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Actividad neuronal oscilatoria en el núcleo subtalámico detectada mediante potenciales de campo local durante discinesias en la enfermedad de Parkinson
(2024-02-07) Granda, Luna Belén; Merello, Marcelo; Wilken, Miguel
La actividad oscilatoria aumentada en la banda beta en los ganglios basales registrada en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) se ha identificado como un biomarcador del estado hipodopaminérgico. La actividad aumentada en las bandas theta y gamma durante las discinesias inducidas por Levodopa (L-3,4 dihidroxifenilalanina) en pacientes con EP en tratamiento han sido identificadas en diversos estudios como biomarcadores de las mismas. La terapia alternativa de los pacientes con EP refractarios a la medicación es la estimulación cerebral profunda, sin embargo el beneficio de esta terapia está estrechamente relacionado con una óptima colocación de los electrodos. El objetivo del presente estudio fue explorar la actividad neuronal oscilatoria durante discinesias en 10 pacientes con EP mediante el sensado de los potenciales de campo local de los ganglios de la base durante la cirugía de implantación. Se parte de la premisa de que durante la manifestación de discinesias se identificaría un incremento en potencia de las bandas theta y gamma en la zona dorsolateral del núcleo subtalámico (STN) en las señales de potenciales de campo local. Los valores de potencia en las bandas theta y gamma registrados arrojaron resultados significativamente más elevados durante las discinesias, y se correlacionaron en magnitud con aquellos electrodos de sensado situados en la región dorsolateral del STN significativamente. Estos resultados ilustran la fisiopatología de las discinesias en la EP y el poder predictivo de las bandas theta y gamma.
Adquisición y procesamiento de señales electrocardiográﬁcas (ECG)
(2018) Fainguersch, Delfina; Choi, David Fabián; Rohleder, Matías; Mercado, Facundo
"Desarrollo de un dispositivo electrónico de medición de señales cardíacas (electrocardiograma) y un software original de adquisición y procesamiento de señales biomédicas."
Análisis bioinformático para el tratamiento de la heterogeneidad tumoral de cáncer colorrectal con adenovirus oncolítico direccionado trancripcionalmente con promotores híbridos y sintéticos
(2020-08) Hirschson Álvarez Prado, Lourdes; Podhajcer, Osvaldo
"Este proyecto tiene por objetivo realizar un análisis bioinformático de los factores de transcripción de los 8 PETs detectados por el laboratorio, identificar aquellos que tienen una relevancia en la regulación de CCR para realizar en un futuro la construcción de nuevos AOL-RC. Por lo tanto, se centra en la regulación transcripcional del adenovirus. Por un lado, se estudian las secuencias de los PETs detectados en el laboratorio para combinar distintos PETs, identificando las fracciones de mayor interés para formar promotores híbridos. A su vez, se busca identificar factores de transcripción específicos de CCR para el armado de promotores sintéticos."
Análisis comparativo de pipelines de procesamiento y algoritmos de detección de ensambles neuronales para imágenes de calcio
(2021) Mandelbaum, Martín; Kropff, Emilio
"En los últimos años, las imágenes de calcio se han convertido en una valiosa herramienta para registrar actividad neuronal en diversas áreas del cerebro. La disponibilidad de microscopios de fluorescencia miniaturizados y de bajo costo permite un mayor acceso a investigaciones de neurociencias, entre las cuales se destaca el estudio de la formación y consolidación de memorias en el hipocampo. El gran caudal de células que pueden ser visualizadas con estas técnicas, y la posibilidad de realizar estudios con animales comportándose libremente permiten obtener información valiosa sobre diversas áreas de interés. Estos registros, sin embargo, deben ser acompañados por extensos procesos de corrección, procesamiento, y deconvolución de las señales para aportar información útil. En este proyecto se trabajó con registros de actividad en la región CA3 del hipocampo de un ratón (Mus musculus) sobre el cual se implementaron distintos pipelines de procesamiento de imágenes de calcio, los cuales fueron comparados según su robustez ante distintos niveles de ruido. También se evaluó la consistencia de algoritmos de detección de ensambles neuronales, conjuntos de neuronas que presentan coactivación y que se cree que forman la base del procesamiento neuronal de la información."
Análisis de complejos proteicos desordenados utilizando dinámica molecular como complemento al RMN : identificación de residuos claves y comportamiento dinámico
(2023) Bastien, María Clara; Tavolaro, Franco Giuliano; Fernandez, María Laura; Marino Buslje, Cristina
La espectroscopía de Resonancia Magnética Nuclear (RMN) ha sido durante mucho tiempo una herramienta valiosa para caracterizar las conformaciones moleculares de proteínas intrínsecamente desordenadas (IDPs), sin embargo, a menudo proporciona información limitada sobre la conformación estructural de sus complejos. Estas proteínas están asociadas con varios procesos biológicos clave, por lo tanto, su mal funcionamiento podría desencadenar enfermedades como cáncer, Parkinson, Alzheimer, etc. En este estudio, abordamos el desafío de aumentar la información conformacional a partir de datos de RMN para caracterizar los complejos de IDPs, empleando simulaciones de dinámica molecular (DM). La técnica de RMN resulta en un conjunto de estructuras, mientras que la MD proporciona información sobre el comportamiento de los complejos a lo largo del tiempo, mejorando nuestra comprensión de su dinámica estructural. Nuestra investigación involucró 9 complejos proteína-proteína, donde para cada uno de ellos, se realizaron 2 simulaciones de DM utilizando dos confórmeros de RMN diferentes como puntos de partida. En una segunda etapa, los resultados fueron analizados revelando que cada complejo muestra interacciones de residuos con probabilidades variables junto con una amplia gama de estados conformacionales. Destacablemente, identificamos interacciones centrales dentro de estos complejos, arrojando luz sobre los factores clave que influyen en su estabilidad y, finalmente, en su funcionalidad. Además, identificamos 3 complejos en los que las proteínas se separaron lo suficiente como para perder las interacciones centrales. Se necesitarán más datos para determinar si la función asociada requiere que estos complejos sean transitorios o lábiles. Nuestros hallazgos demuestran que las simulaciones de dinámica molecular complementan los datos de RMN al proporcionar una visión más completa de las estructuras complejas. El enfoque de dinámica molecular perfecciona la información obtenida de la RMN, proporcionando un recuento más preciso de los contactos centrales en una interacción proteína-proteína a lo largo del tiempo. Además, nuestro estudio destaca el papel crucial de residuos específicos en el mantenimiento de la estabilidad y la integridad de las interacciones complejas. En general, la combinación de RMN y dinámica molecular demuestra ser una estrategia poderosa para desentrañar las complejidades de los complejos biomoleculares. En conjunto, este estudio permite una comprensión más profunda del comportamiento y la función de los complejos de IDP y, eventualmente, esta información podría utilizarse para explorar nuevas estrategias de tratamiento de enfermedades.
Análisis de estado y propuesta de implementación de sistemas PACS y RIS en cuatro hospitales nivel III del Ministerio de Salud de CABA
(2023-02) Vartabedian, Luciana Mariam; Agüero, Claudio
Las imágenes médicas son el eje fundamental para el diagnóstico y seguimiento de diversas enfermedades. Esta es la razón por la cual toman especial relevancia para los Profesionales de la Salud, por su sensibilidad y necesidad. Hasta hace unos años, las imágenes médicas eran datos analógicos que se remitían a placas radiográficas que terminaban siendo extraviadas o descartadas, sin poder aprovechar todo su potencial. En la actualidad, se tiende a que las imágenes médicas sean datos digitales que se almacenan en grandes repositorios de datos dinámicos, que pueden ser consultados tanto por los pacientes como por los Profesionales de la Salud en cualquier momento, y de manera digital, sin necesidad de impresión. De esta forma, se aprovecha todo el potencial de la imagen, pudiendo diagnosticar utilizando herramientas de software para la visualización, medición y, también, logrando servicios de Diagnóstico por Imagen más amigables con el medio ambiente. Todo esto es posible gracias al avance de los sistemas informáticos de salud como RIS y PACS. Sin embargo, este avance tecnológico digital no es una realidad para todos los Hospitales y, es por esto, que este trabajo propone un proyecto de implementación de sistemas informáticos de RIS y PACS, junto con la actualización tecnológica necesaria a nivel de equipamiento médico, equipamiento informático e infraestructura en cuatro Hospitales nivel III del Ministerio de Salud de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, para lograr servicios digitales con procesos eficientes y flujos de trabajo estandarizados. De esta manera, el objetivo final es lograr ahorrar tiempos y mejorar la atención de los pacientes, hacer más ágil el proceso que se lleva a cabo en los Servicios de DxI, generar ahorros indirectos a los Hospitales y, por último, lograr disponer de bases de datos de imágenes médicas para investigación y desarrollo. Con el foco en el paciente y su mejor atención para lograr mejores resultados en su diagnóstico y tratamiento de patologías.
Análisis de la mecánica respiratoria por imágenes de tomografía por impedancia
(2021-05-18) Ems, Joaquín; Madorno, Matías
"El siguiente trabajo consiste en la utilización de la tomografía por impedancia eléctrica (EIT) como tecnología para monitoreo de pacientes que requieren asistencia respiratoria mecánica o que podrían necesitarla. Esto permite el seguimiento de la ventilación pulmonar de manera regional al pie de la cama, sin radiaciones ionizantes y con una resolución temporal mayor que en el caso de la tomografía computada. Esta tecnología fue especialmente útil, con la necesidad surgida a partir de la pandemia de COVID-19 para evaluar algunas de las estrategias de asistencia de estos pacientes."
Analysis of ischaemic crisis using the informational causal entropy-complexity plane
(2018-07) Legnani, Walter; Traversaro Varela, Francisco; Redelico, Francisco; Cymberknop, Leandro J.; Armentano, Ricardo L.; Rosso, Osvaldo A.
"In the present work, an ischaemic process, mainly focused on the reperfusion stage, is studied using the informational causal entropy-complexity plane. Ischaemic wall behavior under this condition was analyzed through wall thickness and ventricular pressure variations, acquired during an obstructive flow maneuver performed on left coronary arteries of surgically instrumented animals. Basically, the induction of ischaemia depends on the temporary occlusion of left circumflex coronary artery (which supplies blood to the posterior left ventricular wall) that lasts for a few seconds. Normal perfusion of the wall was then reestablished while the anterior ventricular wall remained adequately perfused during the entire maneuver. The obtained results showed that system dynamics could be effectively described by entropy-complexity loops, in both abnormally and well perfused walls. These results could contribute to making an objective indicator of the recovery heart tissues after an ischaemic process, in a way to quantify the restoration of myocardial behavior after the supply of oxygen to the ventricular wall was suppressed for a brief period."
Aplicación de Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud en cáncer : su aplicación en tumores del tracto gastrointestinal (TGI) y su valoración costo-efectiva
(2023-11-16) Erbetti, Andrea Belén; Sanguinetti, Olivia; Pombo, María Teresa; Pérez, Adrián
La detección de células tumorales del tracto gastrointestinal (TGI) en imágenes histológicas es posible por un patólogo entrenado utilizando microscopía de luz. Sin embargo, distinguir entre tumores proficientes (pMMR Proficient Mismatch Repair ) o deficientes (dMMR Deficient Mismatch Repair ), ambos biomarcadores subrogantes de tumores con inestabilidad microsatelital (IMS), no es posible por esta metodología y requiere de la utilización de técnicas más sofisticadas como la inmunohistoquímica (IHQ) para su diferenciación. La IHQ es un método de detección antígeno específico, mediante la utilización de anticuerpos mono y policlonales para hacer visible una proteína. Requiere de médicos patólogos capacitados, trabajo metódico y minucioso, y es una técnica costosa, lo que dificulta su realización en los laboratorios de patología en todo el territorio del país. Como contrapartida, identificar a los pacientes con cáncer del TGI con tumores con IMS en función de su estadío clínico, permite diferenciar un subgrupo de pacientes con pronóstico y predicciones distintas. El objetivo de este Proyecto Final es generar un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir IMS en TGI a partir de imágenes histológicas en microscopía de luz. La idea es que el mismo pueda ser utilizado como una herramienta accesible y costo-efectiva como soporte a la toma de decisiones. Esto es crucial ya que los pacientes podrían obtener el tratamiento acorde a su subtipo tumoral (Medicina de Precisión), entre otras ventajas que aporta este driver oncogénico.
Aplicación de vapor para el control de los huevos del mosquito Aedes aegypti
(2020-11-12) Blanc, María Cecilia; Zorgno, Ivanna; Fernández, María Laura
"El mosquito Aedes aegypti es un vector de hábitat domiciliario transmisor de enfermedades como el dengue, fiebre amarilla, zika y chikunguña. Es posible evitar la transmisión de estas enfermedades utilizando métodos de control del vector. Estudios previos han demostrado que el agua caliente puede disminuir la viabilidad de los de los huevos de Aedes aegypti y el vapor de agua, generar la mortalidad de los huevos y larvas de Aedes albopictus y Culex quinquefasciatus. En base a estos resultados, en el presente trabajo se analiza el efecto del vapor de agua sobre la viabilidad de los huevos de Aedes aegypti ya que este medio presenta una transferencia de calor más eficiente."
