Oportunidades Públicas

Fecha de Creación	Descripción	Mentor(es)	Acciones
19/12/2019	Reconstruction of incomplete images The images submuestreadas are a way to increase the speed of acquisition for the magnetic resonance imaging. In this project we will study different spaces in which they can represent the data in a manner to facilitate its reconstruction by employing algorithms of Compressed Sensing. Keywords: MRI señales Reconstrucción Compressed Sensing Prerequisites: IEE2103 Available vacancies: 1/3 Class Code Initials: IEE IBM This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits Reconstrucción de imágenes incompletas Las imágenes submuestreadas son una manera de aumentar la velocidad de adquisición para la resonancia magnética. En este proyecto estudiaremos diferentes espacios en los cuales se pueden representar los datos de manera de facilitar su reconstrucción empleando algoritmos de Compressed Sensing. Keywords: MRI señales Reconstrucción Compressed Sensing Prerrequisitos: IEE2103 Vacantes disponibles: 1/3 Siglas iniciales: IEE IBM Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos	Pablo Irarrázaval Mena	Ver
18/12/2024	La investigación, en colaboración con el Dr. Bemit Crespin (Universidad de Limoges), requiere un estudiante con experiencia en C/C++, Python, gráficos por computadora y computación GPU. Keywords: Reconstrucción 3D Volúmenes de Vóxeles Modelado de Mallas Topológica GPU Computing Prerequisites: No prerequisites Available vacancies: 1/2 Class Code Initials: IMM This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits Desarrollo de un Marco Optimizado para la Reconstrucción 3D de Grandes Volúmenes de Vóxeles Utilizando Técnicas de Refinamien Este proyecto busca extender la reconstrucción 3D a volúmenes de vóxeles a gran escala, esenciales en aplicaciones como la imagen biomédica (resonancias magnéticas, tomografías) y la geomecánica (fotogrametría). Un volumen de vóxeles es una matriz tridimensional de elementos discretos que representan imágenes digitales o datos escaneados. Para reducir tiempos de procesamiento en objetos 3D grandes, estos volúmenes suelen convertirse en mallas mediante métodos como Marching Cubes, preservando su estructura topológica y precisión geométrica. El desafío es garantizar que las imágenes sean "bien compuestas," crucial para mantener la coherencia geométrica y topológica en la conversión de vóxeles a mallas. Este proyecto desarrollará un nuevo método inspirado en técnicas 2D de des-pixelización con simulaciones de resortes, adaptándolas al 3D para mejorar la suavidad y precisión de las mallas. Keywords: Reconstrucción 3D Volúmenes de Vóxeles Modelado de Mallas Topológica GPU Computing Prerrequisitos: Sin prerrequisitos Vacantes disponibles: 1/2 Siglas iniciales: IMM Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos	Amin Hekmatnejad	Ver