Análise da adequabilidade de imagens para diagnóstico automático
[Fechado]
Descrição da Oportunidade
O objetivo do projeto é melhorar o estado da arte no rastreio e diagnóstico do cancro cervical, quer nos processos de citologia quer nos processos de colposcopia, investigando e desenvolvendo um sistema de apoio ao diagnóstico que seja facilmente integrado no workflow clínico. Pretendemos candidatos para trabalhar em machine learning/deep learning e visão por computador para analisar automaticamente a qualidade das imagens e a sua adequabilidade para serem usadas em sistemas automático de diagnóstico.
Habilitações Académicas
Mestrado em Engehharia Eletrotécnica e de Computadores ou similar
Fator de preferência
Ótimas capacidades de programação (C++/Python), e bom conhecimento de framework(s) de machine-learning (Torch, Tensorflow). Experiência em análise de imagem em colposcopia ou citologia cervical.
Período de candidatura
Desde 18 Dec 2018 a 03 Jan 2019
[Fechado]
Cluster / Centro
Redes de Sistemas inteligentes / Centro de Telecomunicações e Multimédia