Postdoktoralt stipendium (2 år) inom bildanalys av virusinfekterade hjärnor

Institutionen för klinisk mikrobiologi utlyser ett postdoktoralt stipendium inom projektet Bildanalys av virusdistribution i hjärnan. Stipendiet är på heltid under två år.

Institutionsspecifik information 

Institutionen för klinisk mikrobiologi vid Umeå universitet bedriver framstående forskning och utbildning inom värd–mikrobinteraktioner, mikrobers sjukdomsframkallande mekanismer och immunsystemets respons. Forskningen omfattar både cellulära och molekylära aspekter av infektioner orsakade av bakterier, virus och svampar, samt hur immunsystemet svarar på och reglerar dessa processer. Institutionen har cirka 30 aktiva forskargrupper med olika inriktningar.

Tjänsten som postdoktor är placerad i Överby Wernstedts forskargrupp och forskningen fokuserar på att studera fördelningsmönster av fästingburet encefalitvirus (TBE-virus) i hjärnan. Målet är att förstå virusets tropism med hjälp av nya metoder inom bildanalys, bildbehandling och maskininlärning vid analys av tredimensionella bilder av virusinfektion i mushjärnor.

Projektbeskrivning 

Projektet syftar till att utveckla nya kombinationer av bildanalys och maskininlärning för att analysera data från light sheet fluorescensmikroskopi (LSFM) av infekterade mushjärnor. Ett centralt mål är att integrera LSFM-data med en MRI-baserad hjärnmall (OCUM) för att skapa kvantitativa utbredningskartor över virusinfektion i hela hjärnan. Detta möjliggör identifiering av infekterade neuroanatomiska banor och ger ny kunskap om hur virus sprids i tredimensionella hjärnstrukturer. Projektet genomförs i samarbete med docent Tommy Löfstedt vid Institutionen för datavetenskap samt doktor Minh Hoang Vu och doktor Luca Panconi vid Swedish AI Factory.

I projektet kommer du att utveckla beräkningspipelines för multimodal bildregistrering mellan LSFM- och MRI-data, inklusive affina och icke-linjära registreringsmetoder. Du kommer att utveckla metoder för att hantera anisotropa voxlar (t.ex., z-axel-distorsion) och för omskalning för att möjliggöra anpassning till OCUM-mallen. Du kommer även att utveckla metoder för 3D-bildsegmentering, detektion och borttagning av artefakter samt kvantitativ analys av virussignaler.

Vidare kommer du att utveckla prediktiva modeller för virusspridning med hjälp av maskininlärning, inklusive grafbaserade modeller som integrerar anatomisk konnektivitet från Allen Mouse Brain Connectivity Atlas.

Du förväntas självständigt planera och implementera beräkningsmetoder, ta en ledande roll i utvecklingen av pipelines samt samarbeta med forskare inom virologi, neurovetenskap och datavetenskap.

Du kommer att presentera din forskning vid universitetet samt vid nationella och internationella konferenser och skriva vetenskapliga artiklar av hög kvalitet.

Kvalifikationer

Behörig att anställas som postdoktor är den som har avlagt doktorsexamen, eller motsvarande utländsk examen, inom datavetenskap, matematik, bioinformatik eller närliggande ämnen relevanta för projektet. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då beslut om stipendiatmottagare fattas. För att vara aktuell som postdoktorstipendiat bör i första hand  den komma i fråga som avlagt examen högst tre år sedan från sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan den komma i fråga som avlagt doktorsexamen tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet eller klinisk tjänstgöring, förtroendeuppdrag inom fackliga arbetstagarorganisationer eller andra liknande omständigheter.

Det krävs goda kunskaper inom ett eller flera av följande områden:

• Bildanalys och bildbehandling
• Maskininlärning/djup maskininlärning, särskilt för volymetriska eller spatiala data
• Beräkningsmetoder för medicinsk eller biologisk bildanalys

Sökande ska ha god programmeringsförmåga (t.ex. Python eller liknande), erfarenhet av stora datamängder, goda kunskaper i engelska i tal och skrift samt stark motivation för forskning.

Meriterande är erfarenhet av:

• Medicinsk bildanalys (t.ex. MRI, CT eller mikroskopidata; segmentering, registrering)
• Bildregistreringsmetoder (affina och icke-linjära)
• Grafbaserad modellering eller nätverksanalys (t.ex., grafneuronnät)
• Stark matematisk bakgrund (optimering, numeriska metoder, probabilistisk modellering, högdimensionell statistik)
• Erfarenhet av storskalig databehandling och högpresterande beräkningsmiljöer (t.ex., Slurm-baserade miljöer)
• Erfarenhet av internationella och tvärvetenskapliga forskningsmiljöer

Eftersom projektet innebär samarbete krävs god förmåga att fungera i grupp. Mycket god kommunikationsförmåga är nödvändig för att prestera effektivt med kollegor från olika forskningsområden. Du ska även kunna genomföra uppgifter självständigt, inklusive planering, metodutveckling, analys och sammanställning av resultat. Den sökande förväntas självständigt kunna utföra avancerade analyser av stora mängder högdimensionella data.

Villkor

Postdoktorstipendiet är på heltid i två år. Tillträde enligt överenskommelse.

Ansökan ska innehålla:

Personligt brev (max en A4-sida på engelska) där du tydligt beskriver hur du uppfyller de angivna kraven samt motiverar varför du söker tjänsten.

• CV och publikationslista.
• Vidimerade kopior av examensbevis (doktorsexamen och andra relevanta examina).
• Kontaktuppgifter till minst två referenser.
• Dokumentation av relevanta meriter eller kompetenser.

Ansökan ska vara skriven på engelska. Dokument på andra språk ska översättas. Samtliga bilagor ska vara i PDF-format.

Ansökan skickas in via Varbi senast 6 maj, 2026.

För mer information, kontakta Anna Överby Wernstedt (anna.overby@umu.se).

Välkommen med din ansökan!