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INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
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ROCIO SALAZAR VARASROCIO SALAZAR VARAS
ROCIO SALAZAR VARAS

Grados Académicos:
Doctorado en Ingeniería y Física Biomédicas, Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, Unidad Monterrey.
Maestría en Ciencias en Ingeniería y Física Biomédicas, Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, Unidad Monterrey.
Licenciatura en Ingeniería Biónica, Instituto Politécnico Nacional .

MIEMBRO DEL SISTEMA NACIONAL DE INVESTIGADORES (SNI) Nivel 1

Áreas de interés:
Interfaz Cerebro-Computadora Extracción de características Señales biomédicas Reconocimiento de patrones
Estudió Ingeniería Biónica en la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA). Obtuvo los grados de maestría y doctorado en Ciencias en el área de Ingeniería y Física Biomédicas en 2011 y 2015 respectivamente, ambos por parte del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV). Durante sus estudios de doctorado realizó una estancia de investigación en la Universidad Miguel Hernández en Elche, España, con el grupo BMI Systems Lab, donde participó en el proyecto BioMot (Smart Wearable Robots with Bioinspired Sensory-Motor Skills). Sus intereses de investigación se enfocan al procesamiento de señales biomédicas, especialmente en señales de electroencefalografía (EEG) para aplicaciones de Interfaz cerebro-computadora. Actualmente forma parte del departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica en la escuela de Ingeniería de la Universidad de las Américas Puebla.
  

 
 

Producción de investigación
Sección 
 
Año




Formación de recursos humanos, tesis dirigidas

2016
Clasificación de señales electroencefalográficas usando la coherencia parcialmente dirigida.,



Congresos Internacionales

2018
EEG Channel Selection using Fractal Dimension and Artificial Bee Colony Algorithm, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)

2017
Classification of EEG signals using fractal dimension features and artificial neural networks , Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2017

2016
Studying Cognitive Attention Mechanisms during Walking from EEG Signals , Tipo de participación: Cartel Nombre del congreso: Proceedings - 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2015



Artículos de investigación

2019
Facing high EEG signals variability during classification using fractal dimension and different cutoff frequencies, Nombre de la revista: Computational Intelligence and Neuroscience, Volumen: 2019, Número: 9174307, Páginas: , DOI: 10.1155/2019/9174307, ISSN: 16875265, 16875273

2019
Evaluating the effect of the cutoff frequencies during the pre-processing stage of motor imagery EEG signals classification, Nombre de la revista: Biomedical Signal Processing and Control, Volumen: 54, Número: 101592, Páginas: , DOI: 10.1016/j.bspc.2019.101592, ISSN: 17468094

2018
Evaluating spiking neural models in the classification of motor imagery EEG signals using short calibration sessions, Nombre de la revista: Applied Soft Computing Journal, Volumen: 67, Número: , Páginas: , DOI: 10.1016/j.asoc.2018.02.054, ISSN: 15684946

2017
Using the partial directed coherence to assess functional connectivity in electroencephalographic data for brain-computer interfaces, Nombre de la revista: ,, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: 10.1109/TCDS.2017.2777180, ISSN:

2016
Characterization of Artifacts produced by gel displacement on non-invasive Brain-Machine Interfaces during ambulation, Nombre de la revista: ,, Volumen: 10, Número: --, Páginas: , DOI: 10.3389/fnins.2016.00060, ISSN:



Libros Editorial Internacional

2016
Emerging Therapies in Neurorehabilitation II. , ISBN: 33192490109



Citas por otros autores

2020
75,

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