Imagen Médica
A nivel general el grupo pretende:
- Desarrollar protocolos de resonancia magnética multiparamétricos para su uso en estudios clínicos multicéntricos en imagen renal y cardíaca.
- Desarrollar herramientas de análisis, cuantificación y diagnóstico de imagen (CAD) para resonancia magnética y ecografía con aplicación clínica en especialidades como cardiología, nefrología o endocrinología entre otros.
- Avanzar en el desarrollo de nuevas herramientas de imagen basadas en terahercios
El grupo está formado por un amplio rango de profesionales de varias disciplinas relacionadas con la imagen médica que cubren el campo de la radiofísica, la ingeniería, la práctica clínica y la radiología. El grupo presenta una clara vocación clínica en especialidades como la nefrología, endocrinología, psiquiatría o neurología entre otros.
El grupo está formado por diversos investigadores tanto del ámbito privado como público aunados en torno a proyectos de investigación concretos que cubren desde el desarrollo de nuevas secuencias de resonancia magnética en colaboración con empresas fabricantes de grandes equipos de imagen hasta el análisis y cuantificación de imagen y empleo de herramientas IA para extracción de características que asistan al diagnóstico. El grupo investiga en el desarrollo y aplicación de nuevas técnicas de imagen cuantitativas por resonancia magnética. Igualmente, participa en proyectos traslacionales, en los que se evalúa la aplicación de técnicas de imagen avanzadas en la práctica clínica (para facilitar un diagnóstico temprano y monitorizar la progresión de la enfermedad).
Además, el grupo investiga en el desarrollo de nuevas técnicas de imagen médica con potenciales aplicaciones diagnósticas como es el rango de los terahercios.
El grupo está formado por 25 investigadores aproximadamente, siendo la mayoría doctores.
Carraro, A, Saurio, G, López-Maestresalas, A, Scardapane, S, Marinello, F
"Convolutional Neural Networks for the Detection of Esca Disease Complex in Asymptomatic Grapevine Leaves".
Image Analysis And Processing - Iciap 2023 Workshops, Pt I. 14365: 418 - 429. 2024. [doi:10.1007/978-3-031-51023-6_35]
de la Santa, AG, Muguerza, J, Perez, DL, Elordi, U, Unzueta, L, Villanueva, A
"Unsupervised data labeling and incremental cross-domain training for enhanced hybrid eye gaze estimation".
Proceedings Of The 2024 Acm Symposium On Eye Tracking Research & Applications, Etra 2024. . 2024. [doi:10.1145/3649902.3656367]
Garde, G, Armendariz, JM, Beruete, R, Cabeza, R, Villanueva, A
"Beyond Basic Tuning: Exploring Discrepancies in User and Setup Calibration for Gaze Estimation".
Proceedings Of The 2024 Acm Symposium On Eye Tracking Research & Applications, Etra 2024. 4. 2024. [doi:10.1145/3649902.3653346]
Khan, I, Herrera-Martín, JM, Urain, A, Iriarte, JC, Teniente, J, Ederra, I, Berenguer, R, González-Posadas, V, Segovia-Vargas, D
"A Fabry-Perot Cavity Antenna with a SiGe on-chip Feeder for submm-wave Applications".
2024 Ieee International Symposium On Antennas And Propagation And Inc/usncursi Radio Science Meeting, Ap-S/inc-Usnc-Ursi 2024. 2159 - 2160. 2024. [doi:10.1109/AP-S/INC-USNC-URSI52054.2024.10687282]
Quispe, M, Trigo, JD, Serrano-Arriezu, L, Huere, J, Quispe, E, Beruete, M
"Classification of South American Camelid and goat fiber samples based on fourier transform infrared spectroscopy and machine learning".
J. Text. Inst.. 116(2): 198 - 207. 2025. [doi:10.1080/00405000.2024.2324209]
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