Procesamiento de imágenes AngioTAC para la identificación y caracterización de la solapa perforadora de la arteria epigástica inferior
Monitorización remota de sistemas de generación de energía eléctrica fotovoltaica en Senegal
junio 18, 2021
SYN-AIR: Datasharing en servicios multimodales D2D (door to door) para proveedores de servicios de transporte
junio 18, 2021El Laboratorio de Aplicaciones Multimedia (LAM UPC) está trabajando en el desarrollo de un nuevo método para identificar y caracterizar los perforadores epigástrico inferiores profundos mediante el uso de algoritmos de procesamiento de imágenes digitales para la angiografía de tomografía computada.
El objetivo principal del proyecto es desarrollar un método cuantitativo para describir parámetros relevantes, como la longitud, el diámetro medio, el grosor y el volumen de la solapa de los perforadores epigástrico inferiores profundos antes y después de pasar por el músculo recto. Esta información ayudará a los cirujanos a decidir qué perforadores tienen las condiciones óptimas para utilizarse en la cirugía específica.
Además, se desarrollará una herramienta adicional para proyectar perforadores epigástrico inferiores óptimos basados en los parámetros mencionados anteriormente para facilitar al médico la ubicación y las condiciones de los diferentes perforadores del paciente tumbado en la mesa del quirófano. Esta herramienta se implementará con los datos provenientes de pacientes de una base de datos que incluye unos 195 pacientes con una AngioTAC de la sección abdominal, de diferente género y entre 37 y 74 años (con una media de 55 años), tratados por cirujanos y radiólogos del Hospital de Bellvitge de Barcelona desde julio de 2017 hasta octubre de 2020.
El proyecto tiene una duración de dos años y medio, hasta el 2023 incluido, y está financiado por el Servicio de Cirugía del Hospital de Bellvitge con una dotación de hasta 6,500 euros.
Proyectos Relacionados
- El Centro de Desarrollo de Sensores, Instrumentación y Sistemas (CD6) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participa en PhotonHub Europe, un proyecto europeo en el marco del cual se establece un único centro de innovación paneuropeo en fotónica como solución de ventanilla única, que integra soluciones fotónicas pioneras
- El centro de investigación Intelligent Data Science and Artificial Intelligence (IDEAI) forma parte del proyecto AI4HealthyAging, que desarrollará soluciones inteligentes para la detección precoz de enfermedades neurológicas, motoras y degenerativas derivadas del envejecimiento.
- El proyecto Hospitales 4.0 – Machine learning para una gestión más efectiva, en el que participa el Grupo MCIA de la Universitat Politècnica de Catalunya, tiene como principal objetivo la construcción de un digital twin que permitirá un sistema de gestión de equipos predictivo y correctivo.
- El proyecto Fotónica biomédica y machine learning para el diagnóstico y tratamiento de disfunciones oculares, deterioro cognitivo y enfermedades hematológicas (BIOPHOCH), liderado por el Centro de Desarrollo de Sensores, Instrumentación y Sistemas (CD6), tiene como objetivo desarrollar nuevas herramientas y metodologías para el análisis de imágenes y el procesamiento de datos en el ámbito de la salud a través de las tecnologías fotónicas.
