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Segmenta lesiones cerebrales con U-Net para una biotech de Barcelona

FreeVerified credential3 semanasAdvanced

Visión general

De qué trata este proyecto.

Entrena una U-Net 3D para segmentar lesiones cerebrales con 600 TC y reporta métricas de robustez. Obtén un certificado verificable.

El escenario

La biotech (~75 personas, Serie B) busca presentar resultados ante una CE-mark; su valoración depende de demostrar generalización fuera del centro de origen del dataset.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Entrenar una U-Net 3D para segmentación de ictus con Dice ≥0.78 y demostrar robustez out-of-distribution.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Implementar segmentación volumétrica con U-Net 3D
  • Evaluar segmentación con métricas radiológicas (Dice, Hausdorff)
  • Diagnosticar domain shift entre centros hospitalarios
  • Comunicar limitaciones a un equipo clínico-regulatorio

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Alineación con asignaturas próximamente.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Ingeniero/a de Visión por Computador

Segmentación médica con U-Net 3D es el proyecto canónico de CV en imagen biomédica.

Este proyecto afina

  • medical-image-segmentation
  • u-net
  • 3d-convolutional-networks

Científico/a de IA Aplicada

Demostrar generalización OOD es la barrera de aplicación crítica para imagen médica.

Este proyecto afina

  • medical-imaging
  • domain-shift
  • medical-image-segmentation

Investigador/a de Machine Learning

Métricas radiológicas + análisis cualitativo es rigor metodológico esperado en research médica.

Este proyecto afina

  • medical-image-segmentation
  • domain-shift
  • medical-imaging

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.