Asymmetric patterns of small molecule transport after nanosecond and microsecond electropermeabilization
(2018) Sözer, Esin B.; Pocetti, Florencia; Vernier, P. Thomas
"Imaging of fluorescent small molecule transport into electropermeabilized cells reveals polarized patterns of entry, which must reflect in some way the mechanisms of the migration of these molecules across the compromised membrane barrier. In some reports, transport occurs primarily across the areas of the membrane nearest the positive electrode (anode), but in others cathode-facing entry dominates. Here we compare YO-PRO-1, propidium, and calcein uptake into U-937 cells after nanosecond (6 ns) and microsecond (220 ls) electric pulse exposures. Each of the three dyes exhibits a different pattern. Calcein shows no preference for anode- or cathode-facing entry that is detectable with our measurement system. Immediately after a microsecond pulse, YO-PRO-1 and propidium enter the cell roughly equally from the positive and negative poles, but transport through the cathode-facing side dominates in less than 1 s. After nanosecond pulse permeabilization, YO-PRO-1 and propidium enter primarily on the anode-facing side of the cell."
Automated detection and quantification of reverse triggering efort under mechanical ventilation
(2021-02-15) Pham, Tài; Montanya, Jaume; Telias, Irene; Piraino, Thomas; Magrans, Rudys; Coudroy, Rémi; Damiani, L. Felipe; Mellado Artigas, Ricard; Madorno, Matías; Blanch, Lluis; Brochard, Laurent
"Reverse triggering (RT) is a dyssynchrony defned by a respiratory muscle contraction following a passive mechanical insufation. It is potentially harmful for the lung and the diaphragm, but its detection is challenging. Magnitude of efort generated by RT is currently unknown. Our objective was to validate supervised methods for automatic detection of RT using only airway pressure (Paw) and fow. A secondary objective was to describe the magnitude of the eforts generated during RT."
Automatic detection of reverse‑triggering related asynchronies during mechanical ventilation in ARDS patients using flow and pressure signals
(2019) Rodríguez, Pablo Oscar; Tiribelli, Norberto; Gogniat, Emiliano; Plotnikow, Gustavo A.; Fredes, Sebastián; Fernández Ceballos, Ignacio; Pratto, Romina A.; Madorno, Matías; Ilutovich, Santiago; San Román, Eduardo; Bonelli, Ignacio; Guaymas, María; Raimondi, Alejandro C.; Maskin, Luis Patricio; Setten, Mariano
"Asynchrony due to reverse-triggering (RT) may appear in ARDS patients. The objective of this study is to validate an algo-rithm developed to detect these alterations in patient–ventilator interaction. We developed an algorithm that uses flow and airway pressure signals to classify breaths as normal, RT with or without breath stacking (BS) and patient initiated double-triggering (DT). The diagnostic performance of the algorithm was validated using two datasets of breaths, that are classified as stated above. The first dataset classification was based on visual inspection of esophageal pressure (Pes) signal from 699 breaths recorded from 11 ARDS patients. The other classification was obtained by vote of a group of 7 experts (2 physicians and 5 respiratory therapists, who were trained in ICU), who evaluated 1881 breaths gathered from recordings from 99 sub-jects. Experts used airway pressure and flow signals for breaths classification. The RT with or without BS represented 19% and 37% of breaths in Pes dataset while their frequency in the expert’s dataset were 3% and 12%, respectively. The DT was very infrequent in both datasets. Algorithm classification accuracy was 0.92 (95% CI 0.89–0.94, P < 0.001) and 0.96 (95% CI 0.95–0.97, P < 0.001), in comparison with Pes and experts’ opinion. Kappa statistics were 0.86 and 0.84, respectively. The algorithm precision, sensitivity and specificity for individual asynchronies were excellent. The algorithm yields an excellent accuracy for detecting clinically relevant asynchronies related to RT."
Autonomic modulation during a cognitive task using a wearable device
(2019) Bonomini, Maria Paula; Val-Calvo, Mikel; Díaz-Morcillo, Alejandro; Ferrández Vicente, José Manuel; Fernández-Jover, Eduardo
"Heart-brain interaction is by nature bidirectional, and then, it is sensible to expect the heart, via the autonomic nervous system (ANS), to induce changes in the brain. Respiration can originate differentiated ANS states reflected by HRV. In this work, we measured the changes in performance during a cognitive task due to four autonomic states originated by breath control: at normal breathing (NB), fast breathing (FB), slow breathing (SB) and control phases. ANS states were characterized by temporal (SDNN) and spectral (LF and HF power) HRV markers. Cognitive performance was measured by the response time (RT) and the success rate (SR). HRV parameters were acquired with the wristband Empatica E4. Classification was accomplished, firstly, to find the best ANS variables that discriminated the breathing phases (BPH) and secondly, to find whether ANS parameters were associated to changes in RT and SR. In order to compensate for possible bias of the test sets, 1000 classification iterations were run. The ANS parameters that better separated the four BPH were LF and HF power, with changes about 300% from controls and an average classification rate of 59.9%, a 34.9% more than random. LF and HF explained RT separation for every BPH pair, and so was HF for SR separation. The best RT classification was 63.88% at NB vs SB phases, while SR provided a 73.39% at SB vs NB phases. Results suggest that breath control could show a relation with the efficiency of certain cognitive tasks. For this goal the Empatica wristband together with the proposed methodology could help to clarify this hypothesis."
Avances hacia nanosistemas híbridos para la liberación controlada de agentes terapéuticos : nanopartículas mesoporosas de sílice y sistemas Pluronic F-127-Colágeno
(2024-03-14) Teubal, Manuel; Heredia, Matías; Ostapchuk, Gabriel; Catalano, Paolo
Las enfermedades crónicas son de las causas de muerte más prevalentes en el mundo, representando uno de los mayores problemas de la salud pública. Estas enfermedades pueden requerir tratamientos administrados por el paciente, tales como inyecciones o administración oral, donde sólo un 50 % se adhiere correctamente, causando a ́un más complicaciones de salud. Estos tratamientos pueden fallar por el lado del paciente, debido no recordar la toma del medicamento, percepciones de incomodidad o aversión a inyecciones. Por otro lado, el tratamiento puede ser menos efectivo debido a la falta de sincronización entre el efecto del agente y los procesos biológicos del organismo. Esto resalta la necesidad de sistemas de aplicación única que promuevan la liberación prolongada y a demanda de agentes terapéuticos en el tratamiento de enfermedades crónicas. La presente investigación se enfoca en el desarrollo de nanosistemas híbridos compuestos por nanopartículas mesoporosas de sílice y nanopartículas huecas mesoporosas de sílice, envueltas en una matriz de colágeno y copolímero Pluronic F-127, para lograr la liberación controlada de agentes terapéuticos destinados al tratamiento de enfermedades crónicas. El proyecto se centra en la caracterización y desarrollo de nanocompósitos poliméricos para el tratamiento de enfermedades crónicas. Se buscó evaluar la capacidad de carga y la cinética de liberación con el fin de asegurar un tratamiento más eficaz y un mayor cumplimiento terapéutico. Por su simplicidad, bajo costo y características compartidas con fármacos como el ibuprofeno por ejemplo, se utilizo la fluoresceína como agente terapéutico modelo. La síntesis de las nanopartículas se logró a través del método Stöber, modificando las concentraciones de los reactivos y las condiciones de reacción para perfeccionarlas a los parámetros deseados. La remoción del surfactante fue un paso crucial previo al ahuecamiento de las nanopartículas mesoporosas de sílice, obteniendo así las nanopartículas huecas mesoporosas de sílice de tamaño comparable y baja polidispersión. El proceso de ahuecamiento por etapas demostró una mejor remoción del núcleo interno y un depósito de sílice en la carcasa externa, resultando en un marcado aumento de tamaño entre ambas nanopartículas, mientras que el ahuecamiento continuo resultó en partículas más homogéneas. Se logró aumentar la carga superficial de las nanopartículas a m ́as de +30mV a través de su funcionalización, destacando que las nanopartículas huecas mesoporosas de sílice requirieron un mayor volumen de APTES para alcanzar una carga superficial similar a las nanopartículas mesoporosas de sílice debido a su mayor área superficial. Las isotermas de adsorción de fluoresceína evidenciaron la capacidad de carga de las partículas dependiente de su potencial de superficie, ajustándose al modelo de Freundlich, mostrando una adsorción en multicapa, coherente con su estructura mesoporosa. Además, en experimentos de binding se confirmó la correcta adsorción observada en las isotermas, revelando una liberación prolongada del 40 % para las nanopartículas huecas mesoporosas de sílice y 65 % para las nanopartículas mesoporosas de sílice después de 24 horas de comenzado el experimento. Por otro lado, se logró obtener un ensamblado de Pluronic F-127-colágeno, que permitió evaluar la liberación prolongada de fluoresceína en condiciones fisiológicas.
