{"id":3970,"date":"2024-11-12T11:45:21","date_gmt":"2024-11-12T10:45:21","guid":{"rendered":"https:\/\/3dtranslation.com\/?page_id=3970"},"modified":"2024-11-25T08:25:10","modified_gmt":"2024-11-25T07:25:10","slug":"cv-marta-garcia","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/3dtranslation.com\/index.php\/cv-marta-garcia\/","title":{"rendered":"CV Marta Garc\u00eda"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00a0<\/h1>

Curriculum Vitae
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Resumen libre del curr\u00edculum<\/h2>

Graduada en Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica por la Universidad Rey Juan Carlos, con un M\u00e1ster en Avances en Radiolog\u00eda Diagn\u00f3stica y Terap\u00e9utica en la Universidad de Granada, actualmente desarrollando un doctorado en biomedicina sobre detecci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares por la misma universidad en colaboraci\u00f3n con el Centro Pfizer-Universidad de Granada-Junta de Andaluc\u00eda de Gen\u00f3mica e Investigaci\u00f3n Oncol\u00f3gica (GENYO). He realizado pr\u00e1cticas cl\u00ednicas en el Hospital Universitario de Fuenlabrada, donde desarroll\u00e9 un programa de anonimizaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas, y en el Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal, donde particip\u00e9 en proyectos de transferencia de tecnolog\u00eda biom\u00e9dica y desarroll\u00e9 mi trabajo de fin de grado.<\/span><\/p>

Mis intereses cient\u00edficos se centran en la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer, espec\u00edficamente en la detecci\u00f3n y seguimiento de tratamientos a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para la interpretaci\u00f3n de dichas im\u00e1genes.<\/span><\/p>

Poseo conocimientos avanzados en Python, con experiencia en la creaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje no supervisado, extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas radi\u00f3micas y procesamiento de los datos obtenidos. Adem\u00e1s, tengo experiencia en el uso de software de im\u00e1genes m\u00e9dicas como 3D Slicer y en el procesamiento de im\u00e1genes con MATLAB. Tambi\u00e9n tengo habilidades en la creaci\u00f3n y gesti\u00f3n de bases de datos en Oracle. Complementariamente, he trabajado con Arduino, aplicando mis habilidades de programaci\u00f3n y procesamiento de se\u00f1ales.<\/span>

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M\u00e9ritos m\u00e1s relevantes<\/h2>

TFG<\/h4>

\u201c<\/span>RADIOMIC EVALUATION OF GANGLIONAR AFFECTATION IN COLORECTAL CANCER PATIENTS<\/span>\u201d, se trata de un trabajo realizado junto con el Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal, con el objetivo de desarrollar y validar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para evaluar la probabilidad preoperatoria de afectaci\u00f3n ganglionar en pacientes con c\u00e1ncer de colon derecho a partir de datos cl\u00ednicos y radi\u00f3micos de tomograf\u00eda computarizada. Para ello se seleccionaron y segmentaron manualmente tumores y ganglios linf\u00e1ticos, y se obtuvieron 1687 caracter\u00edsticas radi\u00f3micas. Se implementaron varios modelos, como Regresi\u00f3n Log\u00edstica, Support Vector Classifier y Gradient Boosting, buscando el mejor rendimiento. Los resultados destacaron una sensibilidad de 0.825, especificidad de 0.964, un F1- score de 0.852 y un valor de AUC de 0.852 en el modelo desarrollado. Las caracter\u00edsticas m\u00e1s relevantes se obtuvieron de las categor\u00edas GLSZM, NGTDM, GLRLM y GLCM, subrayando la importancia de capturar caracter\u00edsticas basadas en la textura.<\/span><\/p>

La calificaci\u00f3n obtenida fue de un 9.1.<\/span> <\/p>

TFM<\/h4>

Titulado <\/span>\u201cPREDICTION OF TREATMENT RESPONSE AND TUMOR PROGRESSION IN RECTAL CANCER ON MAGNETIC RESONANCE IMAGING USING RADIOMICS\u201d, <\/span>se trata de un estudio retrospectivo observacional, cuyo objetivo principal es identificar biomarcadores radi\u00f3micos confiables en RM para predecir el estad\u00edo histol\u00f3gico y la progresi\u00f3n tumoral en c\u00e1ncer de recto. El estudio incluy\u00f3 129 pacientes y en total se obtuvieron 1710 caracter\u00edsticas radi\u00f3micas para cada uno de ellos. Varios modelos de aprendizaje autom\u00e1tico fueron entrenados para predecir el estado del tumor y los ganglios, la progresi\u00f3n y la respuesta patol\u00f3gica completa. Los valores de sensibilidad de estos modelos variaron seg\u00fan el resultado y el grupo de pacientes, divididos entre los que recibieron terapia neoadyuvante y los que no. En el grupo sin terapia neoadyuvante, Nearest Centroid predijo tumor y RPC, Bagging LDA predijo estado de ganglios y Bagging Gaussian Naive Bayes la progresi\u00f3n. En el grupo con terapia, Nearest Centroid se utiliz\u00f3 para el estado tumoral, LDA para los ganglios y Gaussian NB para la RPC. Se proporcion\u00f3 explicabilidad a la clasificaci\u00f3n mediante el algoritmo SHAP, obteniendo que las caracter\u00edsticas radi\u00f3micas m\u00e1s relevantes se relacionan con las categor\u00edas basadas en textura.<\/span><\/p>

La calificaci\u00f3n obtenida fue un 10<\/span>.<\/p>

Congresos<\/h4>

\u00a0Presentaci\u00f3n del p\u00f3ster elaborado tras el proyecto llevado a cabo durante las pr\u00e1cticas cl\u00ednicas en el Hospital Universitario de Fuenlabrada, basado en el desarrollo de un script en Python que permitiera la anonimizaci\u00f3n de los metadatos de im\u00e1genes m\u00e9dicas. La segunda parte del proyecto fue propuesta por el personal del hospital, ya que aunque los metadatos sensibles fueron eliminados, todav\u00eda aparec\u00edan en la imagen, por lo que se present\u00f3 una soluci\u00f3n para una modalidad particular (Ultrasonidos) y un fabricante particular (‘GE Healthcare Austria GmbH & Co OG’). Para estas im\u00e1genes Para las im\u00e1genes de ultrasonido de un fabricante espec\u00edfico se desarroll\u00f3 un c\u00f3digo en Python para detectar y eliminar p\u00edxeles asociados a informaci\u00f3n sensible.\u00a0
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Proyectos y l\u00edneas de investigaci\u00f3n<\/h4>

\u00a0Mi TFG fue desarrollado dentro del del proyecto titulado: \u201cPredicci\u00f3n de afectaci\u00f3n linf\u00e1tica en c\u00e1ncer colorrectal mediante un modelo de aprendizaje m\u00e1quina basado en datos cl\u00ednicoradi\u00f3micos\u00bb.<\/span>
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