Projeto inserido dentro das áreas de investigação de aprendizagem máquina e visão computacional.
[Fechado]
Descrição da Oportunidade
No âmbito do projeto CAGED, está previsto a deteção e classificação de lesões gastrointestinais. Os trabalhos do bolseiro decorrerão nas instalações da UTAD e são desenvolvidos no âmbito deste projeto, sendo as seguintes as principias tarefas associadas: - Investigar e desenvolver novos algoritmos aprendizagem profunda para a deteção de lesões utilizando usando técnicas de aprendizagem multi-instância (multi-intance deep learning); - Desenvolvimento e testar de protótipo
Habilitações Académicas
O bolseiro deve ser Licenciado Bioengenharia e ser estudante de mestrado em Engenharia Biomédica.
Requisitos Mínimos
Licenciatura em Engenharia Bioengenharia com pelo menos 14 valores de média final (em 20 valores).Deverá ter conhecimentos visão computacional, especialmente em metodologias de deep learning em imagem.Experiência em serviço de imagiologia hospital.Ter publicação pelo menos um artigo em conferencia internacional.
Fatores de Preferência
Conhecimento de processamento de imagem, visão computacional e métodos de deep learning aplicados à imagiologia médica. Familiaridade com a aplicação de métodos de aprendizagem profunda multi-instância.
Período de candidatura
Desde 29 Jun 2023 a 12 Jul 2023
[Fechado]
Centro
Centro de Investigação em Engenharia Biomédica