Implementación de nuevas arquitecturas de redes neuronales para Quantitative Susceptibility Mapping (QSM)
Keywords:
deep learning
QSM es un problema inverso mal comportado, que ha sido muy desafiante para algoritmos de aprendizaje profundo. Redes tipo Unet son susceptibles a alucinar o tienes capacidades muy limitadas de generalización. En este proyecto se busca implementar nuevas redes como las Kolmogorov-Arnold Networks, transformers, conditional flow matching u otras, buscando mejorar el estado del arte.
| Fecha de Creación | 03/12/2024 |
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| Vacantes Disponibles | 3/3 |
| Créditos | 10 |
| Modalidad | Nota 1-7 |
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¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG |
No |
| Mentores |
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¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma |
Sí |
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¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible |
Sí |
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¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite |
No |