Bandt-Pompe symbolization dynamics for time series with tied values: a data-driven approach
(2018-07) Traversaro Varela, Francisco; Redelico, Francisco; Risk, Marcelo; Frery, Alejandro C.; Rosso, Osvaldo A.
"In 2002, Bandt and Pompe [Phys. Rev. Lett. 88, 174102 (2002)] introduced a successfully symbolic encoding scheme based on the ordinal relation between the amplitude of neighboring values of a given data sequence, from which the permutation entropy can be evaluated. Equalities in the analyzed sequence, for example, repeated equal values, deserve special attention and treatment as was shown recently by Zunino and co-workers [Phys. Lett. A 381, 1883 (2017)]. A significant number of equal values can give rise to false conclusions regarding the underlying temporal structures in practical contexts. In the present contribution, we review the different existing methodologies for treating time series with tied values by classifying them according to their different strategies. In addition, a novel data-driven imputation is presented that proves to outperform the existing methodologies and avoid the false conclusions pointed by Zunino and co-workers."
BrainWalkVR : aplicación en realidad virtual para el entrenamiento físico-funcional de los pacientes con la Enfermedad de Parkinson
(2023-11-13) Koh, Jungmin; Bestani, Santiago; Cresmaschi, Fabián
La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo crónico y progresivo que afecta los circuitos motores en el cerebro, resultando en síntomas como lentitud en los movimientos, rigidez, temblores y problemas de coordinación. Además, los pacientes pueden experimentar dificultades cognitivas y todo el conjunto de complicaciones culminan en una marcada alteración en la marcha. Los tratamientos farmacológico y quirúrgico que existen en la actualidad no mejoran significativamente el trastorno de la marcha, lo cual impacta en la calidad de vida de los pacientes. En este proyecto final de grado, se diseñó una aplicación de entrenamiento en realidad virtual (RV) llamada BrainWalkVR, que sirve como herramienta de rehabilitación física y funcional en pacientes con Parkinson. Se llevó a cabo una fase de testeos con 11 participantes sanos, para evaluar la usabilidad del sistema, el grado de síntomas asociados con el cybersickness, y el rendimiento físico que logra exigir una sesión de entrenamiento de BrainWalkVR. Los resultados indicaron que la aplicaci ́on es altamente usable debido a la facilidad de aprender y al alto grado de satisfacción en los usuarios. Además, los participantes presentaron bajo nivel de síntomas de cybersickness, y el análisis de datos inerciales reveló que los participantes realizaron una cantidad significativa de pasos y giros, recorriendo una distancia considerable, durante el entrenamiento. El proyecto concluye que la aplicación BrainWalkVR tiene potencial para complementar los tratamientos de rehabilitación convencionales de la EP, y tendrá un impacto positivo en la calidad de vida de los pacientes al mejorar su movilidad y coordinación. A futuro, se sugiere realizar pruebas adicionales con un grupo más amplio de participantes y colaborar con profesionales de la salud para integrar la aplicación en la práctica clínica.
Clasificación de lesiones cutáneas utilizando métodos de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo
(2019-10-10) Choi, David Fabián; Migliano, Luciana; Milano, Federico E.; Mosquera, Tomás
El objetivo general de este trabajo es "desarrollar métodos de detección precoz de melanoma mediante el uso de un sistema automatizado."
Clasificación de tumores en mamografías utilizando redes neuronales convoluciones
(2021-03-26) Mondino, Carolina; Tajerian, Matías Nazareth
"En este trabajo se propone diseñar y comparar distintas arquitecturas de redes neuronales convolucionales que puedan clasificar lesiones en las mamografías. El objetivo del trabajo es generar modelos robustos que clasiquen a las lesiones en la mama tanto por su tipo (calcificación o masa) como por su severidad (benigna o maligna)."
Clasificación de tumores renales sólidos a partir de imágenes tomográficas, utilizando algoritmos de deep learning
(2022) Rey, Luciana; Mosquera, Candelaria
"El objetivo del proyecto es la creación de un sistema automático que utiliza redes convolucionales para la clasificación de carcinomas y oncocitomas, a partir de tomografías computarizadas multifásicas. Esta herramienta propone un diagnóstico sin requerir un procedimiento invasivo y puede servir como apoyo en la toma de decisión de los urólogos."

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