Profesores e Investigadores

Departamentos

Curriculum Vitae

Norberto Antonio Malpica González
Titular de Universidad
Coordinador/a General de la Línea de Investigación de Visión Artificial, Reconoc. Patrones EID
4
Quinquenios
2022
5
Docentia
2022-23
4
Sexenios investigación
2020
1
Sexenios transferencia
2016

Centro

E.S. CC. Experimentales y Tecnología

Departamento

Matemática Aplicada, Ciencia e Ingeniería de los Materiales y Tecnología Electrónica

Área

Tecnología Electrónica

Grupos de investigación

Grupo de Investigación de alto rendimiento en Tecnologías de Imagen Médica de la Universidad Rey Juan Carlos
Grupo de Investigación de alto rendimiento en Tecnologías y Sistemas para la Bioingeniería de la Universidad Rey Juan Carlos

Grupo docente

Grupo de Innovación Docente Consolidado en Docencia desde el Diseño en Tecnología Electrónica

Contacto

norberto.malpica@urjc.es
Presentación

  • I received a M.Eng. degree in Telecommunications Engineering from Universidad Politécnica de Madrid (UPM), a M.Sc. in Medical Technology and Instrumentation from UNED and a PhD in Biomedical Engineering, also from the UPM. I started my career working in the design of multimedia systems for teleradiology within the framework of two European projects, and then I specialized in artificial vision applied to medical imaging. I have worked in microscopy image analysis in genetics and oncology, echocardiography image analysis and neuroimaging analysis. I have also worked in the design of digital systems in the energy sector and in healthcare.
    I am currently a University Professor at Universidad Rey Juan Carlos University, where I lead the Research Group on Medical Imaging Technologies (PROMISE) and the Medical Image Analysis and Biometrics Laboratory (LAIMBIO) of the Madri+d laboratory network. The group specializes in multimodal image analysis (Magnetic Resonance Imaging, Computed Tomography, hybrid PET/MR systems and microscopy) and machine learning with applications in neurology, psychiatry and oncology.
    Between 2011 and 2016 I was the deputy director in Madrid of the Madrid-MIT M+Vision Consortium between the Community of Madrid and Massachusetts Institute of Technology, and now I am a member of the faculty of the MIT linQ program. I am a Business Mentor certified by the Community of Madrid.
    I am especially interested in translational research and innovation methodologies that allow creating projects with real impact in the clinic and industry. I have been the PI of 7 research grants with public funding and 12 research contracts with private entities (clinical centers, research centers and companies).
    I am the co-founder of Medimsight, a cloud platform that allows multimodal image quantification from different developers.

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    Ya está abierto el periodo de matriculación para los tres másteres en los que imparto docencia:

    1. Máster Universitario en Visión Artificial: El único master de Madrid especializado en visión por ordenador e inteligencia artificial. Aprenderás a procesar imagen y vídeo con aplicaciones en muchos ámbitos, de la mano de profesores expertos en este ámbito. En España cada vez hay más empresas en este sector, y casi todas colaboran con el Master.

    2. Máster Universitario en Ingeniería Industrial: Master oficial para poder ejercer la profesión de Ingeniero Industrial. Dos años, con varias áreas de especialización y mucho contacto con empresas.

    3. Máster Universitario en Neurociencia Cínica y Neuropsicología: Profesorado experto y multimodal para un enfoque integral de la neurociencia aplicada. Es la tercera edición y no para de crecer.

    Más información en: https://www.urjc.es/universidad/facultades/escuela-de-masteres-oficiales

