Semillero de investigación: Bioinstrumentación SIBIONS

Perfil de la organización

Perfil de la organización

Misión: Fortalecer el diseño y creación de sistemas (hardware y software) biomédico para proporcionar alternativas para la adquisición, transmisión y procesamiento de fuentes de información biomédicas
Objetivos:

1) Fomentar el diseño mecánico de elementos para la adquisición de señales e imágenes biomédicas para la solución de problemas en el área de la salud
2) Establecer soluciones en el área del diseño electrónico que puedan ayudar a la transmisión y
procesamiento de fuentes de información biomédicas.

3) Generar nuevas alternativas para la obtención de información basado en sistemas desarrollados y
aplicados según la necesidad.

Perfil de la organización

Misión: Fortalecer el diseño y creación de sistemas (hardware y software) biomédico para proporcionar alternativas para la adquisición, transmisión y procesamiento de fuentes de información biomédicas
Objetivos:

1) Fomentar el diseño mecánico de elementos para la adquisición de señales e imágenes biomédicas para la solución de problemas en el área de la salud
2) Establecer soluciones en el área del diseño electrónico que puedan ayudar a la transmisión y
procesamiento de fuentes de información biomédicas.

3) Generar nuevas alternativas para la obtención de información basado en sistemas desarrollados y
aplicados según la necesidad.

Huella digital

Profundizar en los temas de investigación en los que Semillero de investigación: Bioinstrumentación SIBIONS está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de los integrantes de esta organización. Juntos, forma una huella digital única.

Red

Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
  • Machine learning approach for fatigue estimation in sit-to-stand exercise

    Aguirre, A., Pinto, M. J., Cifuentes, C. A., Perdomo, O., Díaz, C. A. R. & Múnera, M., jul. 23 2021, En: Sensors. 21, 15, 5006.

    Resultado de la investigación: Contribución a una revistaArtículorevisión exhaustiva

    Acceso abierto
    6 Citas (Scopus)
  • A Conditional Generative Adversarial Network-Based Method for Eye Fundus Image Quality Enhancement

    Pérez, A. D., Perdomo, O., Rios, H., Rodríguez, F. & González, F. A., nov. 20 2020, Ophthalmic Medical Image Analysis - 7th International Workshop, OMIA 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Proceedings. Fu, H., Garvin, M. K., MacGillivray, T., Xu, Y. & Zheng, Y. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, Vol. 12069. p. 185-194 10 p. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); vol. 12069 LNCS).

    Resultado de la investigación: Capítulo en Libro/Reporte/ConferenciaCapítulo (revisado por pares)revisión exhaustiva

    7 Citas (Scopus)
  • A lightweight deep learning model for mobile eye fundus image quality assessment

    Pérez, A. D., Perdomo Charry, O. J. & González, F. A., ene. 3 2020, 15th International Symposium on Medical Information Processing and Analysis. Romero, E., Lepore, N. & Brieva, J. (eds.). SPIE, 113300K. (Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; vol. 11330).

    Resultado de la investigación: Capítulo en Libro/Reporte/ConferenciaCapítulo (revisado por pares)revisión exhaustiva

    8 Citas (Scopus)