Modelo automático de predicción temprana de adherencia al tratamiento en pacientes con apnea obstructiva del sueño (TreatNet)
Investigador Principal
Roberto Hornero Sánchez y Daniel Álvarez González
Entidad Financiadora
Unión Europea- Next Generation UE, Plan de Recuperación, Transformación y Resilencia,10.13039/501100011033, Agencia Estatal de Investigación, Ministerio de Ciencia e Innovación (TreatNet) – Referencia: CPP2022-009735
Algoritmo predictivo para aNTicipar una retIrada preCoz y segura del tratamiento AntIbiótico en sePsis Abdominal basado en marcadores clínicos y transcriptómicos (ANTICIPA)
Investigador Principal
Amanda Fernández Rodríguez
Entidad Financiadora
Centro de Investigación Biomédica en Red Enfermedades Infecciosas (CIBERINFEC)
Diseño de modelos predictivos automáticos interpretables en la apnea del sueño pediátrica. Aplicación de técnicas de Deep Learning e Interpretación de Inteligencia Artificial (DeepXleep)
Investigador Principal
Roberto Hornero Sánchez y Félix del Campo Matías
Entidad Financiadora
Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, Agencia Estatal de Investigación y cofinanciado con Fondos Estructurales de la Unión Europea, Referencia: PID2020-115468RB-I00
Hacia la digitalización del entrenamiento cognitivo mediante sistemas brain-computer interface, ejercicio físico y autoevaluación neuropsicológica (BrainGYM)
Investigador Principal
Roberto Hornero Sánchez
Entidad Financiadora
Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación 10.13039/501100011033, Unión Europeoa - Next Generation UE ( TED2021-129915B-I00)
Simulación computacional de los mecanismos neurodegenerativos en la enfermedad de Alzheimer: descifrando las alteraciones de la red neuronal (SIMULATIO)
Estimación automática de la capacidad cognitiva en niños con apnea del sueño. Diseño, desarrollo y validación de un test de deterioro cognitivo basado en el análisis del electroencefalograma nocturno adquirido en el domicilio (COGNITION)
Caracterización de la actividad neuronal en la enfermedad de Alzheimer mediante la teoría de redes complejas: nuevos biomarcadores para su diagnóstico precoz
Validación frente a la PSG domiciliaria de test de screening automático de SAHS basados en la oximetría y el flujo aéreo registrados en el domicilio del paciente
Nuevos paradigmas no hospitalarios para la simplificación del diagnostico de la apnea del sueño. Diseño y desarrollo de un test de screening automático mediante la señal de oximetría (ScreenOX)
Aplicación de redes neuronales artificiales al flujo aéreo monocanal para estimar el nivel de severidad en la ayuda al diagnóstico del síndrome de la apnea-hiponea del sueño
Evaluación de la utilidad diagnóstica de un clasificador basado en máquinas vector soporte (SVM) en la ayuda al diagnóstico de la apnea del sueño infantil mediante procesado automático de la señal de oximetría nocturna
Extracción, selección y clasificación de características de la señal de magnetoencefalograma. Aplicación a sujetos de control y pacientes con diversas patologías
Aplicación de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs) al diseño de un sistema Brain Computer Interface (BCI) orientado a la integración y rehabilitación social de personas con grave discapacidad física
Análisis espectral y no lineal de la señal de magnetoencefalograma para la ayuda al diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y el deterioro cognitivo leve
Brain Computer Interface (BCI) aplicado al control de dispositivos domóticos para incrementar la accesibilidad de las personas dependientes en el hogar digital y su entorno habitual
Estudio de la aplicación de un sistema de entrenamiento mioeléctrico para valorar la idoneidad de los candidatos a usuario de prótesis mioeléctricas y para el control de otros sistemas externos
Análisis de retinografías de alta resolución para la localización automática de lesiones asociadas a la retinopatía diabética y la detección de las formas de riesgo de la enfermedad
Extracción, selección y clasificación de características de las señales de saturación de oxígeno en sangre, electrocardiograma y flujo aéreo para la ayuda en el diagnóstico del SAOS
Desarrollo de un programa de detección automática de las lesiones oftalmoscópicas asociadas a la retinopatía diabética. Utilidad en la prevención de la ceguera por esta causa
Estudio y aplicación de métodos de extracción y selección de características en retinografías. Utilidad en la clasificación de lesiones oculares asociadas a la retinopatía diabética
Desarrollo y aplicación de nuevos métodos de análisis no lineal a la señal de electroencefalograma para la ayuda en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y esquizofrenia
Diseño, desarrollo, implementación y evaluación prospectiva de un modelo de red neuronal para la predicción diagnóstica del síndrome de apneas-hipopneas del sueño
Análisis de la señal de saturación de oxígeno en sangre y frecuencia cardiaca mediante métodos cruzados no lineales para la ayuda en el diagnóstico del síndrome de la apnea obstructiva del sueño (SAOS)
Análisis no lineal de electroencefalogramas mediante métodos derivados de la teoría del caos para reconocimiento de patrones en pacientes con las enfermedades de Alzheimer y Parkinson
Aplicación de transformadas wavelets y redes neuronales para la extracción de características y clasificación automática de electroencefalogramas. Aplicación a la enfermedad de Alzheimer
Análisis de Electroencefalogramas (EEG) mediante wavelets y métodos derivados de la teoría del caos para la ayuda al diagnóstico de las enfermedades de Alzheimer y Parkinson