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José Ignacio Orlando - Ingeniero de Sistemas - Estudiante de Doctorado en Matemática

Mi nombre es José Ignacio Orlando. Soy Ingeniero de Sistemas, recibido en la Universidad Nacional de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA, Tandil, Argentina). Actualmente estoy realizando un Doctorado en Matemática Computacional e Industrial en la misma universidad, financiado por una beca doctoral del CONICET (Argentina). Trabajo en colaboración entre Argentina y Francia en investigación científica.

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Experiencia

CONICET

abr 2013 - Presente

Becario Doctoral en CONICET. Mi tema de investigación es el análisis computacional de retinografías para el diagnóstico de enfermedades.

UNCPBA

abr 2010 - Presente

Me he desempeñado como docente en numerosas cátedras de la carrera Ingeniería de Sistemas de la UNCPBA (Tandil, Argentina). - Metodologías de desarrollo de software (2010/2011). - Teoría de la Información (2013, actualidad). - Taller de Imágenes Médicas (2014, actualidad).

INRIA Saclay - Équipe Galen

may 2013 - nov 2013 (6 meses, 1 día)

Trabajé como pasante durante 6 meses en el Center for Learning and Visual Computing de la École Centrale Paris, en el proyecto "Machine learning for ophthalmology", dirigido por Matthew Blaschko.

Educación

Ingeniero de Sistemas

Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires,

Argentina

2007 - 2013

(6 años)

Calificaciones

ECImag 2012

2012

“Fundamentos para la clasificación de imágenes digitales“. Profesora: Dra. Magdalena Lucini (UNNE, Argentina), ECImag 2012: 5ta Escuela y Workshop de Ciencias de las Imágenes, (UNL, 2012, Santa Fe, Argentina), Nota: 9 (nueve).

Duke University

2013

“Image and video processing: from Mars to Hollywood with a stop at the hospital“. Profesor: Dr. Guillermo Saphiro (Duke University, USA), Plataforma Coursera, Curso de 9 semanas, Aprobado con distinción.

Stanford University

2014

“Machine Learning“. Profesor: Dr. Andrew Ng (Stanford University, USA), Plataforma Coursera, Curso de 10 semanas, Aprobado con distinción.

Publicaciones

Reviewing preprocessing and feature extraction techniques for retinal blood vessel segmentation in fundus images

Mecánica Computacional Vol. 33

"Reviewing preprocessing and feature extraction techniques for retinal blood vessel segmentation in fundus images.", Orlando, J.I. & del Fresno, M., En Mecánica Computacional, Vol. 33(42), pp 2729-2743, 2014., San Carlos de Bariloche, Argentina.

Learning fully-connected CRFs for blood vessel segmentation in retinal images

Springer

“Learning fully-connected CRFs for blood vessel segmentation in retinal images“, Orlando J.I. and Blaschko M., Lecture Notes in Computer Sciences (LNCS), Vol 8673, pp. 634-641, 2014. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI’14). ( Evaluación por pares Double-Blind y con un ratio de aceptación del 30%), Boston, USA.