| 28-06-2024 |
Desarrollo e Implementación de Algoritmo de Predicción de Ataques Epilépticos en base a señales de Electrocardiograma, usando
- Estudiante de 4to, 5to o 6to año de Ingeniería Matemática, en Computación o Eléctrica (u otra, si se han orientado hacia el área de Data Science) - Experiencia trabajando en proyectos aplicados de Data Science (o voluntad y tiempo para aprender). - Conocimiento intermedio/avanzado de algoritmos de Machine Learning tradicionales (uso de pandas, sklearn y otros similares). - Conocimiento básico/intermedio de algoritmos de DeepLearning (uso de pytorch, keras, tensorflow o jax). - Buenas habilidades de programación en python. Los ataques Epilépticos afectan a x% (rellenar el dato) de la población en Chile, y pueden afectar severamente la vida de quienes los sufren. Usualmente se utilizan señales electricas del cerebro para detectar y predecir este tipo de eventos, a través de Electroencefalogramas. Lamentablemente, este tipo de mediciones son muy imprácticas para llevar un monitoreo constante de los pacientes en su día a día. Es por esto que buscaremos desarrollar algoritmos de Machin
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 20 créditos y tiene 3/3 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 28-06-2024 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 3/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-06-2021 |
Study about the electrophysiological decoding of cognitive processes
This study will analyze the rhythmic activity of the electrophysiological signals produced by the brain, which is one of the most approachable manifestations of the brain activity underlying cognitive functions. One of the most important tasks in this approach is to select the relevant information and filter the environmental and internal noise. Therefore, an algorithm must be implemented that allows the raw data to be extracted and transformed into a signal that corresponds to the cognitive processes that are being evaluated. In this course, the student must implement algorithms for classification, decoding and description of the oscillatory activity of the EEG signal in humans, during the development of tasks that mainly assess memory and attention. For this we will use standard computational signal analysis tools.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |