Master Thesis Scatter Estimation in Computed Tomography (AI)
Контакты
Формат работы
onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
trainee
Английский
b2
Страна
Sweden
aipythonstatisticsrustnumerical methodsgpu computingmonte carlo simulationcomputed tomography
Вакансия из Hirify Global, списка международных tech-компаний Для мэтча и отклика нужен Plus
Пожаловаться
88
Крутая возможность
развернуть
Чётко описанная магистерская работа в крупной medtech-компании предлагает практические исследования в области физики визуализации, сравнения с ИИ-моделями и GPU-оптимизации, а несколько направлений позволяют выбрать фокус проекта.
Кликните для подробной информации
Выбор направленияВклад в медицинуСильная исследовательская базаСовременные технологии
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Для мэтча с этой вакансией нужен Plus
Подключить Plus
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Master Thesis Scatter Estimation in Computed Tomography (AI): Investigating physics-based scatter estimation for cone beam computed tomography with an accent on performance evaluation, physical-model improvements, implementation optimization, and numerical algorithms. Focus on benchmarking Rainbow against AI models, improving scattering and detector physics, accelerating Rust and GPU implementations, and applying Monte Carlo or numerical-solver methods.
Location: Forskaren, Hagaplan 4, Stockholm, Sweden. Start date: Fall 2026 or early spring 2027.
Company
hirify.global develops precision radiation medicine and radiotherapy products, including cone beam computed tomography imaging and patient-positioning solutions used in cancer care.
What you will do
Investigate open questions related to Rainbow, hirify.global’s physics-based algorithm for scatter estimation in cone beam computed tomography.
Evaluate Rainbow’s performance by selecting scan subjects, defining metrics, comparing results with state-of-the-art AI models, and assessing suitable applications.
Improve the physical model of scattering and detector physics through theory and experimental work in the laboratory.
Optimize the implementation for faster clinical use, including efficient GPU implementation.
Investigate mathematical improvements such as Monte Carlo variance reduction and methods for accelerating numerical-solver convergence.
Prepare a report and, where applicable, contribute code to Rainbow or scripts for running benchmarks.
Requirements
Master’s education in Physics or Mathematics is preferred.
Python programming skills.
Good understanding of statistics and numerical methods.
Nice to have
X-ray laboratory work.
Rust programming.
GPU computing.
Monte Carlo simulations.
Culture & Benefits
Work on medical technology supporting cancer radiotherapy and imaging.
Conduct potential experimental work in hirify.global’s laboratories.
Work under the supervision of Petter Säterskog.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →