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1. Descrição do cargo/posição/bolsa
1. Job description

Cargo/posição/bolsa:
Duas (2) Bolsas de Investigação (BI) para Mestre

Referência: PTDC/EEI-AUT/3024/2014

Área científica genérica: Engineering

Área científica específica: Electronic engineering

Resumo do anúncio:

 O Instituto de Sistemas e Robótica da Universidade de Coimbra (ISR-Coimbra) abre concurso para a atribuição de duas (2) Bolsas de Investigação (BI) para Mestre, no âmbito do Projeto VisArthro: Visão por Computador Para Artroscopia Assistida por Computador” com a referência PTDC/EEI-AUT/3024/2014 – POCI-01-145-FEDER-16751.



Texto do anúncio


E D I T A L

 

O Instituto de Sistemas e Robótica da Universidade de Coimbra (ISR-Coimbra) abre concurso para a atribuição de duas (2) Bolsas de Investigação (BI) para Mestre, no âmbito do Projeto VisArthro: Visão por Computador Para Artroscopia Assistida por Computador” com a referência PTDC/EEI-AUT/3024/2014 – POCI-01-145-FEDER-16751, financiado por Fundos FEDER através do Programa Operacional Competitividade e Internacionalização – COMPETE 2020 e por Fundos Nacionais através da FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia no âmbito do projecto POCI-01-145-FEDER-16751.

 

O projeto VisArthro visa o desenvolvimento de um sistema de Cirurgia-Assistida por Computador (CAC) para navegação em procedimentos de artroscopia do joelho e da anca. A artroscopia é uma modalidade de cirurgia ortopédica minimamente invasiva em que o acesso à articulação é feito através de duas pequenas incisões que permitem a entrada de instrumentos e de uma pequena câmara de vídeo (o artroscópio). O sistema de navegação a desenvolver irá processar o vídeo artroscópico em tempo-real de forma a guiar a execução cirúrgica através da sobreposição de informação nas imagens usando técnicas de realidade aumentada (para saber mais consultar http://home.deec.uc.pt/~jpbar/visarthro/)

 

O projeto tem por objetivo não só desenvolver e implementar o sistema, mas também validá-lo em experiências “post-mortem”. Para este efeito o consórcio conta não só com o ISR-UC, mas também com o Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC), o University College London (UCL) e a Perceive3D (P3D) que é uma spin-off da Universidade de Coimbra que está fortemente empenhada no desenvolvimento e comercialização desta tecnologia.

 

Áreas Científicas / Palavras-Chave: Visão por Computador, Cirurgia-Assistida por Computador, Geometria Multi-Vista, Aprendizagem Máquina.

 

1. Duração e Regime da Atividade:  O candidato selecionado será contratado por um período de 3 meses, em regime de exclusividade, com início em Fevereiro de 2019, de acordo com o regulamento de bolsas de investigação da Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P: http://www.fct.pt/apoios/bolsas/normasbolsasemprojectosunidades. O contrato poderá ser posteriormente renovado se ambas as partes o desejarem.

 

2. Descrição do trabalho:  O bolseiro integrará uma equipa multi-disciplinar com o objetivo de desenvolver um sistema de Cirurgia Assistida por Computador (CAC) que será a primeira solução de navegação cirúrgica que pode ser usada em artroscopia clínica, diferindo de outros sistemas de CAC pelo facto de assentar exclusivamente no processamento de vídeo artroscópico. O trabalho de investigação será realizado no ISR-UC em colaboração próxima com a P3D. Os tópicos de trabalho de cada BI para os primeiros 3 meses será os seguintes:

 

Bolsa de Investigação 1 (BI-1): Estimação de normais a partir de correspondências afins para fins de registro 3D sem contacto:

O candidato a contratar irá trabalhar no sentido de melhorar a solução de registro 3D que está a ser atualmente utilizada para sobrepor uma imagem pre-operativa ou plano cirúrgico com a anatomia do doente na sala de operações. A solução atual obriga o cirurgião a tocar com um instrumento na zona intercondilar enquanto a câmara observa simultaneamente um marcador fiducial na anatomia e outro no instrumento. Como esta ação demora tempo e nem sempre é fácil de executar pretende-se evoluir para uma nova versão que evita a necessidade de contacto explicito com um instrumento. Esta solução passará por desenvolver e testar um novo algoritmo capaz de estimar normais à superfície a partir de correspondências afins entre imagens. Adicionalmente o BI a contratar irá colaborar na consolidação e publicação de resultados obtidos em linhas de investigação já em curso.  

 

Bolsa de Investigação 2 (BI-2): Registro 3D / Determinação de Pose 3D (rotação e translação) do osso fo fémur usando técnicas de “deep learning” 

 

O candidato a contratar irá explorar técnicas de “deep learning” para fazer o registro 3D e/ou determinar a pose 3D do osso fémur a partir de vídeo intra-operativo. Numa primeira fase iremos usar um sensor de profundidade juntamente com a câmara de vídeo.  A ideia é detetar a região óssea no vídeo usando “deep learning” de forma a segmentar a nuvem de pontos e fazer o registro 3D suando algoritmos já densenvolvidos. Numa fase posterior iremos aplicar os recentes avanços em estimação de pose usando deep-learning  para determinar a rotação e translação relativa entre osso e câmara em cada instante.

 

 

3. Fonte de Financiamento: Este trabalho é financiado por Fundos FEDER através do Programa Operacional Competitividade e Internacionalização – COMPETE 2020 e por Fundos Nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia no âmbito do projecto POCI-01-145-FEDER-16751.

 

4. Subsídio de Manutenção Mensal: De acordo com a tabela de valores das Bolsas de Investigação no país atribuídas pela FCT http://www.fct.mctes.pt/pt/apoios/bolsas/valores/ no valor de 980€ mensais.

 

5. Início dos trabalhos: A bolsa terá início em Fevereiro de 2019.

 

6. Perfil Pretendido: Mestrado em Eng. Electroténica, Eng. Informática, Eng. Biomédica, Física ou Matemática, desde que tenha conhecimentos sólidos em programação. Experiência anterior nas áreas de processamento de imagens e sinais, visão por computador, ou aprendizagem máquina são desejáveis, mas não indispensáveis.

 

7. Critérios de avaliação das candidaturas: Os critérios de seleção são os seguintes:

(A)       Mérito e adequação do perfil académico do candidato

(B)       Experiência anterior relevante para as tarefas previstas;

(C)       Motivação e autonomia a aferir em entrevista.

Cada um dos critérios será classificado numa escala de 0 a 5 e a nota final (NF) será dada de acordo com a seguinte fórmula NF=0.6xA+0.25xB+0.15xC. Se nenhum candidato tiver pelo menos 2.6 de nota final o concurso fechará sem se efetuar a contratação.

 

8. Júri: O Júri é composto pelos Professores Doutores João Pedro Barreto, Hélder Araújo e Nuno Gonçalves.

 

9. Orientador: O responsável científico no ISR-UC será João P. Barreto co-adjuvado pelos Doutores Carolina Raposo (BI1) e Michel Antunes (BI2) da P3D

 

10. Candidaturas: Os interessados deverão enviar uma carta de motivação, cópia do certificado do grau de Mestre, eventuais cartas de recomendação e um CV detalhado, que deverá incluir uma lista das disciplinas realizadas e respetivas classificações para jpbar@isr.uc.pt. O interessado deverá ainda indicar a que bolsa se candidata (BI1 ou BI2) e, no caso de se candidatar simultaneamente a ambas, qual é a da sua preferência

 

11. Resultado das candidaturas: Os resultados das candidaturas serão divulgado por email. Todos os candidatos serão notificados por email.

 

12. O período de receção de candidaturas será entre 16 de Janeiro e 31 de Janeiro de 2019.




Número de vagas: 2

Tipo de contrato: Temporário

País: Portugal

Localidade: Coimbra

Instituição de acolhimento: Instituto de Sistemas e Robótica - UC


Data limite de candidatura: 31 January 2019
(A data limite de candidatura deve ser confirmada no texto do anúncio)

2. Dados de contactos da organização
2. Organization contact data

Instituição de contacto: Instituto de Sistemas e Robótica (ISR)- Pólo de Coimbra-Universidade de Coimbra

Endereço:
Universidade de Coimbra - Polo II
Coimbra - 3030-290 COIMBRA
Portugal

Email: jpbar@isr.uc.pt

Website: http://www.isr.uc.pt/

3. Habilitações académicas
3. Required education Level

Grau: Master degree in Electrical Engineering, Informatics Eng., Biomedical Eng., Physics, Mathematics, or similar, with provided knowledge in programming. Previous experience in image and signals processing, computer vision, or machine learning are not mandatory but might strengthen the application.
Domínio científico: Engineering
4. Línguas exigidas
4. Required languages


Vazio
5. Experiência exigida em investigação
5. Required research experience


Vazio