construcción de modelos de aprendizaje profundo para el análisis de la pleomorfismo nuclear en el cáncer de mama, así como la mejora de algoritmos de detección de núcleos. Recopilación y preprocesamiento de datos Evaluación de los modelos y algoritmos Colaboración con el equipo de investigación

Contribución al avance científico, Validación y comparación con métodos existentes,Construcción de modelos precisos A preprocessing step towards improving nuclei segmentation methods. Journal of Pathology Informatics, page 100315, 2023

Revisión y evaluación de los modelos de simulación y los algoritmos utilizados para garantizar su validez y confiabilidad. Supervisión de la recopilación de datos y su correcta incorporación. Análisis de los resultados obtenidos y verificación de su coherencia con los objetivos del proyecto. Informes técnicos detallados que resuman los hallazgos y proporcionen recomendaciones para mejorar la calidad de los productos de simulación y modelado. Colaboración con el equipo de desarrollo

elevar el estándar de calidad y confiabilidad de los productos de simulación y modelado

identificar las funcionalidades requeridas, establecer la estructura de datos adecuada y definir la interfaz de usuario para cada módulo. elaborar documentación técnica detallada que describa la arquitectura, el diseño y la funcionalidad de cada módulo. Colaboración con el equipo de desarrollo Pruebas y validación

Se estableció una estructura de datos adecuada y se definieron interfaces para facilitar la interacción y el intercambio de información entre los diferentes componentes del sistema de registro clínico