Imagen biomédica

(CIPF - FISABIO) María de la Iglesia Vayá

LA UNIDAD MIXTA DE IMAGEN BIOMÉDICA FISABIO-CIPF ES EXPERTA EN ANONIMIZACIÓN, CURACIÓN Y TRATAMIENTO DE DATOS DE IMAGEN MÉDICA MEDIANTE LA APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y RADIÓMICA.

La Unidad Mixta de Imagen Biomédica e Inteligencia Artificial FISABIO-CIPF es referente en la curación y procesamiento de datos e imágenes médicas, incluyendo la anonimización, mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial y radiómica. Lidera el Banco de Imágenes Médicas de la Comunidad Valenciana (BIMCV) y contribuye al estándar BIDS (Brain Imaging Data Structure, estructura unificada para organizar y describir datos de neuroimagen) desarrollando el BEP025 que define MIDS (Medical Population Imaging Data Structure, guía para datos poblacionales de imágenes médicas).

Participa en proyectos nacionales e internacionales — entre otros — liderando un paquete de trabajo de la acción conjunta europea e-Can+; y en el proyecto Artemisa (Eficiencia en Neurocirugía con Inteligencia Artificial y Realidad Aumentada). Asimismo, colabora en DeepHealth, TARTAGLIA e IMPaC-DATA, diseñando datalakes de imagen y modelos predictivos basados en deep learning para tareas de segmentación, clasificación, detección de anomalías y multi-etiquetado de estructuras y patologías. Con más de una década de experiencia, asegura cumplimiento normativo y mejores prácticas en gobernanza de datos médicos. Sus líneas de innovación abarcan el análisis masivo de datos clínicos, la extracción de biomarcadores radiómicos, y el desarrollo de agentes de IA para diagnóstico, planificación y optimización de flujos clínicos mediante realidad aumentada.

PRESENTACIÓN

CONÓCENOS MEJOR

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PERSONAL DE INVESTIGACIÓN

EL EQUIPO QUE LO HACE POSIBLE

María De La Iglesia Vayá
miglesia@cipf.es

Maria Luisa Caparrós Redondo

Julio Domenech Fernández

Javier Barrios Alvarez De Arcaya

Luis Monsonis Romero

Silvia Milla Roldan

Luis Artieda Alberlda

Daniel Arias Garzón

Miriam López Máñez

Elena Oliver García
eoliver@cipf.es

José Molina Mateo

Natalia Del Rey Diez

Joshua Bernal Salcedo

Marina Ramiro Fernández

Kateryna Kardash 

Sofía González Martínez

Jesús Alejandro Alzate Grisales

Alejandro Mora Rubio

Joaquim ángel Montell Serrano
jamontell@cipf.es

Jose Manuel Saborit Torres
jmsaborit@cipf.es

PUBLICACIONES

NUESTRO APORTE A LA CIENCIA

PadChest: A large chest x-ray image dataset with multi-label annotated reports.

Bustos A, Pertusa A, Salinas JM and de la Iglesia-Vayá M

MEDICAL IMAGE ANALYSIS 2020 Dec,  DOI:  10.1016/j.media.2020.101797,  Vol. 66,  pag. 101797-101797

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COVID-19 detection in X-ray images using convolutional neural networks.

Arias-Garzón D, Alzate-Grisales JA, Orozco-Arias S, Arteaga-Arteaga HB, Bravo-Ortiz MA, Mora-Rubio A, Saborit-Torres JM, Serrano JÁM, de la Iglesia Vayá M, Cardona-Morales O and Tabares-Soto R

Machine Learning With Applications 2021 Dec,  DOI:  10.1016/j.mlwa.2021.100138,  Vol. 6,  pag. 100138-100138

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Automatic semantic segmentation of the lumbar spine: Clinical applicability in a multi-parametric and multi-center study on magnetic resonance images.

Sáenz-Gamboa JJ, Domenech J, Alonso-Manjarrés A, Gómez JA and de la Iglesia-Vayá M

Artificial Intelligence in Medicine 2023 Jun,  DOI:  10.1016/j.artmed.2023.102559,  Vol. 140,  pag. 102559-102559

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The past, present, and future of the brain imaging data structure (BIDS).

Poldrack RA, Markiewicz CJ, Appelhoff S, Ashar YK, Auer T, Baillet S, Bansal S, Beltrachini L, Benar CG, Bertazzoli G, Bhogawar S, Blair RW, Bortoletto M, Boudreau M, Brooks TL, Calhoun VD, Castelli FM, Clement P, Cohen AL, Cohen-Adad J, D'Ambrosio S, de Hollander G, de la Iglesia-Vayá M, de la Vega A, Delorme A, Devinsky O, Draschkow D, Duff EP, DuPre E, Earl E, Esteban O, Feingold FW, Flandin G, Galassi A, Gallitto G, Ganz M, Gau R, Gholam J, Ghosh SS, Giacomel A, Gillman AG, Gleeson P, Gramfort A, Guay S, Guidali G, Halchenko YO, Handwerker DA, Hardcastle N, Herholz P, Hermes D, Honey CJ, Innis RB, Ioanas HI, Jahn A, Karakuzu A, Keator DB, Kiar G, Kincses B, Laird AR, Lau JC, Lazari A, Legarreta JH, Li A, Li X, Love BC, Lu H, Marcantoni E, Maumet C, Mazzamuto G, Meisler SL, Mikkelsen M, Mutsaerts H, Nichols TE, Nikolaidis A, Nilsonne G, Niso G, Norgaard M, Okell TW, Oostenveld R, Ort E, Park PJ, Pawlik M, Pernet CR, Pestilli F, Petr J, Phillips C, Poline JB, Pollonini L, Raamana PR, Ritter P, Rizzo G, Robbins KA, Rockhill AP, Rogers C, Rokem A, Rorden C, Routier A, Saborit-Torres JM, Salo T, Schirner M, Smith RE, Spisak T, Sprenger J, Swann NC, Szinte M, Takerkart S, Thirion B, Thomas AG, Torabian S, Varoquaux G, Voytek B, Welzel J, Wilson M, Yarkoni T and Gorgolewski KJ

Imaging Neuroscience (cambridge, Mass.) 2024 Mar,  DOI:  10.1162/imag_a_00103,  Vol. 2,  pag. 1-19

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Toward next-generation primate neuroscience: A collaboration-based strategic plan for integrative neuroimaging.

de la Iglesia-Vaya M

NEURON 2022 Jan,  DOI:  10.1016/j.neuron.2021.10.015,  Vol. 110,  pag. 16-20

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FONDOS

GRACIAS POR APOYARNOS