瑞典乌普萨拉大学|医学图像处理与机器学习 全额博士
方向:数据驱动精准医疗、癌症诊断、医学影像 AI
院校:乌普萨拉大学 Uppsala University
院系:信息技术系 Department of Information Technology
课题组:MIDA 图像数据分析方法组 + 图像分析中心
合作机构:免疫学、遗传学与病理学系 IGP + 瑞典国家生命科学基础设施 SciLifeLab
申请截止:2026 年 6 月 1 日 21:59 UTC
入职时间:2026 年 9 月 1 日(可协商)
岗位性质:全日制带薪博士,瑞典标准雇员制
项目简介
依托人工智能 + 计算机图像处理 + 数字显微技术,面向临床病理与癌症诊断开发新一代算法。现实医疗痛点:高质量标注数据稀缺、样本不均衡、多模态异质数据难利用。博士核心目标:在有限标注、弱精准、类别不均衡、多模态异构医疗数据下,创新机器学习 / 深度学习理论与算法;落地应用于细胞 / 组织样本早期癌症检测、个性化治疗效果预测,直接对接医院与生物医学科研团队。
工作内容
研发小样本 / 弱标注下医学影像 AI 训练框架; 构建多模态异构医疗数据融合模型; 结合病理、免疫、遗传团队做临床验证; 发表顶会顶刊、参与学术交流; 最多 20% 时间承担教学与行政助研工作。
申请硬性入学要求
满足任一即可:
计算机科学、图像分析、机器学习、工程物理、数据科学、应用数学等相关硕士学位; 本科满 240 学分,其中硕士阶段至少 60 学分 + 独立课题≥15 学分; 其他等效学术背景也可审核豁免。
课程基础要求:具备至少 90 ECTS 相关学分:图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、Python、GPU 编程、数理统计等。
必备能力
扎实计算与数理分析功底; 熟练 Python,精通 PyTorch / TensorFlow 深度学习框架; 英文读写口语流利; 逻辑严谨、结构思维强,兼具团队协作与独立科研能力。
加分优势
有生物医学、医疗影像分析相关研究经历; 会 Git、Linux、LaTeX、JavaScript; 熟悉卷积网络、Transformer 图像模型; 有医学影像、病理切片、显微图像项目经验。
申请材料
学术完整 CV 学位证 + 成绩单(附英文 / 瑞典语翻译) 硕士毕业论文(或草稿)、其他学术成果 / 论文 至少两位推荐人联系方式 1 页个人动机信:申请动机、可入职时间、3 项主要学术成果
咨询与申请入口
导师咨询:Prof. Joakim Lindblad邮箱:joakim.lindblad@it.uu.se
官方申请链接:https://uu.varbi.com/en/what:job/jobID:930689/type:job/where:39/apply:1
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