Visão por Computador em Imagem Médica
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Descrição da Oportunidade
O projeto LEIA (Learning Efficiently from Incomplete Annotations in the Era of Vision Foundation Models), em colaboração com o NIAR (Taiwan), tem com o objetivo principal investigar técnicas de aprendizagem semi-supervisionada e como podem ser enquadradas dentro do novo paradigma de modelos fundacionais. O plano de trabalhos foca-se no desenvolvimento de um benchmark de técnicas semi-supervisionadas, o desenvolvimento de novos métodos dentro deste paradigma, e a publicação de um repositório aberto para validação pública destes métodos em cenários de visão especializada com poucos dados anotados.
Habilitações Académicas
Mestrado
Requisitos Mínimos
- Mestrado em Eng. Biomédica, Eng. Informática, Ciência de Computadores ou relacionado;- Média de Mestrado igual ou superior a 18/20;- Competências de programação em Python e especificamente PyTorch/Tensorflow;- Experiência prévia em investigação em visão por computador aplicada a imagem médica (mínimo 6 meses após conclusão de mestrado).
Fatores de Preferência
- Experiência com aprendizagem semi-supervisionada e modelos foundation. - Experiência internacional em ambiente de investigação.
Período de candidatura
Desde 24 Sep 2026 a 08 Oct 2026
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Centro
Investigação em Engenharia Biomédica