Página de muestra Los datos son reales. Las palabras son de relleno: las tuyas van en su lugar.
Daljeet Singh
Una pregunta que no se iba, un método que hubo que construir dos veces, y la hora en que todo eso se defiende en público.
“Towards Microwave Based Monitoring of Brain Thermo-Fluid Dynamics”
Tres preguntas
¿Por qué este tema?
Empezó con algo que me molestaba y no me dejaba en paz. El campo ya tenía una respuesta, y yo no me la creía.
¿Qué te sorprendió?
Con qué frecuencia el resultado interesante era el que no buscaba, y lo que tardé en dejar de tratarlo como ruido.
¿Qué pasa después de la defensa?
Dormir, primero. Después, averiguar si lo que aprendí sobrevive fuera de la universidad.
En sus palabras“Al principio creía saber la respuesta. Para el tercer año supe que no había entendido la pregunta.”
Sobre la tesis
The human brain is a central organ whose complex biological processes closely reflect the health and well-being of an individual. The temporal and spatial variations of thermal and hemodynamic states of the brain are of utmost clinical importance for both intensive care patients as well as healthy subjects. Microwave-based techniques are promising for such applications because they provide non-ionizing, non-invasive sensing with low system cost, compact and portable hardware, and tunable tissue penetration capabilities. The primary objective of this thesis is to develop a Machine Learning (ML) powered microwave system for non-invasive thermal and hemodynamic monitoring of the brain. The quantitative and automatic method proposed in this work is based on two-level features extracted from the magnitude and phase response of microwave sensors. The proposed method ensures an automatic, near-real-time operation using a unique Ordered Selection Scheme (OSS).
Trabajos seleccionados
Tomado de la agenda de University of Oulu.