英國南安普頓大學崗位製博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是南安普頓大學的博士研究項目。

“PhD Studentship: Using Machine Learning To Evaluate Atomic Force Microscopy Nanoindentation Data”

學校及院係介紹

學校概況: 南安普頓大學位於(yu) 英格蘭(lan) 南部港口城市南安普頓,是一所公立綜合研究型大學。學校成立於(yu) 1862年,目前有5個(ge) 校區,在校學生約25000人。學校設有工程與(yu) 環境學院、人文學院、自然與(yu) 環境科學學院、社會(hui) 科學學院和健康科學學院等。

院係介紹: 工程與(yu) 環境學院是南安普頓大學規模最大的學院之一,下設6個(ge) 係。學院擁有200多名教授,其中包括英國皇家工程院院士、國家工程技術院院士等。學院擁有先進的儀(yi) 器設備和實驗室,如納米製造中心、風洞實驗室等,為(wei) 學生提供良好的科研條件。

專(zhuan) 業(ye) 介紹

  本次招生的是工程與(yu) 環境學院下的博士研究生項目,主要研究方向為(wei) 使用機器學習(xi) 評估納米壓痕原子力顯微鏡數據,旨在實現癌症活檢的自動化診斷。該項目將為(wei) 學生提供科學、技術和商業(ye) 技能方麵的大量培訓,培養(yang) 具備工具開發、原子力顯微鏡、機械生物學等專(zhuan) 業(ye) 技能的高層次人才。畢業(ye) 生可在高校、研究機構、醫療器械公司等從(cong) 事科研、產(chan) 品研發等工作。

申請條件

• 申請人需擁有優異的本科學位(英國一等榮譽學位或同等水平)。
• 申請人需具備使用Python進行數據分析的熱情。
• 申請截止日期為2024年8月31日,申請材料將按收到的先後順序進行審核,招滿即止。
• 學校為英國和國際學生提供多種資助機會,包括獎學金和助學金。資助將采取滾動發放的方式,建議盡早申請。
• 申請材料:研究計劃、個人簡曆、兩封推薦信、成績單及學位證明

導師介紹

Martin Stolz博士 Martin Stolz是這個(ge) 項目的主要指導導師。他目前是南安普頓大學工程與(yu) 環境學院的副教授(Reader),主要從(cong) 事原子力顯微鏡及其在生物醫學領域應用的研究。

Stolz博士在德國亞(ya) 琛工業(ye) 大學獲得物理學博士學位後,曾在德國和英國多所大學從(cong) 事博士後和研究員工作,2013年加入南安普頓大學任職至今。他在納米力學表征、材料界麵等領域有豐(feng) 富的研究經驗。

Sasan Mahmoodi博士 Sasan Mahmoodi博士是這個(ge) 項目的另一位導師,他目前是南安普頓大學工程與(yu) 環境學院的助理教授,主要從(cong) 事機器學習(xi) 算法在智能建造、結構健康監測等領域的應用研究。Mahmoodi博士在伊朗科技大學獲得土木工程學士學位,隨後在加拿大滑鐵盧大學獲得結構工程碩士和博士學位。他曾在英國拉夫堡大學從(cong) 事博士後研究,2019年加入南安普頓大學工作。

他擅長將機器學習(xi) 、計算機視覺、優(you) 化算法等人工智能技術與(yu) 傳(chuan) 統工程力學、結構動力學知識相結合,開發新型的結構損傷(shang) 識別、性能評估方法。

在這個(ge) 博士項目中,Mahmoodi博士將主要負責機器學習(xi) 算法的開發和優(you) 化,指導學生利用人工智能技術分析IT-AFM獲取的海量力學數據,建立高效準確的癌症診斷模型。他在計算機編程和算法設計方麵的專(zhuan) 長,與(yu) Stolz博士在生物材料力學表征方麵的經驗形成了很好的互補。

有話說

項目理解

這個(ge) 博士項目立足於(yu) 生物力學、納米技術、人工智能等多個(ge) 學科的交叉融合,以利用機器學習(xi) 算法分析原子力顯微鏡納米壓痕實驗數據為(wei) 核心,最終實現癌症等疾病的自動化精準診斷。項目將采用壓痕型原子力顯微鏡(IT-AFM)獲取biologicaltissue納米力學性能數據,再通過機器學習(xi) 算法對海量數據進行分析和建模,開發出高通量、智能化的組織病理診斷新方法。

這將極大提升目前癌症診斷的效率和準確性,降低漏診、誤診風險,體(ti) 現了顯著的應用價(jia) 值。同時,項目產(chan) 生的新型診斷方法和分析模型,也將推動生物材料力學、臨(lin) 床診斷技術等領域的理論發展。

創新思考

未來,這個(ge) 項目還可以從(cong) 以下幾個(ge) 方麵進行延伸和拓展:在前沿交叉研究方麵,可以進一步探索IT-AFM與(yu) 其他成像技術(如活體(ti) 熒光顯微鏡)的聯用,實現癌症的多尺度、多模態表征;在技術手段上引入深度學習(xi) 、遷移學習(xi) 等更先進的人工智能算法,提高診斷的泛化能力;針對不同類型癌症的發生發展機理,構建更精細化的力學-病理耦合模型,揭示癌變與(yu) 組織力學行為(wei) 的內(nei) 在聯係;拓展該診斷方法在動脈粥樣硬化、骨關(guan) 節炎等重大疾病中的應用,進一步提升其臨(lin) 床實用價(jia) 值;加強與(yu) 醫院的合作,獲取更多真實病例數據,在更大樣本上驗證方法的有效性和可靠性;積極參與(yu) 國際合作,引入不同地區的數據,提高診斷模型的適用性;鼓勵與(yu) 藥學、生物信息學等學科的交叉融合,探索診斷結果在藥物篩選、精準治療中的應用。