| 19-12-2019 |
Reconstrucción de imágenes incompletas
Las imágenes submuestreadas son una manera de aumentar la velocidad de adquisición para la resonancia magnética. En este proyecto estudiaremos diferentes espacios en los cuales se pueden representar los datos de manera de facilitar su reconstrucción empleando algoritmos de Compressed Sensing.
Prerequisitos:
IEE2103
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/3 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 15-07-2020 |
Deep learning para procesamiento y síntesis de audio e imágenes
Diseño, implementación y entrenamiento de redes neuronales específicas para procesamiento de señales de audio e imágenes, para aplicaciones en imágenes médicas, audiográficos, DSP, minería. Deseable experiencia en cursos de imágenes, audio o programación.
Prerequisitos:
IEE2103
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/4 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 19-11-2021 |
Corrección de distorsiones off-resonance para Echo Planar Imaging
En resonancia magnética, cuando el campo no es perfectamente uniforme, condición que se conoce como off-resonance, se produce un error en la fase de la señal. Esta fase, a su vez, produce distorsiones en la imagen. Existen muchas técnicas para corregir la fase para cuando el off-resonance es débil, sin embargo, cuando el off-resonance es fuerte, la señal puede incluso desaparecer. En este proyecto, la idea es usar información de la magnitud (y no de la fase) para corregir el efecto.
Keywords:
MRI
procesamiento señal
Prerequisitos:
IEE2103
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 3/3 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-06-2022 |
Separación ciega de fuentes mediante Transformada Fraccional de Fourier
El proyecto busca solucionar parcialmente el problema de separación de fuentes (extraer señales individuales a partir de mezclas de señales) en audio mediante correlación fraccional.
Keywords:
source-separation
fractional-fourier
Prerequisitos:
IEE2103
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 01-08-2016 |
Medical signals sonification
This project seeks, through data sonificiation, to improve clinical diagnosis.
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 19-12-2019 |
Reconstruction of incomplete images
The images submuestreadas are a way to increase the speed of acquisition for the magnetic resonance imaging. In this project we will study different spaces in which they can represent the data in a manner to facilitate its reconstruction by employing algorithms of Compressed Sensing.
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 15-07-2020 |
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/4 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 19-11-2021 |
Off-resonance correction for Echo Planar Imaging
Keywords:
MRI
procesamiento señal
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 3/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-06-2022 |
Blind source separation based on the Fractional Fourier Transform
Keywords:
source-separation
fractional-fourier
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |