1. CONICET
  2. Comunidad CONICET
  3. SANTIAGO VALENTINO BLAS LAGUZZA
Comunidad CONICET

BLAS LAGUZZA, SANTIAGO VALENTINO

Interna doctoral temas estratégicos

ESPECIALIDAD:

Redes Neuronales convolucionales

Disciplina Científica:

Física - Matemática

Tema:

Métodos Analíticos, geométricos y técnicas de aprendizaje para la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas

Lugar de Trabajo

INSTITUTO DE MATEMATICA APLICADA DEL LITORAL (IMAL, CONICET-UNL) Depende de
Dirección:
COLECTORA RUTA NACIONAL Nº168 PARAJE EL POZO S/N, 3000 - Santa Fe - Argentina

Contacto:

Enviar Mensaje

Experticia en CyT*

Soy físico con formación en inteligencia artificial y aprendizaje profundo, con experiencia en el desarrollo de modelos de redes neuronales para el análisis de datos biomédicos. Mis investigaciones se centran en el uso de autoencoders variacionales y redes convolucionales para la detección y predicción de crisis epilépticas a partir de EEG, así como en el análisis de datos fMRI para la clasificación de pacientes con Alzheimer. Poseo experiencia en procesamiento de señales, normalización de datos, optimización de modelos y entrenamiento en GPU. Manejo lenguajes como Python, MATLAB y SQL, y utilizo herramientas como PyTorch y TensorFlow. Actualmente, mi trabajo se orienta hacia la integración de técnicas de inteligencia artificial en neurociencia computacional para el análisis de patrones en datos cerebrales. *Información suministrada por el agente en SIGEVA

Líneas de Investigación

inteligencia artificial Ciencias naturales y exactas - Ciencias de la computación e información - Ciencias de la información y bioinformática (desarrollo de hardware va en 2.2 ingeniería eléctrica, electrónica y de información y los aspectos sociales van en 5.8 comunicación y medios)
Neurociencia computacional Ingenierías y tecnologías - Ingeniería médica - Ingeniería médica
aprendizaje maquinal Ciencias naturales y exactas - Matemáticas - Estadística y probabilidad

Capacidades Tecnológicas

  • 1. Electrónica, TICs y telecomunicaciones
    • 2. Procesado de información, Sistemas de información, Gestión de la carga de trabajo
      • 2.3. Inteligencia artificial (IA)
      • 2.9. Protección de datos, almacenamiento, criptografía, seguridad
      • 2.15. Gestión de conocimiento, gestión de procesos
      • 2.20. Software de automatización
      • 2.25. Tecnologías de la nube
      • 2.5. Hardware
      • 2.10. Bases de datos, gestión de bases de datos, extracción de datos
      • 2.16. Simulaciones
      • 2.21. Control remoto
      • 2.2. Archivado / documentación / documentación técnica
      • 2.7. Tecnología informática / gráficos, meta informática
      • 2.13. Tecnología de información / informática
      • 2.18. Interfaces de usuario, manejabilidad
      • 2.24. Actuadores, sensores medioambientales y biométricos
      • 2.1. Arquitectura avanzada de sistemas
      • 2.6. Software
      • 2.12. Imagen, procesado de imágenes, reconocimiento de patrones
      • 2.17. Tecnología / reconocimiento de voz
      • 2.22. Aplicaciones inteligentes
  • 6. Ciencias biológicas
    • 1. Medicina, Salud humana
      • 1.5. Diagnósticos, diagnosis
    • 5. E-salud
      • 5.4. Sensores y productos inalámbricos
      • 5.2. Diagnóstico remoto

Palabras Clave

Procesamiento de señales biomédicasNeurociencia computacionalEpilepsiaAlzheimer's diseaseEpilepsyAprendizaje profundoBiomedical signal processingComputational neuroscienceDeep learningEnfermedad de Alzheimer

Formación Académica

2016 - 2023

Licenciatura en física

FÍSICA


Dirigido por
Codirigido por
TAMARIT, FRANCISCO
Carrera Investigador

Producción CyT

Cargando datos . . .

Oferta Tecnológica

Cargando datos . . .