Perfil de la organización
Perfil de la organización
Los temas o áreas de trabajo o investigación y su pertinencia y armonía con el grupo de investigación se centran principalmente en usar el diseño mecánico, diseño electrónico y la programación para:
- Diseño mecánico de instrumentos biomédicos.
- Diseño electrónico de instrumentos biomédicos.
- Adquisición de fuentes de información biomédicas.
- Procesamiento de fuentes de información biomédicas.
Lo anterior con la misión de 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.
Líneas de Investigación: Bioinstrumentación, TinyML, Edge AI.
Objetivos:
- 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.
- Establecer soluciones en el área del diseño electrónico que puedan ayudar a la transmisión y procesamiento de fuentes de información biomédicas.
- Generar nuevas alternativas para la obtención de información basado en sistemas desarrollados y aplicados según la necesidad.
Perfil de la organización
Los temas o áreas de trabajo o investigación y su pertinencia y armonía con el grupo de investigación se centran principalmente en usar el diseño mecánico, diseño electrónico y la programación para:
- Diseño mecánico de instrumentos biomédicos.
- Diseño electrónico de instrumentos biomédicos.
- Adquisición de fuentes de información biomédicas.
- Procesamiento de fuentes de información biomédicas.
Lo anterior con la misión de 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.
Líneas de Investigación: Bioinstrumentación, TinyML, Edge AI.
Objetivos:
- 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.
- Establecer soluciones en el área del diseño electrónico que puedan ayudar a la transmisión y procesamiento de fuentes de información biomédicas.
- Generar nuevas alternativas para la obtención de información basado en sistemas desarrollados y aplicados según la necesidad.
Huella digital
Producción científica
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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.Producción científica: Contribución a revista › Artículo de Investigación › revisión exhaustiva
Acceso abierto31 !!Link opens in a new tab 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).Producción científica: Capítulo en Libro/Informe › Capítulo (revisado por pares) › revisión exhaustiva
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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).Producción científica: Capítulo en Libro/Informe › Capítulo (revisado por pares) › revisión exhaustiva
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