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SUMMARY:Seminario: Image-based profiling using deep learning - Juan Carlos Caicedo Rueda – Broad Institute of MIT and Harvard
DESCRIPTION:Biomedical images are a rich source of information to study functional genomics\, diseases and treatments. In this talk\, I will describe our research on how to identify single cells in microscopy images\, as well as how to phenotype and characterize their morphology using deep learning.
URL:https://mastervisionartificial.es/event/seminario-image-based-profiling-using-deep-learning-juan-carlos-caicedo-rueda-broad-institute-of-mit-and-harvard
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SUMMARY:Seminario: Cuantificando los niveles de conciencia en pacientes comatosos: de las redes a la topología - Francisco Albeiro Gómez Jaramillo\, Universidad Nacional de Colombia
DESCRIPTION:El diagnóstico y prognosis de pacientes comatosos y post comatosos representa un problema fundamental en neuroimagen clínica. En los últimos años se han reportado avances significativos en el área\, gracias a la creación de nuevas bases de datos\, la adaptación de protocolos de adquisición y el desarrollo de nuevas técnicas de análisis. Sin embargo\, la caracterización de estos pacientes persiste como un reto científico mayor. En esta charla haremos una breve revisión del problema de caracterización de estos pacientes utilizando MRI. En particular\, se abordará la construcción de biomarcadores de conciencia basados en redes funcionales y estructurales\, y se estudiará una generalización de estos conceptos utilizando la noción de topología. \n 
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SUMMARY:Seminario: Deshojando la margarita. O ¿cuánto podemos enrevesar la más sencilla de las decisiones? - D. José Luis Esteban Sánchez-Marín - Geomni
DESCRIPTION:Sí o no. Eso es todo lo que tiene que decidir nuestro sistema y no queremos que falle. Pero fallará\, mucho o poco.
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SUMMARY:Seminario: Creación de un modelo deep learning para mejora de fotos e implantación en una aplicación iOS - Pedro Manuel Cuenca Jiménez - LateNite Soft
DESCRIPTION:En esta sesión se describe cómo aprovechar redes de visión artificial ya entrenadas (familia ResNet) para la elaboración de un modelo con un propósito diferente: la mejora de fotografías tomadas en teléfonos móviles. Más allá de las técnicas de entrenamiento empleadas\, se discute cómo resolver requisitos prácticos que debe cumplir un producto real. Por ejemplo\, las fotos mejoradas tienen que tener la misma resolución que las originales\, y el modelo debe correr de forma eficiente y segura en el propio dispositivo (y no en la nube) para garantizar la latencia y la privacidad del usuario. Las técnicas empleadas se han aplicado con éxito en una aplicación real de fotografía.
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