Arquitecturas de Deep Learning para superresolución de imágenes hiperespectrales.

Impartido por Dña. Alejandra Abalo

Presentamos unos esquemas de superresolución de imágenes hiperespectrales de microscopía médicas. Utilizando aprendizaje supervisado para superresolución espectral y la técnica no supervisada Deep Image Prior para superresolución espacial, mostramos la mejora en la calidad de las imágenes para posteriores diagnósticos.

Más allá de los vóxeles: Radiómica como clave en el análisis de imágenes médicas

Impartido por Dña. Blanca Rodríguez

¿Podemos extraer información clínica significativa empleando una simple imagen? A través de un sofisticado análisis matemático, la radiómica permite extraer características cuantitativas que revelan patrones invisibles al ojo humano, permitiendo caracterizar diferentes condiciones médicas. En este seminario, aprenderemos los fundamentos de está técnica y como esta, combinada con métodos de inteligencia artificial, abre la puerta a la detección temprana y un tratamiento personalizado.