班状态** : 豁免
• *主要班次** : 白班
• *班次时长** : 8 小时
• *基本薪资** : $62,400.00 - $93,600.00
Cedars-Sinai 是一个平等机会雇主。Cedars-Sinai 不会在种族、宗教、肤色、国籍、国籍、血统、身体或精神残疾、合法保护的医疗状况(与癌症相关或遗传特征或任何遗传信息)、婚姻状况、性别、性别、性取向、性别认同、性别表达、怀孕、年龄(40 岁或以上)、军事和/或退伍军人身份或任何其他受联邦或州法律保护的基础上进行非法歧视。