| 17-08-2022 |
Un problema de oceanografia, abordado con redes neuronales
La mayoría del oxígeno que respiramos se produce en el océano, por algas unicelulares microscópicas. Uno de los grupos más comunes, conocidos por sus floraciones explosivas, son los cocolitofóridos, cuyas células son esferas cubiertas por escudos calcificados elípticos o circulares. Las características geométricas de estos escudos son indicadores de la calidad del agua y las condiciones ambientales, y sirven para cuantificar el cambio climático y la acidificación del océano. Por el momento, no existen métodos sencillos para seleccionar y detectar estadísticas sobre estas formas y para estudiar poblaciones de algas y su evolución en el tiempo del fitoplancton oceánico. El proyecto propuesto es una continuación de un trabajo empezado con César Bravo y consiste en perfeccionar redes neuronales de clasificación de imágenes para detectar y clasificar automáticamente características de los escudos calcificados de cocolitofóridos (Proyecto asociado al Club de Investigación en Data Science)
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 12-07-2023 |
Algoritmos de reconocimiento y clasificación automática de registros de evacuación por tsunami
El objetivo de esta investigación es aplicar algoritmos de reconocimiento y clasificación automática de imágenes para analizar videos capturados por cámaras de vigilancia durante la evacuación costera decretada en la ciudad de Cartagena, Chile, el 15 de enero de 2022, a raíz de la amenaza de un tsunami producido por una erupción volcánica en el archipiélago de Tonga. El análisis busca identificar y evaluar los comportamientos de evacuación de las personas, de forma tal de mejorar las políticas de prevención del riesgo y manejo de emergencias en nuestro país. Es necesario que los estudiantes tengan conocimientos previos de aprendizaje de máquina, e idealmente algoritmos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes y/o videos.
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 28-06-2024 |
Object-Oriented Process Mining para Educación Médica
En esta investigación aplicaremos las técnicas de Object-Centric Process Mining, en el dominio de la educación médica. En particular, nos enfocaremos en transformar datos que hasta ahora han sido usados con técnicas clásicas de Case-Centric Process Mining a formatos útiles para aplicar las técnicas Object-Centric, para luego analizar el proceso utilizando Celonis, con el objetivo de generar visualizaciones que sean útiles para los responsables del proceso.
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 19-07-2024 |
Desarrollo de software para microscopía de seccionamiento óptico en tiempo real con patrones Hadamard
Estamos desarrollando una implementación de software para microscopía de seccionamiento óptico en tiempo real utilizando proyección de patrones Hadamard. Esta técnica mejora el contraste y la resolución de la imagen en tiempo real al iluminar selectivamente diferentes partes de la muestra con patrones de luz estructurados. El software se integrará en un microscopio existente en el laboratorio de óptica biomédica. El proyecto se centrará en la programación en C para generar y controlar los patrones Hadamard, adquirir imágenes y procesar los datos rápidamente para reconstruir secciones ópticas de alta calidad en tiempo real. Se requiere experiencia en programación en C, experiencia en procesamiento de imágenes y diseño óptico es bienvenida pero no necesaria.
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 17-08-2022 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 12-07-2023 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 28-06-2024 |
Object-Oriented Process Mining for Medical Education
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 19-07-2024 |
Software development for real-time optical sectioning microscopy with Hadamard patterns
We are developing a software implementation for real-time optical sectioning microscopy using Hadamard pattern projection. This technique enhances image contrast and resolution in real time by selectively illuminating different parts of the sample with structured light patterns. The software will be integrated into an existing microscope in the biomedical optics lab. The project will focus on programming in C to generate and control the Hadamard patterns, acquire images, and rapidly process the data to reconstruct high-quality optical sections in real time. Experience in C programming is required. Experience in image processing and optical design is welcome but not required.
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |