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ROBERTO ROSAS ROMEROROBERTO ROSAS ROMERO
ROBERTO ROSAS ROMERO

Grados Académicos:
Doctorado en Ingeniería Eléctrica , The University of Washington.
Maestría en Ciencias en la Especialidad en Electrónica, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica.
Licenciatura en Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones, Universidad de las Américas Puebla.

MIEMBRO DEL SISTEMA NACIONAL DE INVESTIGADORES (SNI) Nivel 1

Áreas de interés:

• Visión por Computadora • Aprendizaje Artificial • Redes Neuronales • Procesamiento de Señales • Sistemas Inteligentes
Roberto Rosas Romero es Doctor en Ingeniería Eléctrica por la Universidad de Washington. Fue profesor visitante en el Departamento de Ingeniería Biomédica de Yale University. Fue acreedor de la beca Fulbright Scholar para realizar estudios de doctorado y estancia de investigación en Yale University. Ha realizado estancias cortas de investigación e impartido seminarios en University College London (Londres, Reino Unido), Durham University (Durham, Reino Unido), Université de Montreal (Montreal, Canadá) y Appalachian State University (Boone, North Carolina, E. U. A.).

Fue director de proyecto para aumentar la cobertura de red en el Estado de Puebla y llevar servicios inalámbricos de internet a comunidades apartadas, instalando 27 enlaces de comunicaciones. Fue director de proyecto para implementar un sistema de transformación de energía solar en energía eléctrica y para calentamiento de agua en una clínica de salud en México. Su investigación se ha aplicado en la asistencia en el diagnóstico de retinopatía diabética, cáncer de mama, enfermedad de Parkinson, predicción de ataques epilépticos, predicción de la bolsa de valores, detección de exoplanetas, detección y clasificación de quemaduras de piel, detección temprana de incendios forestales, reconocimiento de la tendencia en el número de casos de COVID-19, reconocimiento facial.

Sus áreas de interés son Procesamiento de Señales, Reconocimiento de Patrones, Aprendizaje Automático y Visión por Computadora.

Se trata un profesor interesado en la formación profesional y personal de los estudiantes y considera que enseñar es hacer que los estudiantes quieran aprender y hacer que lo complejo o difícil se vuelva simple y fácil de entender.

Desde el año 2000 es Profesor 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

2017
Predicción de deserción escolar en nivel bachillerato mediante el uso del algoritmo de Clasificación Asociativa. Andrés Peña Peralta.,

2017
Detección de ataques epilépticos con anticipación mediante clasificación de de senales fNIRS usando redes convolucionales. Wassim Enrique Lima Saad.,



Congresos Internacionales

2020
Classification of functional near infra-red signals with machine learning for prediction of epilepsy, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 12th International Conference on Bioinformatics and Computational Biology

2019
Learning financial time series for prediction of the stock exchange market, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 34th International Conference on Computers and their Applications (CATA 2019)

2018
Morphologic image processing for detection of micro-aneurysms in fundus images as pre-diagnosis of diabetic retinopathy, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: International Conference on Medical Imaging & Case Reports (MICR 2018)

2018
Real-time facial expression recognition using local appearance-based descriptors, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 6th International Symposium on Language & Knowledge Engineering LKE2018

2017
Detection of forest fires from video signals with sparse representation over dictionaries, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso: 30th International Conference on Computer Applications in Industry and Engineering, CAINE 2017

2017
Detecting epileptic seizures in advance using optical and electrical recordings, Tipo de participación: Ponencia Oral Nombre del congreso:



Artículos de investigación

2022
A new machine learning model based on the broad learning system and wavelets, Nombre de la revista: ,, Volumen: 112, Número: 104886, Páginas: , DOI: 10.1016/j.engappai.2022.104886, ISSN:

2021
Classification of PPMI MRI scans with voxel-based morphometry and machine learning to assist in the diagnosis of Parkinsons disease, Nombre de la revista: Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volumen: 198, Número: 105793, Páginas: , DOI: 10.1016/j.cmpb.2020.105793, ISSN: 1692607, 18727565

2021
Analysis of voice as an assisting tool for detection of Parkinsons disease and its subsequent clinical interpretation, Nombre de la revista: Biomedical Signal Processing and Control, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: 10.1016/j.bspc.2021.102415, ISSN: 17468094

2021
Detection and classification of burnt skin via sparse representation of signals by over-redundant dictionaries, Nombre de la revista: Computers in Biology and Medicine, Volumen: 132, Número: 104310, Páginas: , DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104310, ISSN: 104825, 18790534

2020
Prediction of epileptic seizures using fNIRS and machine learning, Nombre de la revista: Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Volumen: 38, Número: 2, Páginas: , DOI: 10.3233/JIFS-190738, ISSN: 10641246, 18758967

2020
Automatic Parkinson disease detection at early stages as pre-diagnosis tool by using classifiers and a small set of vocal features, Nombre de la revista: ,, Volumen: 40, Número: 1, Páginas: , DOI: 10.1016/j.bbe.2020.01.003, ISSN:

2019
Real-time facial expression recognition using local appearance-based descriptors, Nombre de la revista: ,, Volumen: 36, Número: 5, Páginas: , DOI: 10.3233/JIFS-179049, ISSN:

2019
Fully automatic alpha matte extraction using artificial neural networks, Nombre de la revista: Neural Computing and Applications, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-019-04154-4, ISSN: 9410643, 14333058

2019
Prediction of epileptic seizures with convolutional neural networks and functional near-infrared spectroscopy signals, Nombre de la revista: ,, Volumen: 111, Número: 103355, Páginas: , DOI: j.compbiomed.2019.103355, ISSN:

2019
Real-time facial expression recognition using local appearance-based descriptors, Nombre de la revista: ,, Volumen: 36, Número: 5, Páginas: , DOI: 10.3233/JIFS-179049, ISSN:

2019
Fully automatic alpha matte extraction using artificial neural networks, Nombre de la revista: ,, Volumen: 13, Número: 3, Páginas: , DOI: 10.1007/s00521-019-04154-4, ISSN:

2018
Newborn cry nonlinear features extraction and classification, Nombre de la revista: ,, Volumen: 34, Número: , Páginas: , DOI: 10.3233/JIFS-169510, ISSN:

2018
False positive reduction by an annular model as a set of few features for microcalcification detection to assist early diagnosis of breast cancer, Nombre de la revista: ,, Volumen: 42, Número: 134, Páginas: , DOI: https://doi.org/10.1007/s1091, ISSN:



Citas por otros autores

2017
11,

 
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