Dos investigadores del IUMA premiados en el V Concurso Cátedra Telefónica de la ULPGC
El martes 31 de mayo, a partir de las 12 horas, en la Sala de Piedra del Rectorado (c/ Juan de Quesada, 30. Vegueta), tendrá lugar el acto de reconocimiento a los premiados y premiadas del V Concurso de la Cátedra Telefónica de la ULPGC.
Dos investigadores del IUMA han sido premiados en la categoría PROYECTO DE GRADO, POSGRADO o TESIS.
– Primer premio: Automatic classification of histological hyperspectral images: algorithms and instrumentation, Tesis Doctoral realizada por Samuel Ortega Sarmiento. En esta tesis, se evalúa el potencial de la imagen hiperespectral (HSI) como herramienta de diagnóstico para el análisis de muestras histológicas. Se ha realizado una revisión sistemática de la literatura y un análisis sobre los métodos de procesamiento más comunes para extraer información de las HSI para la detección y diagnóstico de enfermedades. Dada la naturaleza del problema, las imágenes se han procesado utilizando algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para evaluar la capacidad del diagnóstico automático utilizando las imágenes hiperespectrales. En esta tesis, se demuestra que el uso de imágenes microscópicas hiperespectrales en combinación con técnicas de procesamiento de imágenes es una herramienta prometedora para el futuro de la patología computacional. Samuel ocupa un puesto de Postdoctoral Research Scientist en Nofima, Tromsø (Noruega).
– Accésit: Evaluación de técnicas de selección de bandas en la clasificación de imágenes hiperespectrales de tumores cerebrales, Trabajo Fin de Máster del máster del IUMA realizado por Beatriz Martínez Vega. El objetivo de este trabajo consistió en estudiar y evaluar diferentes algoritmos de selección de bandas para identificar las bandas más relevantes en imágenes hiperespectrales (HS) que permitan una delineación precisa de los tumores cerebrales durante los procedimientos quirúrgicos. Los resultados demuestran que el método de optimización del algoritmo genético utilizado mejoró los resultados de accuracy en la identificación de las diferentes clases para la aplicación de detección de cáncer cerebrales. Beatriz sigue trabajando en sus estudios de Doctorado en el IUMA.