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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
Rocío Salazar Varas es Doctora en Ingeniería y Física Biomédicas y Maestra en Ciencias en Ingeniería y Física Biomédicas por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, unidad Monterrey (CINVESTAV). Licenciada en Biónica en la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA) por el Instituto Politécnico Nacional.

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 pertenece al Sistema Nacional de Investigadores (SNI) nivel 1.

Como profesora disfruta enseñar compartiendo sus conocimientos, con ejemplos prácticos que permitan a los estudiantes entender mediante el uso de conceptos aplicados.

Desde 2017 es profesora de tiempo completo del Departamento Académico 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

2023
Depression detection based on quantitative features of electroencephalographic signals and SVM,

2023
A genetic algorith based approach for simultaneous feature, channel and frequency band selection on MI EEG-based BCI,

2022
Comparación de métricas lineales y no lineales de las señales de EEG en la detección de situaciones de emergencia,

2022
Uso de la varianza y el clasificador SVM para la detección de potenciales P300 y propuesta para diseño de Interfaz Cerebro-Computadora,

2021
Desarrollo de un sistema de autenticación basado en señales de electroencefalografía.,

2020
Uso de asimilación de datos para el análisis de electroencefalograma cuantitativo,



Congresos Internacionales

2020
Person Authentication Based on Standard Deviation of EEG Signals and Bayesian Classifier, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence



Artículos de investigación

2020
Using data assimilation for quantitative electroencephalography analysis, Nombre de la revista: Brain Sciences, Volumen: 10, Número: 11, Páginas: , DOI: doi: 10.3390/brainsci10110853, ISSN: 20763425

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



Libros Editorial Internacional

2023
Advances in Smart Healthcare Paradigms and Applications. , ISBN: 9783031373



Citas por otros autores

2023
123,

2021
82,

2020
75,

2019
27,

2019
50,

 
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