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Archivos para octubre 2021

Sesión Virtual Investiga+12 – Nuevos datos de la relación entre enfermedad renal crónica y la hipertensión arterial. Miércoles 6 de octubre de 2021 a las 13:30 horas.

La Unidad de Calidad y Planificación Estratégica del Instituto i+12 organiza el miércoles 6 de octubre de 2021 a las 13:30 horas, la Sesión Virtual i+12:

Nuevos datos de la relación entre enfermedad renal crónica y la hipertensión arterial

La sesión será impartida por el Dr. Luis Miguel Ruilope Urioste, Investigador Consultor grupo de Investigación Traslacional en Hipertensión y Enfermedad Cardiorrenal – Instituto de Investigación Hospital 12 de Octubre (Instituto i+12).

La sesión se celebrará a través de la Plataforma Zoom.

Si quieres asistir por favor contacta con nosotros y te enviaremos los datos de acceso:

Emailcalidad.imas12@h12o.es

Tfno.: 917792869

Cartel Sesión Virtual i+12

Nuevas técnicas de clasificación y delimitación de tumores cerebrales durante las cirugías

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en colaboración con investigadores del grupo de investigación Neurotraumatología y Hemorragia Subaracnoidea del  Instituto de Investigación Hospital 12 de Octubre (Instituto i+12), consiguen clasificar y delimitar de forma precisa los tumores cerebrales mediante modelos inmersivos 3D e inteligencia artificial.

Investigadores del Centro de Investigación en Tecnologías Software y Sistemas Multimedia para la Sostenibilidad (CITSEM) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) conforman, junto con neurocirujanos del Instituto de Investigación i+ 12 del Hospital Universitario 12 de Octubre (HU12O), el equipo multidisciplinar del proyecto de investigación NEMESIS-3D-CM.

Este proyecto tiene como principal objetivo el desarrollo de un sistema de diagnóstico intraoperatorio 3D que permita la clasificación y delimitación de tumores cerebrales mediante el uso de modelos basados en técnicas de inteligencia artificial. En este momento el proyecto, aún en ejecución, se encuentra en una fase de desarrollo avanzada, y los resultados preliminares son prometedores.

Referencia bibliográfica:

Urbanos, G.; Martín, A.; Vázquez, G.; Villanueva, M.; Villa, M.; Jimenez-Roldan, L.; Chavarrías, M.; Lagares, A.; Juárez, E.; Sanz, C. Supervised Machine Learning Methods and Hyperspectral Imaging Techniques Jointly Applied for Brain Cancer Classification. Sensors 2021, 21, 3827. https://doi.org/10.3390/s21113827

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FUENTE: UPM

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