Docencia impartida en el curso actual
Trabajos de fin de estudios
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Tipo de trabajo
Relación
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Listado de proyectos (Últimos 10 años)
Códigos de investigador
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Mejor cuartil
Información adicional
    1. Martinez-Girones P.M., Vera-Olmos J., Gil-Correa M., Ramos A., Garcia-Cañamaque L., Izquierdo-Garcia D., Malpica N., Torrado-Carvajal, A. Franken-CT: Head and Neck MR-Based Pseudo-CT Synthesis Using Diverse Anatomical Overlapping MR-CT Scans. Applied Sciences, 11(8), 3508, 2021.2.
    2. Martín-Bejarano M., Ruiz-Saez B., Martinez-de-Aragón A., Melero H., Zamora B., Malpica N., Ramos J.T., Gonzalez-Tomé M.I. A Systematic Review of Magnetic Resonance Imaging Studies in Perinatally HIV-Infected Individuals. AIDs Reviews. In Press, 2021.3.
    3. Botvinik-Nezer, R., Holzmeister, F., Camerer, C. F., Dreber, A., Huber, J., Johannesson, M., ..., Malpica n., ¿ & Avesani, P. Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams. Nature, 1-7, 2020.
    4. Pardo E., González G., Tucker-Schwartz J., Dave S.R., Malpica N. H-EM: an algorithm for simultaneous cell diameter and intensity quantification in low-resolution imaging cytometry. PLOS ONE, 14(9):e0222265, 2019.
    5. Benito¿León J., Sanz¿Morales E., Melero H., Louis E.D., Romero J. P., Rocon E., Malpica N. Graph theory analysis of resting¿state functional magnetic resonance imaging in essential tremor. Human brain mapping. In press, 2019..
    6. Pardo E., Garfias C., Malpica N. Seismic Phase Picking Using Convolutional Networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(9), 7086 ¿ 7092, 2019.
    7. Vera-Olmos F.J., Pardo E., Melero H. Malpica, N. DeepEye: Deep convolutional network for pupil detection in real environments. Integrated Computer-Aided Engineering, 26(1), 85-95, 2019.
    8. Torrado-Carvajal A., Vera-Olmos J., Izquierdo-Garcia D., Catalano O.A., Morales M.A., Margolin J., Soricelli A., Salvatore M., Malpica N., Catana C. Dixon-VIBE Deep Learning (DIVIDE) Pseudo-CT Synthesis for Pelvis PET/MR Attenuation Correction. Journal of Nuclear Medicine, 60(3), 429-435, 2019.
    9. Torrado-Carvajal A., Eryaman Y., Turk E.A., Herraiz J.L., Hernandez-Tamames J.A., Adalsteinsson E., Wald E., Malpica N. Computer-Vision Techniques for Water-Fat Separation in Ultra-High Field MRI Local Specific Absorption Rate Estimation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 66(3), 768-774, 2019.
    10. Commowick O. et al. Objective Evaluation of Multiple Sclerosis Lesion Segmentation using a Data Management and Processing Infrastructure. Scientific Reports, 8(13560), 1-17, 2018.
    11. Pardo E., Morgado, J.M., Malpica N. Semantic segmentation of mFISH images using convolutional neural networks. Cytometry A. 93(6):620-627, 2018.    
    12. Luo J., Abaci Turk E., Bibbo C., Gagoski B., Roberts D.J., Vangel M., Tempany-Afdhal C.M., Barnewolt C., Estroff J., Palanisamy A., Barth W.H., Zera C., Malpica N., Golland P., Adalsteinsson E., Robinson J.N., Grant P.E. In Vivo Quantification of Placental Insufficiency by BOLD MRI: A Human Study. Scientific  Reports, 7(1):3713, 2017.
    13. Turk E.A., Luo J., Gagoski B., Pascau J., Bibbo C., Robinson J.N., Grant P.E., Adalsteinsson E., Golland P,. Malpica N. Spatiotemporal alignment of in utero BOLD¿MRI series. Journal of Magnetic Resonance Imaging 46(2):403-412, 2017.
    14. Alcain E., Torrado-Carvajal A., Malpica N, and Montemayor A.S. Real-Time Patch-Based Medical Image Modality Propagation by GPU Computing. Journal of Real-Time Image Processing,  13(1), 193-204, 2017.
    15. Benito-León, J., Louis, E. D., Mato-Abad, V., Dydak, U., Álvarez-Linera, J., Hernández-Tamames, J. A., Malpica N., Matarazzo M., Romero J.P.,  Sánchez-Ferro. In vivo neurometabolic profiling in orthostatic tremor. Medicine, 95(37),  2016.
    16. Torrado-Carvajal, A., Herraiz, J. L., Alcain, E., Montemayor, A. S., Garcia-Cañamaque, L., Hernandez-Tamames, J. A., Malpica, N. Fast Patch-Based Pseudo-
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