Doktorandenassistent - 0131

Über den Job

Forschung

PhD-Stelle in computergestützter Pathologie und Ganzglasbildanalyse

Das Institut für Pathologie am Universitätsspital Lausanne (CHUV) bietet eine PhD-Stelle mit Startdatum 1. April 2026 an:

Kontext

Das Universitätsspital Lausanne (CHUV) ist eines von fünf Schweizer Universitätsspitälern. Durch die Zusammenarbeit mit der Fakultät für Biologie und Medizin der Universität Lausanne und der EPFL spielt das CHUV eine führende Rolle in den Bereichen medizinische Versorgung, medizinische Forschung und Ausbildung.

Wir laden Bewerbungen für eine vollständig finanzierte PhD-Stelle ein, die sich auf computergestützte Pathologie mit besonderem Schwerpunkt auf der Analyse von Ganzglasbildern (WSIs) zur Unterscheidung zwischen multiplen primären Lungentumoren und metastasierter Erkrankung konzentriert. Der erfolgreiche Kandidat wird Teil eines dynamischen interdisziplinären Teams, das an der Schnittstelle von Pathologie, Computerwissenschaft und maschinellem Lernen arbeitet.

Diese Forschung wird dazu beitragen, die diagnostische Genauigkeit in der Thoraxonkologie zu verbessern, indem neuartige bildbasierte computergestützte Methoden entwickelt werden, die die Entscheidungsfindung in herausfordernden klinischen Szenarien mit multiplen Lungentumoren unterstützen. Das Projekt nutzt digitale histopathologische Bilder und zugehörige klinische Metadaten, um robuste, interpretierbare Algorithmen für Tumorklassifikation, Vergleich und Charakterisierung zu entwickeln.

Der Doktorand wird von Fakultätsmitgliedern mit Expertise in Pathologie, maschinellem Lernen und biomedizinischer Bildanalyse gemeinsam betreut und hat die Möglichkeit, zu hochwirksamen Publikationen und translationaler Forschung beizutragen.

Aufgaben

Entwicklung von Bildanalysealgorithmen zur Unterscheidung multipler primärer Lungentumoren von intrapulmonalen Metastasen unter Verwendung von WSIs

• Entwurf von computergestützten Experimenten zur Validierung und Benchmarking von Algorithmen anhand von von Experten annotierten Datensätzen
• Beitrag zur Entwicklung interpretierbarer Werkzeuge, die in klinische Arbeitsabläufe integriert werden und die Präzisionsdiagnostik unterstützen

Hauptverantwortlichkeiten

WSI-Vorverarbeitung & Annotation

• Vorverarbeitung großer histopathologischer Datensätze (z. B. Färbenormalisierung, Kachelung, Artefaktentfernung)
• Zusammenarbeit mit Pathologen zur Regionenannotation und Ground-Truth-Kennzeichnung

Algorithmusentwicklung

• Entwurf und Implementierung von maschinellen Lernpipelines (z. B. CNNs, graphbasierte Modelle, Patch-Level-Feature-Extraktoren) zur Tumordifferenzierung
• Entwicklung von Ähnlichkeitsmetriken oder gelernten Einbettungen zum Vergleich von Tumoren über Schnitte oder innerhalb von Patienten

Experimentelles Design & Validierung

• Durchführung rigoroser Experimente zur Bewertung der diagnostischen Genauigkeit, Reproduzierbarkeit und Generalisierbarkeit der Modelle
• Statistische Analyse der Ergebnisse in Zusammenarbeit mit klinischen Experten

Wissenschaftliche Kommunikation

• Mitwirkung beim Verfassen wissenschaftlicher Manuskripte, Konferenzpräsentationen und Fortschrittsberichten
• Teilnahme an interdisziplinären Forschungstreffen und kollaborativen Planungssitzungen

