Visualización y anotación de imágenes médicas para entrenamiento de IA
En esta oportunidad de investigación, desarrollarás un sistema para visualizar y anotar archivos DICOM de imagenes de rayos X con el propósito de facilitar la creación de dataset con grounding visual y así entrenar modelos de IA más interpretables.
Se espera que sepas desarrollo web full stack (que hayas cursado las asignaturas de desarrollo web, así como BBDD) y que estés interesado en investigar cómo usar estas etiquetas para entrenar modelos multimodales de IA.
Una posibilidad de esta investigación es enfocarse más en la evaluación y mejoramiento de modelos de IA para imágenes médicas, como Medgemma, MAIRA-2 y CURE (desarrollado por nuestro laboratorio)
| Fecha de Creación | 20/07/2026 |
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| Vacantes Disponibles | 1/4 |
| 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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| Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación | Pablo Messina |
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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 |