1. CONICET
  2. Comunidad CONICET
  3. ENZO FERRANTE
Comunidad CONICET
FERRANTE, ENZO

Investigador adjunto

Especialidad
Visión computacional e imágenes médicas
Disciplina Científica
Informática y Comunicaciones - Matemática
Tema
Robustez y equidad en modelos de aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas ybiológicas.
Lugar de Trabajo
INSTITUTO DE INVESTIGACION EN CIENCIAS DE LA COMPUTACION (ICC, CONICET-UBA)
Depende de
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Dirección:
INT. GÜIRALDES 2160, C1428EGA - Capital Federal - Argentina
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Resumen Información suministrada por el agente en SIGEVA
Mis dominios de experiencia son la visión computacional y el análisis de imágenes biomédicas, con foco en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, particularmente aprendizaje profundo. Durante mi doctorado en el Center for Visual Computing (Université Paris Saclay/INRIA), me dediqué al estudio de la registración de imágenes por medio de campos aleatorios de Markov discretos. Sobre el final de mis estudios, comencé a explorar el uso de técnicas de aprendizaje automático tale... Mis dominios de experiencia son la visión computacional y el análisis de imágenes biomédicas, con foco en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, particularmente aprendizaje profundo. Durante mi doctorado en el Center for Visual Computing (Université Paris Saclay/INRIA), me dediqué al estudio de la registración de imágenes por medio de campos aleatorios de Markov discretos. Sobre el final de mis estudios, comencé a explorar el uso de técnicas de aprendizaje automático tales como SVM y redes neuronales convolucionales (CNN) para los problemas de registración y segmentación de imágenes. Durante mi postdoctorado en el Biomedia Lab del Imperial College London, continué trabajando en esta línea, con aplicación a la cuantificación de imágenes cerebrales. En Septiembre de 2017, me incorporé al Sinc(i) como investigador repatriado. Desde entonces dirijo una nueva línea de investigación en el desarrollo de métodos de aprendizaje automático para análisis de imágenes biomédicas.
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Líneas de Investigación

Inteligencia Artificial

Ciencias naturales y exactas

  • Ciencias de la computación e información
  • Otras ciencias de la computación e información

Segmentación y registración de imágenes biomédicas

Ingenierías y tecnologías

  • Ingeniería médica
  • Otras ingeniería médica

Sesgos en modelos de aprendizaje automático

Ciencias naturales y exactas

  • Ciencias de la computación e información
  • Ciencias de la computación

Aprendizaje automático, Redes Neuronales Convolucionales

Ciencias naturales y exactas

  • Ciencias de la computación e información
  • Otras ciencias de la computación e información
Capacidades Tecnológicas

1 - Electrónica, TICs y telecomunicaciones

1.2 - Procesado de información, Sistemas de información, Gestión de la carga de trabajo

  • 1.2.3 - Inteligencia artificial (IA)
  • 1.2.12 - Imagen, procesado de imágenes, reconocimiento de patrones

1.3 - TICs y aplicaciones telemáticas

  • 1.3.1 - Aplicaciones para la salud

6 - Ciencias biológicas

6.1 - Medicina, Salud humana

  • 6.1.11 - Tecnología médica / ingeniería biomédica
Palabras Clave
Análisis de Imágenes BiomédicasComputer VisionMachine LearningBiomedical Image Analysis Aprendizaje ProfundoInteligencia ArtificialRedes neuronales convolucionalesDeep LearnigArtificial InteligenceConvolutional Neural NetworksAprendizaje AutomáticoVisión Computacional
Formación Académica

2012 - 2016

Doctor en Matemática e Informática

UNIVERSITÉ PARIS-SACLAY

2006 - 2012

Ingeniero de Sistemas

FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES

Formación de RRHH
Director de:
Codirector de:
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