英国南安普顿大学岗位制博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是南安普顿大学的博士研究项目。

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

学校及院系介绍

学校概况: 南安普顿大学位于英格兰南部港口城市南安普顿,是一所公立综合研究型大学。学校成立于1862年,目前有5个校区,在校学生约25000人。学校设有工程与环境学院、人文学院、自然与环境科学学院、社会科学学院和健康科学学院等。

院系介绍: 工程与环境学院是南安普顿大学规模最大的学院之一,下设6个系。学院拥有200多名教授,其中包括英国皇家工程院院士、国家工程技术院院士等。学院拥有先进的仪器设备和实验室,如纳米制造中心、风洞实验室等,为学生提供良好的科研条件。

专业介绍

  本次招生的是工程与环境学院下的博士研究生项目,主要研究方向为使用机器学习评估纳米压痕原子力显微镜数据,旨在实现癌症活检的自动化诊断。该项目将为学生提供科学、技术和商业技能方面的大量培训,培养具备工具开发、原子力显微镜、机械生物学等专业技能的高层次人才。毕业生可在高校、研究机构、医疗器械公司等从事科研、产品研发等工作。

申请条件

• 申请人需拥有优异的本科学位(英国一等荣誉学位或同等水平)。
• 申请人需具备使用Python进行数据分析的热情。
• 申请截止日期为2024年8月31日,申请材料将按收到的先后顺序进行审核,招满即止。
• 学校为英国和国际学生提供多种资助机会,包括奖学金和助学金。资助将采取滚动发放的方式,建议尽早申请。
• 申请材料:研究计划、个人简历、两封推荐信、成绩单及学位证明

导师介绍

Martin Stolz博士 Martin Stolz是这个项目的主要指导导师。他目前是南安普顿大学工程与环境学院的副教授(Reader),主要从事原子力显微镜及其在生物医学领域应用的研究。

Stolz博士在德国亚琛工业大学获得物理学博士学位后,曾在德国和英国多所大学从事博士后和研究员工作,2013年加入南安普顿大学任职至今。他在纳米力学表征、材料界面等领域有丰富的研究经验。

Sasan Mahmoodi博士 Sasan Mahmoodi博士是这个项目的另一位导师,他目前是南安普顿大学工程与环境学院的助理教授,主要从事机器学习算法在智能建造、结构健康监测等领域的应用研究。Mahmoodi博士在伊朗科技大学获得土木工程学士学位,随后在加拿大滑铁卢大学获得结构工程硕士和博士学位。他曾在英国拉夫堡大学从事博士后研究,2019年加入南安普顿大学工作。

他擅长将机器学习、计算机视觉、优化算法等人工智能技术与传统工程力学、结构动力学知识相结合,开发新型的结构损伤识别、性能评估方法。

在这个博士项目中,Mahmoodi博士将主要负责机器学习算法的开发和优化,指导学生利用人工智能技术分析IT-AFM获取的海量力学数据,建立高效准确的癌症诊断模型。他在计算机编程和算法设计方面的专长,与Stolz博士在生物材料力学表征方面的经验形成了很好的互补。

有话说

项目理解

这个博士项目立足于生物力学、纳米技术、人工智能等多个学科的交叉融合,以利用机器学习算法分析原子力显微镜纳米压痕实验数据为核心,最终实现癌症等疾病的自动化精准诊断。项目将采用压痕型原子力显微镜(IT-AFM)获取biologicaltissue纳米力学性能数据,再通过机器学习算法对海量数据进行分析和建模,开发出高通量、智能化的组织病理诊断新方法。

这将极大提升目前癌症诊断的效率和准确性,降低漏诊、误诊风险,体现了显著的应用价值。同时,项目产生的新型诊断方法和分析模型,也将推动生物材料力学、临床诊断技术等领域的理论发展。

创新思考

未来,这个项目还可以从以下几个方面进行延伸和拓展:在前沿交叉研究方面,可以进一步探索IT-AFM与其他成像技术(如活体荧光显微镜)的联用,实现癌症的多尺度、多模态表征;在技术手段上引入深度学习、迁移学习等更先进的人工智能算法,提高诊断的泛化能力;针对不同类型癌症的发生发展机理,构建更精细化的力学-病理耦合模型,揭示癌变与组织力学行为的内在联系;拓展该诊断方法在动脉粥样硬化、骨关节炎等重大疾病中的应用,进一步提升其临床实用价值;加强与医院的合作,获取更多真实病例数据,在更大样本上验证方法的有效性和可靠性;积极参与国际合作,引入不同地区的数据,提高诊断模型的适用性;鼓励与药学、生物信息学等学科的交叉融合,探索诊断结果在药物筛选、精准治疗中的应用。