Se encuentra usted aquí
Dr. Francisco Javier Alvarez Padilla
Correo electrónico:
Ubicación:
Oficina 210, Módulo O, CUCEI
Semblanza:
Me considero un apasionado Ingeniero Biomédico con una sólida formación académica que incluye una Maestría en Biociencias y un Doctorado en Informática con especialización en reconocimiento de patrones en imágenes médicas nucleares multimodales y multitemporales.
A lo largo de mi carrera, he dedicado mi energía y creatividad a la investigación y desarrollo de algoritmos innovadores destinados a automatizar y mejorar el análisis de imágenes médicas. Estas imágenes, que abarcan desde radiografías convencionales hasta tomografías computarizadas (CT) y resonancias magnéticas (MRI), así como técnicas metabólicas como la tomografía por emisión de fotón único (SPECT) y la tomografía por emisión de positrones (PET), son esenciales en el diagnóstico y tratamiento de diversas enfermedades.
Mi enfoque se centra en la creación de herramientas eficaces que faciliten la interpretación de estas imágenes por parte de los profesionales de la salud. A través de técnicas avanzadas de visión computacional y aprendizaje automático, busco optimizar la precisión y eficiencia en el diagnóstico médico, la planeación de tratamiento, el seguimiento del paciente y, lo más novedoso, que la imagenología participe en el tratamiento mismo. Creo firmemente que la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en la mejora de la atención médica, y mi objetivo es contribuir a esta misión mediante la aplicación práctica de mis investigaciones en el campo clínico.
Mis proyectos de investigación no solo se enfocan en el desarrollo de algoritmos, sino también en su validación y aplicación práctica en entornos clínicos reales. Trabajo en colaboración con profesionales de la medicina para garantizar que mis herramientas sean útiles, precisas y seguras en el diagnóstico y seguimiento de enfermedades. Además, estoy comprometido con la difusión de mis hallazgos a través de publicaciones científicas y presentaciones en conferencias, con el objetivo de compartir conocimientos y fomentar el avance en este campo tan importante.
Líneas de investigación:
Inteligencia computacional
Publicaciones:
Áreas de interes particular:
Recognition of pathological patterns, Artificial Intelligence in Medical Imaging, Mathematical Morphology