Análisis de detección, identificación y aprendizaje automático mediante imagen de micobacterias a nivel microscópico.
| Director | Acero Cacho, Raquel / Santolaria Mazo, Jorge |
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Máster Universitario en Ingeniería Biomédica Máster Universitario en Ingeniería Electrónica Máster Universitario en Ingeniería Industrial |
| Duracion | 6 meses |
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| Lugar | Hospital Universitario Miguel Servet (parcial) |
| Fecha Alta | 2023-02-17 |
| Fecha Baja | 2023-12-31 |
| Resumen | El trabajo comprende el análisis y estudio prospectivo de posibilidades de detección e identificación a nivel microscópico de bacilos en muestras clínicas de micobacterias mediante captura y tratamiento de imagen. El estudio se llevaría a cabo en colaboración con el Servicio de Microbiología del Hospital Universitario Miguel Servet donde se diagnostican y tratan enfermedades infecciosas, en todo tipo de muestras biológicas humanas. Se persigue con este trabajo evaluar la utilización de nuevas técnicas de detección e identificación automática de microorganismos a partir de imágenes capturadas con los sistemas de microscopía existentes en el servicio y/o equipos alternativos. Igualmente se validarán los resultados obtenidos frente a otras técnicas de cultivos utilizadas para los mismos microorganismos en el servicio. Para ello, se desarrollarán algoritmos que permitan la identificación y cuantificación de microorganismos de forma automática mediante segmentación e identificación por imagen y algoritmos de aprendizaje supervisado usando redes neuronales mediante diagnósticos retrospectivos. |
| Detalles/Contacto | Raquel Acero (racero@unizar.es) |