Stellenangebote

Die Universität Oldenburg engagiert sich für Gleichstellung, Diversität, Inklusion und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Sie ist Unterzeichnerin der Charta der Vielfalt und seit 2004 als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten, ethnischer und sozialer Herkünfte, Religionen, geschlechtlicher Identitäten, sexueller Orientierungen und Altersstufen.

« Zurück zur Übersicht


Fakultät VI für Medizin und Gesundheitswissenschaften,
Potentialbereich „Mobile Health“

In einem innovativen Gemeinschaftsprojekt der Universitätsklinik für Geriatrie (Prof. Dr. med. Tania Zieschang), der Abteilung medizinische Physik (Prof. Dr. rer. nat. Dr. med. Birger Kollmeier) und der Abteilung Assistenzsysteme und Medizintechnik (Prof. Dr.-Ing. Andreas Hein) ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen:

1 Doktorandenstelle (75 % E13, 3 Jahre, m/w/d)
Mobile Ganganalyse
(Gewinnung, Analyse und Interpretation von Gangmustern bei Probanden oder Patienten mit mobilen Geräten und stationärer Messtechnik, Datenanalyse als Ausgangspunkt für medizinische Klassifikation mit maschinellem Lernen)

Die Promotion (Projektbeschreibung s. u.) ist an der Schnittstelle zwischen innovativer Technik und der vulnerablen Gruppe älterer Menschen geplant und wird durch die drei o. g. Projektleitenden betreut. In Abhängigkeit von der fachlichen Ausrichtung des/der auf diese Stelle eingesetzten wissenschaftlichen Mitarbeiters / Mitarbeiterin wird die Erstbetreuung und Einbindung in die jeweilige Arbeitsgruppe von den drei Projektleitenden festgelegt. Eine Stellenaufstockung um max. 25 % aus anderen Projektmitteln ist je nach individueller Passung in den jeweiligen Projektzusammenhang möglich.

Einstellungsvoraussetzungen sind ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Engineering Physics, Physik-Technik-Medizin, Nachrichtentechnik, Informatik, Medizintechnik, Hörtechnik und Audiologie oder verwandter Fächer sowie Erfahrungen auf dem Gebiet der Signalverarbeitung, des maschinellen Lernens und/oder der psychophysiologischen mobilen Messtechnik oder anderer für die Thematik relevanter Gebiete.

Ein Interesse an oder Erfahrung im Umgang mit älteren Menschen ist erwünscht.

Die Mitwirkung an dem vom aufnehmenden Department angebotenen Lehrangebot nach der geltenden LVVO wird vorausgesetzt.

Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gemäß § 21 Abs. 3 NHG werden Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Bewerbungen (Lebenslauf, Motivationsschreiben, Kopien der zwei relevantesten Zeugnisse, Name und Kontaktadresse mindestens einer Person, die zu einer Referenz bereit ist) richten Sie bitte als ein pdf-File bis zum 10.08.2021 an Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier, Department für medizinische Physik und Akustik, Carl von Ossietzky Universität, 26111 Oldenburg, E-Mail

Projektbeschreibung
Mobile Analyse und Klassifikation von Gang- und Gleichgewichtstörungen (mGanG)
Hintergrund: Gangstörungen und Sturzereignisse gehören zu den wichtigsten Risikofaktoren für Hospitalisierung und Immobilisierung im Alter. Ihre frühzeitige Identifikation erhöht den Erfolg präventiver Maßnahmen. Ein mobiles Assessment mithilfe alltäglich verwendbarer Sensoren (Smart Phone, Hörgerät) außerhalb des Labors bietet die Perspektive einer höheren Verfügbarkeit, besserer Abbildung von Alltagssituationen und zusätzlicher diagnostischer Informationen.
Hypothese: Mittels einfacher, mobiler Sensorik, wie sie in Smartphones und einigen Hörgeräten verbaut ist, und angepasster Signalverarbeitung sowie Mustererkennung/Klassifikation mit maschinellem Lernen sind Bewegungs- und Gangstörungen mit einer ähnlichen Präzision klassifizierbar wie mit professionellen, aufwändigen Labor-Untersuchungen.
Methoden: Vergleich von Bewegungsdaten und -analysen von Probanden mit Sturzhistorie, die über einfache mobile Sensorik an verschiedenen Messstellen (Hosentasche / Umhängetasche, Ohr) einerseits und professionelle Messsysteme andererseits erfasst werden. Treffsicherheit und Robustheit verschiedener Methoden des maschinellen Lernens und der modell-basierten Klassifikation werden verglichen und ggf. zur Optimierung der Performanz kombiniert.
Arbeitsprogramm: (1) Erhebung von Messdaten an Probanden während des Gehens auf einem Perturbationslaufband sowie während der Durchführung konventioneller Verfahren des geriatrischen Assessments im Ganglabor. Bewegungsdaten werden einerseits mit einfacher mobiler Sensorik, andererseits mit professionellen Untersuchungsmethoden erfasst. (2) Auswertung, Interpretation und Kreuzvalidierung der Messdaten an den verschiedenen Messstellen. (3) Auswahl der optimalen Messstelle und Justierung der Klassifikatoren für die mobil erfassten Daten. (4) Pilotierung einer Anwendung zur mobilen Datenerfassung in Alltagssituationen.
Ergebnisperspektive: Langfristig soll sowohl die frühzeitige Detektion von Gangstörungen als auch die valide Erfassung von Sturzereignissen mit Hilfe von ubiquitär verfügbarer mobiler Technologie (Smartphones, Hörgeräte) erfolgen, als Grundlage für ein diagnostisches Supportsystem zur Sturzprävention sowie für weitergehende Diagnostik und Behandlung.

Ausdrucken

(Stand: 09.06.2021)