PhD-Doktorand:in Auditory Neuroscience
PhD-Doktorand:in Auditory Neuroscience
PhD-Doktorand:in Auditory Neuroscience
PhD-Doktorand:in Auditory Neuroscience
Insel Group AG
Krankenhäuser
Bern
Art der Beschäftigung: Vollzeit
72.000 CHF – 98.000 CHF (von XING geschätzt)Vor OrtZu den Ersten gehörenPhD-Doktorand:in Auditory Neuroscience
Über diesen Job
Bern, 100 %
Für unser Forschungsprojekt SOUND suchen wir eine:n PhD-Doktorand:in, die/der anhand neuester neurobildgebender Verfahren sowie klinischer Daten untersucht, wie sich das Sprachverstehen nach einer Cochlea-Implantation besser vorhersagen lässt (*Predicting Speech Perception Outcomes in Cochlear Implant Candidates Using Neuroimaging Data*). Das Projekt wird vom Forschungsteam «Auditory Pathway» am Hearing Research Laboratory des ARTORG Centers for Biomedical Engineering Research der Universität Bern in enger Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik für Hals-, Nasen- und Ohrenkrankheiten am Inselspital durchgeführt.
Cochlea-Implantate sind hochwirksame Neuroprothesen, die Menschen mit hochgradigem Hörverlust ermöglichen, wieder Klänge wahrzunehmen und Sprache zu verstehen. Wie gut das Sprachverstehen nach der Implantation gelingt, ist individuell sehr unterschiedlich: Bei rund einem Viertel der Patientinnen und Patienten bleiben die Ergebnisse hinter den Erwartungen zurück, und verlässliche Prognosen zum individuellen Nutzen eines Cochlea-Implantats vor der Operation fehlen bislang. Hinweise deuten darauf hin, dass neben dem Hörorgan auch die Verarbeitung und Vernetzung im Gehirn eine wichtige Rolle spielen. Die SOUND Study untersucht, wie sich diese Erkenntnisse für individuellere Prognosen nutzen lassen.
Cochlea-Implantate sind hochwirksame Neuroprothesen, die Menschen mit hochgradigem Hörverlust ermöglichen, wieder Klänge wahrzunehmen und Sprache zu verstehen. Wie gut das Sprachverstehen nach der Implantation gelingt, ist individuell sehr unterschiedlich: Bei rund einem Viertel der Patientinnen und Patienten bleiben die Ergebnisse hinter den Erwartungen zurück, und verlässliche Prognosen zum individuellen Nutzen eines Cochlea-Implantats vor der Operation fehlen bislang. Hinweise deuten darauf hin, dass neben dem Hörorgan auch die Verarbeitung und Vernetzung im Gehirn eine wichtige Rolle spielen. Die SOUND Study untersucht, wie sich diese Erkenntnisse für individuellere Prognosen nutzen lassen.
Das erwartet Sie
- Im Rahmen der SOUND Study untersuchen Sie die zentralen Hörbahnen mithilfe neuester bildgebender Verfahren. Im Fokus stehen die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) und spezialisierte Magnetresonanztomografie-Sequenzen (MRT)
- Sie führen neurobildgebende, audiologische und klinische Daten zusammen und wenden statistische Verfahren sowie Machine Learning an, um Muster zu erkennen, die mit dem späteren Sprachverstehen zusammenhängen
- Ihre Ergebnisse diskutieren und interpretieren Sie gemeinsam mit Fachpersonen aus der Neuroradiologie sowie mit klinischen und technischen Expertinnen und Experten
Das bringen Sie mit
- Masterabschluss in Elektrotechnik, biomedizinischer Technik, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Praktische Erfahrung in der Signalverarbeitung
- Erfahrung in der medizinischen Bildanalyse oder Interesse, sich in dieses Gebiet einzuarbeiten; Kenntnisse in Datenanalyse oder Machine Learning sind von Vorteil
- Interesse an klinischer Forschung und an der Arbeit mit Patientinnen und Patienten sowie Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Unser Angebot
- Sie werden Teil des interdisziplinären Forschungsteams «Auditory Pathway» am Hearing Research Laboratory des ARTORG Centers
- Sie arbeiten mit Neurowissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern, Ärztinnen und Ärzten, Audiologinnen und Audiologen sowie Ingenieurinnen und Ingenieuren zusammen
- Ihr PhD ist in die Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences der Universität Bern eingebunden und
bietet eine strukturierte, interdisziplinäre Ausbildung - Sie vertiefen Ihre Kenntnisse in Signalverarbeitung, Bildanalyse und Machine Learning
Stelleninformationen
Standort
Inselspital, Universitätsspital
