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ATRIBUTOS DE EGRESO

                                             Atributo                 Aplicación                                                         Justificación

1 Integra conocimientos de ciencias exactas, ingenierías y salud     ✅ Aplica ingeniería, IA, procesamiento de imágenes y conocimientos anatómicos en una solución médica. 

2 Diseña y optimiza dispositivos médicos, sistemas y herramientas   ✅Desarrollo de un sistema computacional para diagnóstico automatizado y aplicación clínica. 

3 Conduce investigación aplicada en Ingeniería Biomédica                ✅ Se basa en revisión científica y entrenamiento de modelos en imágenes reales con validación.

4 Utiliza tecnología biomédica especializada y plataformas digitales  ✅ Uso de redes neuronales, MATLAB, TensorFlow y herramientas digitales para imagenología. 

5 Colabora con equipos multidisciplinarios y comunica hallazgos     ✅ Proyecto con potencial de aplicación clínica y colaboración entre ingeniería y medicina. 

6 Lidera proyectos de innovación con visión emprendedora               ✅ Propuesta de solución escalable y adaptable a plataformas móviles con posibilidad de comercialización. 

7 Mantiene actitud de aprendizaje continuo             ✅ Implementación de tecnologías emergentes como U-Net y desarrollo de aplicación multiplataforma.

MÓDULOS CUBIERTOS: 

• Instrumentación médica. ✅

• Biomecánica ✅

• Electrofisiología ✅

ÁREAS DE PARTICIPACIÓN

• Ingeniería Clínica:El proyecto contribuye al diagnóstico clínico mediante un sistema que apoya al personal médico en la detección de dislocaciones rotulianas usando imágenes médicas, promoviendo la eficiencia en la atención y reduciendo la dependencia del juicio subjetivo.

• Ciencia e Innovación Biomédica: Se propone un enfoque innovador para el diagnóstico de dislocación patelofemoral basado en el cálculo automatizado del ángulo Q utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

• Diseño en Ingeniería: Se diseña un sistema computacional completo, desde la segmentación automática de imágenes médicas hasta una aplicación móvil para la visualización del diagnóstico.

• Datos Biomédicos: Involucra la adquisición, segmentación, procesamiento y análisis de imágenes de resonancia magnética, así como la extracción de información anatómica relevante.

• Bio-Inteligencia Artificial: Utiliza redes neuronales convolucionales tipo U-Net para segmentar automáticamente estructuras anatómicas, facilitando un diagnóstico preciso basado en imágenes.