Dr. Julio José Silva Rodriguez
Currículum Vitae
Nombre y Apellidos: Julio José Silva Rodriguez
Asignaturas:
- Aprendizaje por Refuerzo (Máster en Inteligencia Artificial)
- Aprendizaje Supervisado (Máster en Inteligencia Artificial)
- Aprendizaje No Supervisado (Máster en Inteligencia Artificial)
- Redes Neuronales y Deep Learning (Máster en Inteligencia Artificial)
Titulación, institución y año de finalización:
- Doctor en Visión por Computador y Deep Learning. Universitat Politècnica de València, 2022.
- Máster en Ingeniería Biomédica. Universitat Politècnica de València, 2018.
- Grado en Ingeniería Biomédica. Universitat Politècnica de València, 2017
Experiencia Profesional:
- Profesor, VIU, 2023-presente.
- Investigador postdoctoral, ETS Montreal, Canadá, 2023-2024.
- Investigador predoctoral, Universitat Politècnica de València, 2019-2022
- Ingeniero de algorítmica, ContinUse Biometrics, Israel, 2017-2019
Líneas de Investigación:
- Aprendizaje Profundo,
- Visión por Computador
- Imagen Médica
Publicaciones relevantes:
- A Closer Look at the Few-Shot Adaptation of Large Vision-Language Models (2024). Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
- Constrained Unsupervised Anomaly Segmentation (2022). Medical Image Analysis (MedIA).
- Supervised Contrastive Learning-Guided Prototypes on Axle-Box Accelerations for Railway Crossing Inspections (2022). Expert Systems with Applications (ESWA).
- Proportion Constrained Weakly Supervised Histopathology Image Classification (2022). Computers in Biology and Medicine (CIBM).
- Looking at the Whole Picture: Constrained Unsupervised Anomaly Segmentation (2021). British Machine Vision Conference (BMVC).
- Self-Learning for Weakly Supervised Gleason Grading of Local Patterns (2021). IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI).
- WeGleNet: A Weakly-Supervised Convolutional Neural Network for the Semantic Segmentation of Gleason Grades in Prostate Histology Images (2021). Computerized Medical Imaging and Graphics (CMIG).
- Going Deeper Trough the Gleason Scoring Scale: An Automatic End-to-End System for Histology Prostate Grading and Cribriform Pattern Detection (2020). Computer Methods and Programs in Biomedicine (CMPB)
Otros méritos:
Premios y reconocimientos
- International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) MedAGI Workshop Best Paper Award.
- IDEAL Conference: Best Paper Award 2020 and 2022
Proyectos competitivos
- Postdoctoral Merit Scholarship for Foreign Students (PBEEE) from the Fonds de recherche du Quebec (FRQ).
- PhD research personnel training grant (FPI) from the Spanish Government
Descarga el CV ampliado:
Dr. Julio José Silva Rodriguez
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Investigador en Visión por Computador y Aprendizaje Profundo.
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Currículum Vitae
Nombre y Apellidos: Julio José Silva Rodriguez
Asignaturas:
- Aprendizaje por Refuerzo (Máster en Inteligencia Artificial)
- Aprendizaje Supervisado (Máster en Inteligencia Artificial)
- Aprendizaje No Supervisado (Máster en Inteligencia Artificial)
- Redes Neuronales y Deep Learning (Máster en Inteligencia Artificial)
Titulación, institución y año de finalización:
- Doctor en Visión por Computador y Deep Learning. Universitat Politècnica de València, 2022.
- Máster en Ingeniería Biomédica. Universitat Politècnica de València, 2018.
- Grado en Ingeniería Biomédica. Universitat Politècnica de València, 2017
Experiencia Profesional:
- Profesor, VIU, 2023-presente.
- Investigador postdoctoral, ETS Montreal, Canadá, 2023-2024.
- Investigador predoctoral, Universitat Politècnica de València, 2019-2022
- Ingeniero de algorítmica, ContinUse Biometrics, Israel, 2017-2019
Líneas de Investigación:
- Aprendizaje Profundo,
- Visión por Computador
- Imagen Médica
Publicaciones relevantes:
- A Closer Look at the Few-Shot Adaptation of Large Vision-Language Models (2024). Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
- Constrained Unsupervised Anomaly Segmentation (2022). Medical Image Analysis (MedIA).
- Supervised Contrastive Learning-Guided Prototypes on Axle-Box Accelerations for Railway Crossing Inspections (2022). Expert Systems with Applications (ESWA).
- Proportion Constrained Weakly Supervised Histopathology Image Classification (2022). Computers in Biology and Medicine (CIBM).
- Looking at the Whole Picture: Constrained Unsupervised Anomaly Segmentation (2021). British Machine Vision Conference (BMVC).
- Self-Learning for Weakly Supervised Gleason Grading of Local Patterns (2021). IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI).
- WeGleNet: A Weakly-Supervised Convolutional Neural Network for the Semantic Segmentation of Gleason Grades in Prostate Histology Images (2021). Computerized Medical Imaging and Graphics (CMIG).
- Going Deeper Trough the Gleason Scoring Scale: An Automatic End-to-End System for Histology Prostate Grading and Cribriform Pattern Detection (2020). Computer Methods and Programs in Biomedicine (CMPB)
Otros méritos:
Premios y reconocimientos
- International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) MedAGI Workshop Best Paper Award.
- IDEAL Conference: Best Paper Award 2020 and 2022
Proyectos competitivos
- Postdoctoral Merit Scholarship for Foreign Students (PBEEE) from the Fonds de recherche du Quebec (FRQ).
- PhD research personnel training grant (FPI) from the Spanish Government
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