Universidad de las Américas Puebla

Dirección de Bibliotecas

Facultad UDLAP

Rocio Salazar Varas

foto

Semblanza

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.

Palabras clave de la investigación

Interfaz Cerebro-Computadora Extracción de características Señales biomédicas Reconocimiento de patrones

Sistema Nacional de Investigadores

Nivel: 1

Grados académicos
  • Doctorado en Ingeniería y Física Biomédicas. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, Unidad Monterrey. Mexico. julio 15, 2015.
  • Maestría en Ciencias en Ingeniería y Física Biomédicas. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, Unidad Monterrey. Mexico. agosto 15, 2011.
  • Licenciatura en Ingeniería Biónica. Instituto Politécnico Nacional . Mexico. junio 15, 2008.
Producción de investigación

Tipo de documento

Año

    2021
  1. 2021 Citas por otros autores 82, .
  2. 2020
  3. 2020 Artículos de investigación Using Data Assimilation for Quantitative Electroencephalography Analysis, Nombre de la revista: Brain Sciences, Volumen: 10, Número: 11, Páginas: , DOI: 10.3390/brainsci10110853, ISSN: 20763425.
  4. 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.
  5. 2020 Citas por otros autores 75, .
  6. 2020 Congresos Internacionales 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.
  7. 2020 Formación de recursos humanos. Tesis dirigidas Uso de asimilación de datos para el análisis de electroencefalograma cuantitativo, .
  8. 2019
  9. 2019 Artículos de investigación 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.
  10. 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.
  11. 2019 Citas por otros autores 27, .
  12. 2019 50, .
  13. 2018
  14. 2018 Artículos de investigación 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.
  15. 2018 Citas por otros autores 18, .
  16. 2018 34, .
  17. 2018 Congresos Internacionales 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).
  18. 2017
  19. 2017 Artículos de investigación 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: .
  20. 2017 Citas por otros autores 26, .
  21. 2017 Congresos Internacionales 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.