Agosto 2025

Buscamos estudiantes interesados en desarrollar nuevas metodologías de adquisición, reconstrucción y análisis de imágenes de resonancia magnética (MRI) para estimar propiedades electromagnéticas de los tejidos (p. ej., susceptibilidad magnética, y en proyectos asociados, modelos que se conectan con conductividad/permitividad). El foco está en métodos para mejorar la robustez de técnicas cuantitativas (en particular QSM) junto con representaciones multiescala y técnicas modernas de optimización y aprendizaje profundo. En QSM se estiman mapas de susceptibilidad magnética, , a partir de imágenes 3D que describen el campo χmagnético punto a punto. Esto implica resolver un problema inverso mal condicionado. Las nuevas metodologías a desarrollar se enfocarán tanto en el marco tradicional de algoritmos iterativos como en nuevos algoritmos de aprendizaje profundo informados por la física.Estos proyectos de investigación se realizarán en el Centro de Imágenes Biomédicas UC (CIB). El CIB es un centro de investigación multidisciplinario de la Pontificia Universidad Católica de Chile con más 25 años de experiencia en área de investigación y desarrollo de técnicas de adquisición, reconstrucción y análisis de imágenes biomédica. Contamos además con sólidas redes de colaboración en Estados Unidos y Europa, con oportunidades para realizar pasantías de investigación y posibles dobles grados.

Buscamos estudiantes interesados en desarrollar metodologías de adquisición, reconstrucción y análisis de imágenes de resonancia magnética (MRI) orientadas a la estimación de propiedades electromagnéticas de los tejidos (p. ej., susceptibilidad magnética) y su relación con modelos físicos subyacentes. El foco está en métodos para mejorar la robustez de técnicas cuantitativas (en particular QSM) junto con representaciones multiescala y técnicas modernas de optimización y aprendizaje profundo. En QSM se estiman mapas de susceptibilidad magnética, , a partir de imágenes 3D que describen el campo magnético punto a punto. Esto implica χresolver un problema inverso mal condicionado. Las nuevas metodologías a desarrollar se enfocarán tanto en el marco tradicional de algoritmos iterativos como en nuevos algoritmos de aprendizaje profundo informados por la física.Estos proyectos de investigación se realizarán en el Centro de Imágenes Biomédicas UC (CIB). El CIB es un centro de investigación multidisciplinario de la Pontificia Universidad Católica de Chile con más 25 años de experiencia en área de investigación y desarrollo de técnicas de adquisición, reconstrucción y análisis de imágenes biomédica. Contamos además con sólidas redes de colaboración en Estados Unidos y Europa, con oportunidades para realizar pasantías de investigación y posibles dobles grados.

El cáncer de mama es la principal causa de muerte por cáncer en mujeres chilenas (15,6 muertes por cada 100.000 habitantes al año) y es el cáncer más diagnosticado en mujeres de países desarrollados. La eficacia y la costo-eficiencia de los tratamientos dependen, fundamentalmente, de (i) la detección temprana y (ii) la identificación de los tumores con mayor riesgo de generar metástasis. La mamografía sigue siendo la técnica de detección temprana más utilizada. Sin embargo, su sensibilidad disminuye en mamas densas y su especificidad es limitada, por lo que en ciertos casos se requieren estudios complementarios como ecografía o resonancia magnética. Lamentablemente, en la actualidad no existen técnicas de imágenes que sean capaces de discriminar si una célula cancerígena puede o no generar metástasis. Se han desarrollado algunos marcadores genéticos o inmunohistoquímicos para medir el riesgo de metástasis. A pesar de que algunos de ellos han tenido resultados prometedores, aun no existe una técnica estándar en la práctica clínica que permita medir riesgo de metástasis en cáncer de mama.