Werkzeugunterstützung & Zusammenarbeit

• Entwicklung modularer, gut dokumentierter Codes und Schnittstellen zur Erleichterung der Nutzung durch andere Forscher oder Kollaborateure
• Betreuung von Bachelor-Studierenden oder Junior-Labormitgliedern bei Aspekten der Datenvorbereitung und Modellentwicklung

Professionelles Wachstum

• Aktuell bleiben mit dem Stand der Technik in computergestützter Pathologie, Deep Learning und Lungenkrebsdiagnostik
• Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen und Schulungsworkshops

Profil

• Masterabschluss in Informatik, Biomedizintechnik, Elektrotechnik, Angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit wissenschaftlichen Rechenbibliotheken (z. B. NumPy, SciPy, scikit-image)
• Erfahrung im Umgang mit digitalen histopathologischen Daten oder anderen groß angelegten Bilddatensätzen
• Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch oder TensorFlow)
• Vorherige Arbeiten zur Klassifikation, Segmentierung oder Ähnlichkeitsanalyse in der medizinischen Bildgebung oder Histologie
• Erfahrung mit Bibliotheken zur Handhabung von Ganzglasbildern (z. B. OpenSlide, SlideIO)
• Verständnis histopathologischer Merkmale, die für Lungenkrebs relevant sind (z. B. Tumorarchitektur, Zellmorphologie)
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem kollaborativen, multidisziplinären Umfeld zu arbeiten.

Wir bieten

Mitarbeiter des weltberühmten Universitätsspitals des Kantons Waadt zu werden, bedeutet eine Garantie für:

• Erstklassige Sozialleistungen wie 20 Tage Vaterschaftsurlaub und 4 Monate Mutterschaftsurlaub (es besteht auch die Möglichkeit, einen ergänzenden Stillurlaub von 1 Monat zu erhalten);
• Regelmäßige Gehaltssteigerungen, angepasst an Ihre Verantwortlichkeiten;
• Ein Anrecht auf mindestens drei Weiterbildungstage pro Jahr mit Zugang zu einem breiten Kursangebot nicht nur vom CHUV-Weiterbildungszentrum, sondern auch von externen Anbietern;
• Möglichkeit, im Falle eines Umzugs in der Schweiz eine der 500 möblierten Wohnungen in den umliegenden Vierteln zu beziehen;
• Rabatte bei sozialen und kulturellen Veranstaltungen, Goodies und anderen Dienstleistungen dank der "H-Oxygène"-Vereinigung;
• Teilnahme an unserem Mobilitätsplan mit verschiedenen Vorteilen (Rabatte im öffentlichen Verkehr, Förderung der "Mobility"-Autoflotte und Rabatte auf Elektrofahrräder);
• Genießen Sie unsere hochwertigen Betriebsrestaurants, die in jedem Krankenhausgebäude mit Mitarbeiterrabatt zur Verfügung stehen.

Kontakt und Bewerbung

Ansprechpartner bei Fragen zu dieser Stelle: Prof. Sabina Berezowska, Tel. 021 314 72 11.

Alle Bewerbungen werden elektronisch bearbeitet. Aus diesem Grund bitten wir Sie, sich ausschließlich über die Schaltfläche "BEWERBEN" am Ende der Anzeige zu bewerben.

Bei Problemen mit Ihrer Bewerbung können Sie unser Dokument "Wie bewerbe ich mich online" konsultieren. Bei technischen Problemen können Sie unser Rekrutierungsteam kontaktieren, das Ihnen hilft (e.recrutement@chuv.ch / +41 21 314 85 70).

Das CHUV legt im Rahmen seines Rekrutierungsprozesses höchste Qualitätsanforderungen an. Zudem bemühen wir uns, Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz zu fördern, um Gleichbehandlung sicherzustellen und Diskriminierung zu vermeiden. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Wir möchten externe Personalvermittlungsagenturen darauf hinweisen, dass Bewerbungen, die direkt auf unserer Rekrutierungsplattform eingegeben werden, nicht akzeptiert werden und nicht in Rechnung gestellt werden können. Vielen Dank für Ihr Verständnis.