| 04-07-2023 |
Cuantificación automática de sustancia gris y blanca en RM cerebral
Automatizacion del proceso de segmentación de sustancia gris, blanca y LCR en resonancias magnéticas cerebrales.
Keywords:
resonancia magnética
Image segmentaion
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 01-07-2023 |
Espectroscopía por RM a diferentes campos magneticos
La espectroscopia por RM es una herramienta que permite estudiar el microambiente de los tejidos e identificar patologías en sus fases tempranas. Sin embargo para realizarlas generalmente se necesitan equipos con campos magnéticos muy altos. En este proyecto estudiaremos metodologías para mejorar la sensibilidad de la espectroscopía a campos bajos utilizando herramientas de Machine Learning.
Keywords:
resonancia magnética
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 21-07-2022 |
Procesamiento de Imágenes basado en Aprendizaje Profundo para Enfermedades Osteoarticulares
El objetivo del trabajo y de la investigación es desarrollar nuevos métodos de segmentación y análisis de imágenes de resonancia magnética de rodilla basados en aprendizaje profundo, para para ayudar al diagnóstico precoz, la prevención kinesiológica, el seguimiento de la regeneración y la rehabilitación de enfermedades osteoarticulares. La investigación es parte del Centro Basal IMPACT y existen opciones de remuneración asociada.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 5/5 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 21-07-2022 |
Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud - iHEALTH
La atención médica y, particularmente las imágenes médicas, están bajo una gran presión. Lo anterior se debe a diversas razones como por ejemplo que sus costos operacionales son elevados, se requiere de personal altamente capacitado que es escaso, no son completamente eficientes en la entrega de diagnósticos de patologías en etapas tempranas y el acceso a estas tecnologías es limitado. El Instituto Milenio iHEALTH tiene como misión desarrollar métodos innovadores que integren imágenes médicas, ingeniería e inteligencia artificial para mejorar las atenciones médicas basadas en imágenes con el objetivo, a largo plazo, de que ésta sea una alternativa más asequible y accesible a todos los chilenos. En este contexto existen diferentes oportunidades de investigación de pregrado interdisciplinaria, una gran parte de ellas remuneradas, con los profesores de iHEALTH, cuya lista y areas de investigación se encuentran disponible: https://i-health.cl/es/researchers-and-staff/.
Keywords:
machine learning
deep learning
resonancia magnética
Imágenes Médicas
imágenes cardiacas
Problemas Inversos
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 8/10 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 14-01-2020 |
Cuantificación de remodelamiento en pacientes con tetralogía de Fallot
1 de cada 2000 niños nace con tetralogía de Fallot, una combinación de 4 serios defectos congénitos en el corazón. Para corregir estas deficiencias, se realizan una serie de operaciones, a las cuales el corazón responde remodelándose, adaptando su forma y función. Sin embargo, la manera en que el corazón responde no está caracterizada completamente. El objetivo de esta investigación es cuantificar localmente cómo se adapta el corazón a las sucesivas cirugías. Para esto utilizaremos imágenes de resonancia magnética y el método de elementos finitos. Esta investigación permitirá el desarrollo de modelos predictivos que ayuden a planificar y optimizar las cirugías.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 7/10 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 04-07-2023 |
Keywords:
resonancia magnética
Image segmentaion
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 01-07-2023 |
Keywords:
resonancia magnética
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 21-07-2022 |
Deep Learning-Based Image Processing for Osteoarticular Diseases
The objective of the work and research is to develop new methods of deep learning-based knee magnetic resonance imaging segmentation and analysis to aid in early diagnosis, kinesiological prevention, regeneration monitoring and rehabilitation of osteoarticular diseases. The research is part of the IMPACT Basal Center and associated remuneration options are available.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 5/5 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 21-07-2022 |
Intelligent Healthcare Engineering- iHEALTH
Healthcare, and medical imaging in particular, is under big pressure due to rising costs, shortage of highly trained staff, inefficient early diagnosis, and limited access. The mission of the Millenium Institute for Intelligent Healthcare Engineering – iHEALTH- is to develop innovative methods that integrate medical imaging physics, engineering, and artificial intelligence to improve medical imaging-based healthcare by making it more accurate, efficient, and effective, and in the long term, more affordable and accessible to all Chileans. In this context there are different interdisciplinary undergraduate research opportunities, most of them paid, with iHEALTH professors, whose list and research areas are available: https://i-health.cl/es/researchers-and-staff/.
Keywords:
machine learning
deep learning
resonancia magnética
Imágenes Médicas
imágenes cardiacas
Problemas Inversos
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 8/10 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 14-01-2020 |
Quantification of remodeling in patients with tetralogy of Fallot
1 in 2000 kids are born with tetralogy of Fallot, a combination of 4 serious congenital heart defects. To overcome these problems, the patient undergoes a series of surgeries and the heart responds by remodeling, adapting its form and function. However, the way this adaptation occurs is not fully characterized. The goal of this study is to locally quantify the remodeling of the heart in response to these surgeries. We will magnetic resonance images and the finite element method. This research will enable the development of predictive models to help the planning and optimization of the current surgeries.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 7/10 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |