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

1. 研发小样本 / 弱标注下医学影像 AI 训练框架；
2. 构建多模态异构医疗数据融合模型；
3. 结合病理、免疫、遗传团队做临床验证；
4. 发表顶会顶刊、参与学术交流；
5. 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：

1. 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；
2. 本科满 240 学分，其中硕士阶段至少 60 学分 + 独立课题≥15 学分；
3. 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

1. 学术完整 CV
2. 学位证 + 成绩单（附英文 / 瑞典语翻译）
3. 硕士毕业论文（或草稿）、其他学术成果 / 论文
4. 至少两位推荐人联系方式
5. 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