PhD-Doktorand:in Auditory Neuroscience

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

Die Insel Gruppe bildet mit dem Inselspital, Universitätsspital Bern, den Spitälern Riggisberg, Aarberg, Belp und dem Berner Reha Zentrum Heiligenschwendi das grösste medizinische Vollversorgungssystem der Schweiz; von der Spitzenmedizin bis zur Grundversorgung. Über 11 000 Mitarbeitende aus 102 Nationen sorgen dafür, dass unsere Patient:innen gemäss den neuesten Entwicklungen, Methoden und Möglichkeiten der Medizin behandelt werden.

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.

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

• 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