Universidad de las Américas Puebla

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Facultad UDLAP

Rocio Salazar Varas

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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 Electroencefalografía Clasificación

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

    2019
  1. 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.
  2. 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.
  3. 2019 Citas por otros autores 27, .
  4. 2019 50, .
  5. 2018
  6. 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.
  7. 2018 Citas por otros autores 18, .
  8. 2018 34, .
  9. 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).
  10. 2017
  11. 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: .
  12. 2017 Citas por otros autores 26, .
  13. 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.
  14. 2016
  15. 2016 Artículos de investigación 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: .
  16. 2016 Congresos Internacionales 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.
  17. 2016 Formación de recursos humanos. Tesis dirigidas Clasificación de señales electroencefalográficas usando la coherencia parcialmente dirigida., .
  18. 2016 Libros Editorial Internacional Emerging Therapies in Neurorehabilitation II. , ISBN: 33192490109.
  19. 2015
  20. 2015 Artículos de investigación Analyzing EEG signals to detect unexpected obstacles during walking, Nombre de la revista: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, Volumen: 12, Número: 1, Páginas: , DOI: 10.1186/s12984-015-0095-4, ISSN: 17430003.
  21. 2015 An Optimized Feature Selection and Classification Method for Using Electroencephalographic Coherence in Brain-Computer Interfaces, Nombre de la revista: Biomedical Signal Processing and Control, Volumen: 18, Número: , Páginas: , DOI: 10.1016/j.bspc.2014.11.001, ISSN: 17468094.
  22. 2015 Congresos Internacionales Changes in brain activity due to the sudden apparition of an obstacle during gait , Tipo de participación: Cartel Nombre del congreso: International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, NER.
  23. 2015 Feature Extraction for Multi-class BCI using EEG coherence, Tipo de participación: Cartel Nombre del congreso: International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, NER.
  24. 2015 Online detection of horizontal hand movements from low frequency EEG components, Tipo de participación: Cartel Nombre del congreso: International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, NER.