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Procesamiento de señales

MIEMBROS

  • Federico Lecumberry, Dr. Ing. (Head)
  • Martín Etchart, Ing.
  • Mauricio Ramos
  • Bernardo Marenco, Ing.

Miembros anteriores

  • Andréi Guchín, Ing.
  • Matías Tailanián, MSc. Ing
  • Camila Simoes
  • Arnaud Aillaud

INVESTIGACIÓN

El Laboratorio de Procesamiento de Señales es parte del Departamento de Procesamiento de Señales (DPS) del Instituto de Ingeniería Eléctrica (IIE) de la Facultad de Ingeniería (Universidad de la República). Por esta razón comparte integrantes y algunas líneas de investigación.

El primer objetivo como línea de investigación es la formación y consolidación de un grupo mixto interinstitucional de investigación en procesamiento de señales e imágenes biomédicas, con la participación de integrantes del Departamento de Procesamiento de Señales de Facultad de Ingeniería y el Institut Pasteur de Montevideo. En este sentido el procesamiento de señales e imágenes en particular, brinda un enfoque objetivo que permite automatizar y sistematizar el análisis de datos generados por el amplio espectro de técnicas y equipos utilizados en el IP Montevideo. Así, una aproximación interdisciplinaria a los problemas permite desarrollar metodologías y algoritmos que incorporan desde el principio los conocimientos de los diferentes actores (biólogos, bioquímicos, ingenieros, físicos, …); el DPS tienen amplia experiencia al respecto. Una forma de lograr este objetivo es identificar tareas o procedimientos similares comunes a diferentes grupos de investigación, usualmente asociados a alguna plataforma tecnológica como la microscopia de epifluorescencia, y así poder ofrecer un conjunto de herramientas adaptadas a estas tareas.

Una segunda línea de investigación está relacionada con el procesamiento de señales con aplicaciones a la Biología Estructural. La resolución de la estructura molecular de macromoléculas complejas requiere usualmente la integración de diferentes técnicas para fortalecer sus ventajas y complementar las carencias. La combinación de Cristalografía de Rayos X y Crio-Microscopía Electrónica (CrioME) permite integrar enfoques con dimensión molecular y celular, de forma de determinar mapas de densidad de alta resolución. Así, se busca formar un grupo de investigadores con experiencia en procesamiento de señales con aplicaciones a Cristalografía y CrioME. Para el éxito de estas líneas de investigación es fundamental la colaboración con otras Unidad y Grupos de Investigación dentro de IP Montevideo con los que se pueden determinar proyectos concretos de interés conjuntos.

EDUCACIÓN – CURSOS

En 2016 se dictó el curso internacional de Processing and Analysis of Fluorescence Microscopy Images.

Dentro de los cursos ofrecidos por el Departamento de Procesamiento de Señales de FIng en el área de procesmiento de señales se destacan:

PUBLICACIONES

  1. Similarity measure for cell membrane fusion proteins identification. Daniela Megrian, Pablo S. Aguilar, Federico Lecumberry. Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications : 21st Iberoamerican Congress, CIARP 2016, Lima, Perú, November 8-11, 2016, Lecture Notes in Computer Science, Springer, , page 257–265 – 2016.
  2. Medida del largo de cilias primarias : Un plugin para ImageJ. Mauricio Ramos, Paola Lepanto, Florencia Irigoin, Federico Lecumberry. Acta Microscópica, Volume 25 Supp A – 2016.
  3. A confocal microscopy image analysis method to measure adhesion and internalization of Pseudomonas aeruginosa multicellular structures into epithelial cells. Paola Lepanto, Federico Lecumberry, Jéssica Rossello, Arlinet Kierbel. Molecular and Cellular Probes, Volume 28, Number 1, page 1-5. Feb. 2013.

Otras publicaciones

  • Novel classifier scheme for imbalanced problems. Matías Di Martino, Alicia Fernández, Pablo Iturralde, Federico Lecumberry. Pattern Recognition Letters, Volume 34, Number 10, page 1146-1151. Jul. 2013
  • Protein Secondary Structure Determination by Constrained Single-Particle Cryo-Electron Tomography. Alberto Bartesaghi, Federico Lecumberry, Guillermo Sapiro, Sriram Subramanian. Structure, Volume 20, Number 12, page 2003-2013. Dec. 2012
  • Simultaneous Object Classification and Segmentation With High-Order Multiple Shape Models. Federico Lecumberry, Álvaro Pardo, Guillermo Sapiro. IEEE Transactions on Image Processing, Volume 19, Number 3, page 625 -635. Mar. 2010
  • Universal priors for sparse modeling. Ignacio Ramírez, Federico Lecumberry, Guillermo Sapiro. IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, 3rd, CAMSAP, 2009, page 197-200. Dec. 2009.
  • Constrained anisotropic diffusion and some applications. Gabriele Facciolo, Federico Lecumberry, Andrés Almansa, Álvaro Pardo, Vicent Caselles, Bernard Rouge. British Machine Vision Conference, BMVC, page 1049-1058. 4-7 Sep 2006.
  • Semi-automatic tracking in video sequences. Federico Lecumberry, Álvaro Pardo. Journal of Computer Science and Technology, Volume 5, Number 4, page 218-224. 2005.