Oportunidades Públicas
| Fecha de Creación | Descripción | Mentor(es) | Acciones |
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| 14/01/2020 |
Quantification of remodeling in patients with tetralogy of Fallot1 in 2000 kids are born with tetralogy of Fallot, a combination of 4 serious congenital heart defects. To overcome these problems, the patient undergoes a series of surgeries and the heart responds by remodeling, adapting its form and function. However, the way this adaptation occurs is not fully characterized. The goal of this study is to locally quantify the remodeling of the heart in response to these surgeries. We will magnetic resonance images and the finite element method. This research will enable the development of predictive models to help the planning and optimization of the current surgeries. Prerequisites:No prerequisitesAvailable vacancies:6/10This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits ICM2985 IBM2985 ICM2986 IBM2986 ICM2987 IBM2987 Cuantificación de remodelamiento en pacientes con tetralogía de Fallot1 de cada 2000 niños nace con tetralogía de Fallot, una combinación de 4 serios defectos congénitos en el corazón. Para corregir estas deficiencias, se realizan una serie de operaciones, a las cuales el corazón responde remodelándose, adaptando su forma y función. Sin embargo, la manera en que el corazón responde no está caracterizada completamente. El objetivo de esta investigación es cuantificar localmente cómo se adapta el corazón a las sucesivas cirugías. Para esto utilizaremos imágenes de resonancia magnética y el método de elementos finitos. Esta investigación permitirá el desarrollo de modelos predictivos que ayuden a planificar y optimizar las cirugías. Prerrequisitos:Sin prerrequisitosVacantes disponibles:6/10Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos ICM2985 IBM2985 ICM2986 IBM2986 ICM2987 IBM2987 |
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| 23/12/2025 |
Deep Learning–Based T1 and T2 3D Whole-Heart Mapping for Joint T1/T2 MRIT1 and T2 mapping are cardiac Magnetic Resonance Imaging (MRI) techniques that have been shown to provide objective information about the myocardium, enabling the assessment of cardiac diseases that cannot be diagnosed using conventional cardiac imaging. Joint T1/T2 sequence enables the acquisition of simultaneous 3D T1 and T2 mapping from 3 water volumes. Since T1 and T2 maps are now estimated in 3D, this process can be time-consuming. The goal of this project is to train a neural network to directly estimate T1 and T2 maps from a novel joint T1/T2 sequence at 0.55T, reducing processing time and improving its accuracy. Prerequisites:No prerequisitesAvailable vacancies:7/10PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:Matias ParedesThis opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits ING0700 ING0701 IEE2985 IBM2985 IEE2986 IBM2986 IEE2987 IBM2987 Mapeo 3D de todo el corazón de T1 y T2 basado en aprendizaje profundo para MRI conjunta T1/T2El mapeo T1 y T2 son técnicas de Resonancia Magnética Cardíaca (RMC) que han demostrado proporcionar información objetiva sobre el miocardio, permitiendo la evaluación de enfermedades cardíacas que no pueden diagnosticarse mediante imágenes cardíacas convencionales. La secuencia conjunta T1/T2 permite la adquisición simultánea de mapas T1 y T2 en 3D a partir de tres volúmenes de agua. Dado que los mapas T1 y T2 se estiman ahora en 3D, este proceso puede ser lento. El objetivo de este proyecto es entrenar una red neuronal para estimar directamente los mapas T1 y T2 a partir de una nueva secuencia conjunta T1/T2 a 0,55 T, reduciendo el tiempo de procesamiento y mejorando la estimación. Prerrequisitos:Sin prerrequisitosVacantes disponibles:7/10Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:Matias ParedesTiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos ING0700 ING0701 IEE2985 IBM2985 IEE2986 IBM2986 IEE2987 IBM2987 |
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