Biopsia Virtual con Resonancia Magnética (MRI) Cardíaca y Aprendizaje Profundo

Keywords:
MRI deep learning Optimización Imágenes Médicas Problemas Inversos

MRI es una poderosa tecnología para el diagnóstico y seguimiento no-invasivo de varias enfermedades. Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) se ha propuesto para caracterizar múltiples parámetros de los tejidos en una sola adquisición, de modo que los médicos puedan utilizar esos parámetros como una "biopsia virtual". MRF se basa en: 1) el diseño de secuencias de adquisición basada en la física de MRI, 2) generación de diccionarios para describir la evolución de la señal de MRI, 3) reconstrucción a partir de datos submuestreados como un problema inverso, y la 4) concordancia de patrones entre las huellas digitales de MRF y la señal medida. Esta investigación incluye el desarrollo de novedosas secuencias de MRI, técnicas de reconstrucción de imágenes a partir de datos submuestreos, corrección de movimiento y métodos de deep learning para los diferentes pasos de MRF cardíaca. Dependiendo del proyecto sería útil saber fundamentos de MRI o AI.

Fecha de Creación 20/12/2020
Vacantes Disponibles 9/10
Créditos 10
Modalidad Nota 1-7
¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG
No
Mentores
  • Claudia Del Carmen Prieto (Responsable)
  • René Michael Botnar
¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma
¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible
¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite
No