Información Ponente:

Virginia Ballarin

Virginia Ballarin es Ingeniera Electrónica, Magister Scientae en Epistemología de la Ciencia de la UNMdP y Dra. en Bioingeniería de la Universidad Nacional de Tucumán. Actualmente es Profesor Titular del Dpto. de Ing. Electrónica de la UNMdP. Es Investigador categoría 1 y Directora del Laboratorio de Procesamiento Digital de Imágenes perteneciente al Instituto en Ciencias y Tecnología en Electrónica (ICYTE) CONICET-UNMDP. 
Ha dirigido 20 tesis de postgrado y más de 25 becarios de CONICET entre doctorales y postdoctorales. Es autora de 5 capítulos en libros, más de 75 trabajos en revistas internacionales con referato y más de 130 trabajos en congresos internacionales y nacionales.
Desde el año 2017 es miembro del Consejo Directivo del Instituto de Investigación en Ciencias y Tecnología en Electrónica (ICYTE) y Directora del Programa de Doctorado en Bioingenieria de la UNMDP y Editora de la Revista Argentina d Bioingenieria.
Ha sido Presidente de la Sociedad Argentina de Bioingeniería desde el 2013 al 2015 y Presidente del Capítulo Argentino de la IEEE EMB Society desde el 2016 al 2018. Fue Secretaria del Capítulo de Women in Engineering IEEE Argentina desde 2013 al 2016.
Actualmente es representante por la EMBS en el IEEE International Women in Engineering Committee (WIEC) y Chair del Committee of Women in MBE de la IFMBE.
Ha sido Par Evaluador de Carreras de Grado y Postgrado para Argentina, Uruguay, Paraguay, Bolivia y Colombia Sistema ARCUSUR desde el 2008.

Charla día martes 6 octubre: Diagnosis taking advantage of medical color images

Resumen: Medical images are used daily to establish a diagnosis and choose or control a therapeutic action. Currently, many of the medical imaging equipment produces color images. Although these images provide information on the morphology and functioning of the organs, their objective and quantitative interpretation is still a difficult task to perform. To extract, with the help of the computer, useful clinical information about the anatomical structures of the images in order to build new tools to aid diagnosis, planning and therapeutic follow-up is a multidisciplinary challenge.
The information provided by color in digital image processing improves high level tasks since it is a powerful descriptor that, in most cases, simplifies the identification and extraction of objects from a scene. The different models of existing representation of a chromatic image and the different existing ordering methods allow to define new relations of order that provide a complete reticulated structure to the chromatic space in which the image is modeled, allowing to create an integrating environment of the models theorists of different operators that are defined from an order.
Based on this theoretical formalization, specific applications of processing color biomedical images can provide concrete solutions to diagnosis and choosing the correct treatment.