Oportunidades Públicas
| Fecha de Creación | Descripción | Mentor(es) | Acciones |
|---|---|---|---|
| 15/07/2020 |
Keywords:Prerequisites:Available vacancies:2/4Class Code Initials:This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits IEE2985 IEE2986 IEE2987 Deep learning para procesamiento y síntesis de audio e imágenesDiseño, implementación y entrenamiento de redes neuronales específicas para procesamiento de señales de audio e imágenes, para aplicaciones en imágenes médicas, audiográficos, DSP, minería. Deseable experiencia en cursos de imágenes, audio o programación. Keywords:Prerrequisitos:Vacantes disponibles:2/4Siglas iniciales:Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos IEE2985 IEE2986 IEE2987 |
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| 20/12/2020 |
Acquisition, reconstruction and motion correction for 3D whole-heart Magnetic Resonance ImagingMagnetic Resonance Imaging (MRI) is an important non-invasive tool for risk assessment and treatment monitoring of cardiovascular disease. In comparison to other imaging modalities (ultrasound, x-ray and computed tomography) MRI has the advantage of combining excellent soft tissue contrast with high spatial resolution. However, a major limitation of current MRI protocols is that all imaging sequences are acquired sequentially, with different resolution, geometric orientations and breath-hold positions, resulting in long planning and scan times. Moreover, image quality degradation due to respiratory and cardiac motion are major challenges that greatly affect the accuracy and reproducibility of cardiac MRI. This research includes the development of novel whole-heart 3D MRI sequences, motion compensation techniques and deep learning methods to enable 3D, easy-to-plan, fast and efficient quantitative multi-parametric MRI of heart and vessels. The research is done together with King’s College London. Basic knowledge of MRI, signal processing and artificial intelligence would be useful. Prerequisites:No prerequisitesAvailable vacancies:3/10This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits ING0700 ING0701 IEE2985 IBM2985 IEE2986 IBM2986 IEE2987 IBM2987 Adquisición, reconstrucción y corrección de movimiento para imágenes cardiovasculares por Resonancia MagnéticaLa resonancia magnética (RM) es una importante herramienta no invasiva para la evaluación de enfermedades cardiovasculares. En comparación con ultrasonido y tomografía computarizada, la RM tiene la ventaja de combinar un excelente contraste de los tejidos blandos con una alta resolución. Una limitación importante de los protocolos de RM es que todas las secuencias de imágenes se adquieren secuencialmente, con diferente resolución, orientaciones y posiciones de retención de la respiración, lo que da lugar a largos tiempos de planificación y adquisición. La degradación de las imágenes debido al movimiento respiratorio son grandes desafíos que afectan a la precisión y la reproducibilidad de la RM cardíaca. Esta investigación incluye el desarrollo de novedosas secuencias de RM tridimensional, técnicas de compensación de movimiento y métodos de aprendizaje profundo para permitir una RM multiparamétrica tridimensional, fácil de planificar, rápida y eficiente del corazón y los vasos. Prerrequisitos:Sin prerrequisitosVacantes disponibles:3/10Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos ING0700 ING0701 IEE2985 IBM2985 IEE2986 IBM2986 IEE2987 IBM2987 |
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