Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica
Detección Temprana de Derrames Cerebrales utilizando Tomografía Computarizada
El proyecto tiene como objetivo la detección y localización temprana de derrames cerebrales utilizando imágenes de tomografía computarizada sin medio de contraste. La herramienta se basa en el diseño e implementación de arquitecturas de redes convolucionales que permitan la segmentación semántica de las áreas dañadas por accidentes cerebrovasculares agudos.
Detección Temprana de Eventos Cerebrovasculares Isquémicos utilizando Tomografía Computarizada
Por Andrea Lara, Iván Juárez, Michaelle Pérez y Christian Baumgartner* El proyecto consiste en el uso de Inteligencia Artificial para la detección temprana de isquemias miocárdicas a partir de Tomografías Computarizadas Cardiacas con medio de contraste. Para ello, se tiene como objetivo el diseño e implementación de arquitecturas de redes neuronales para el análisis de […]
Diagnóstico de Pacientes con Covid-19 utilizando Tomografía Computarizada de Pulmones.
Por Michaelle Pérez, Iván Juárez y Andrea Lara El proyecto tiene como objetivo el diagnóstico de pacientes con Covid-19 a partir de imágenes de tomografía computarizada de pulmones.
Detección Temprana de Daños en el Miocardio utilizando Tomografía Computarizada del Corazón
Por Andrea Lara, Iván Juárez, Michaelle Pérez y Christian Baumgartner* El proyecto consiste en el uso de Inteligencia Artificial para la detección temprana de isquemias miocárdicas a partir de Tomografías Computarizadas Cardiacas con medio de contraste. Para ello, se tiene como objetivo el diseño e implementación de arquitecturas de redes neuronales para el análisis de […]
NatalIA: Inteligencia artificial para la extracción de imágenes de planos fetales
El objetivo del proyecto es la creación de una herramienta de software basada en Inteligencia Artificial que permita extraer planos fetales de interés para profesionales de la obstetricia utilizando secuencias de vídeo de ultrasonografía (US) capturadas por proveedores locales de salud quienes no cuentan con entrenamiento para realizar estudios de US. Se busca mejorar el […]
ModulAR: simulador para entrenamiento de procedimientos colonoscópicos
El proyecto consiste en un simulador de bajo costo que permite el entrenamiento de procedimientos de colonoscopía. Para ello, Universidad Galileo propuso, diseñó e imprimió un modelo 3D del colón. El objetivo del proyecto es simular el colón haciendo uso de tecnologías como impresión 3D y Realidad Aumentada (AR) y detectar anomalías, como pólipos, una […]