Proyectos

Descripción: Desarrollo de sistema de inteligencia artificial para eliminar humo en imágenes de cirugía laparoscópica usando redes neuronales generativas y el principio del canal oscuro.

Impacto: Mejora la visibilidad del cirujano durante procedimientos laparoscópicos, reduciendo riesgos y tiempos quirúrgicos.

Publicaciones:

• IEEE Access (2020) - "Desmoking Laparoscopy Surgery Images..."
• Cirugía y Cirujanos (2022) - "Removal of smoke effects in laparoscopic surgery..."

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Descripción: Sistema de detección de placa dental usando frameworks YOLO v9, v10 y v11 para clasificación en nuevas, maduras y sobremaduras.

Impacto: Herramienta de diagnóstico temprano para enfermedades bucales, optimizando workflows clínicos.

Publicación: Diagnostics (2025) - "Deep Learning in Oral Hygiene: Automated Dental Plaque Detection..."

Dataset: 531 imágenes RGB de 177 individuos

📈 Precisión: 90.77% accuracy, 92.86% specificity

Descripción: Plataforma interactiva basada en técnicas de aprendizaje automático para predicción de daño pulmonar.

Impacto: Herramienta de diagnóstico temprano para fibrosis pulmonar idiopática.

Publicación: Capítulo de libro (2023) - "Desarrollo de una herramienta de diagnóstico temprano de daño pulmonar..."

📊 Precisión: 90% accuracy, 92% en métricas F1

Descripción: Plataforma web para validación clínica de modelos de inteligencia artificial diseñados en colaboración con expertos médicos.

Impacto: Implementación en el Hospital Regional de Alta Especialidad del Bajío, integrando investigación y práctica clínica.

Status: En implementación y evaluación clínica

Descripción: Sistema web para validación clínica de modelos de IA para predicción de hernia incisional.

Impacto: Evaluación en la Sociedad Mexicana de Hernia, mejorando precisión diagnóstica.

Status: En evaluación clínica

Descripción: Monitoreo nutricional de lechuga Rhodena mediante redes neuronales y análisis de point cloud.

Impacto: Optimización de cultivos mediante visión artificial y análisis 3D.

Publicación: AgriEngineering (2024) - "Nutritional Monitoring of Rhodena Lettuce via Neural Networks..."

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Descripción: Detección de contaminación del aire con aprendizaje profundo.

Impacto: Sistema de monitoreo ambiental basado en inteligencia artificial.

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Descripción: Desarrollo de sistema de visión computarizada para robot de servicio.

Impacto: Mejora en navegación y percepción de robots en entornos domésticos.

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Descripción: Transformación bird's-eye view y fusión RGB-depth para vehículos autónomos.

Impacto: Mejora en percepción 3D y navegación de vehículos autónomos.

Publicación: Computación y Sistemas (2025) - "Deep Learning Approaches to Bird's-Eye View Transformation..."

Descripción: Método basado en Gunnar Farneback, morfología matemática y visión artificial para análisis de flujo en reactores electroquímicos.

Impacto: Optimización de procesos industriales mediante análisis visual no invasivo.

Publicación: WITCOM 2023 - "A novel method based on Gunnar Farneback Method..."

Descripción: Algoritmos avanzados para eliminación de niebla en imágenes usando técnicas de aprendizaje profundo y morfología matemática.

Impacto: Mejora de calidad en imágenes adquiridas en condiciones atmosféricas adversas.

Publicaciones Destacadas:

• IEEE Transactions on Image Processing (2018)
• IEEE Access (2020) - "Fast Single Image Defogging..."
• IET Image Processing (2019)