El LIAA en MICCAI 2026: keynote, presentaciones y workshop sobre Fairness en Estrasburgo
El Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA, ICC, UBA–CONICET) participó en MICCAI 2026, la principal conferencia internacional en análisis de imágenes médicas, realizada en Estrasburgo, Francia. Enzo Ferrante asistió junto a Juan Iñaki Larrea (LIAA) y David Montalvo García (de la Universidad Politécnica de Madrid, quien realizó su pasantía en el laboratorio el año pasado), con los siguientes trabajos y actividades:
Keynote en el ShapeMI Workshop (27/9)
Enzo Ferrante dio la charla “Learning Anatomically Plausible Shapes for Medical Image Segmentation with Hybrid Graph Neural Networks”
Presentación oral en el MIRASOL Workshop (27/9)
Juan Iñaki Larrea presentó el trabajo derivado de su tesis de Licenciatura en Ciencias de Datos (FCEN-UBA), “Label-Free Foundational Model Selection for Medical Image Classification under Distribution Shift via Pseudo Label Discrepancy”, en coautoría con Lucas Mansilla y Enzo Ferrante. El trabajo propone un criterio sin etiquetas para elegir qué modelo fundacional desplegar en un hospital sin datos anotados, evaluado sobre seis modelos visión-lenguaje en clasificación de radiografías de tórax con cambio de distribución entre hospitales.
4° FAIMI Workshop (27/9)
Enzo Ferrante participó en la organización del workshop del MICCAI Special Interest Group on Fairness of AI in Medical Imaging, realizado junto a los workshops BRIDGE y EPIMI.
Póster en la conferencia principal (28/9)
David Montalvo García presentó “Self-supervised Temporal Regularization for Landmark-Based Cardiac Segmentation with Automatic AHA Regional Mapping”, aceptado en el main track de MICCAI. El trabajo introduce una regularización temporal autosupervisada para lograr segmentaciones cardíacas consistentes en secuencias de ecocardiografía sin anotaciones cuadro por cuadro, y mapea automáticamente los resultados al estándar clínico de 17 segmentos de la AHA.