Francisco Luna Perejón es Graduado en Ingeniería en Tecnologías Informáticas con mención en Computación por la Universidad de Sevilla (2010-2014) y en Ingeniería de la Salud con mención en Ingeniería Biomédica por las Universidades de Málaga y Sevilla (2014-2017). Obtuvo un Máster Universitario en Ingeniería Informática por la Universidad de Sevilla (2017-2019) y completó su doctorado en Ingeniería Informática en 2020 con la calificación de Sobresaliente Cum Laude por Unanimidad.
Ha investigado en varias líneas, principalmente relacionadas con la aplicación de las tecnologías informáticas y de la inteligencia artificial al campo de la salud. Participó en el proyecto SMOKEFREEBRAIN, enfocado en apoyar a pacientes en el cese tabáquico mediante Sistemas de Recomendación, y desarrolló su tesis doctoral analizando perturbaciones y eventos de riesgo relacionados con la marcha usando Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Profundo. Colaboró en el proyecto nacional COFNET, aplicando inteligencia artificial para el diagnóstico y monitorización de la salud.
Francisco ha contribuido con 19 publicaciones en revistas y conferencias. Entre estas, 18 son artículos publicados en revistas indexadas en los Journal Citation Reports (JCR), y 19 están considerados en el Scimago Journal Ranking (SJR).
Su trayectoria investigadora está vinculada al grupo de investigación Robótica y Tecnología de Computadores (RTC), especialmente en la línea de investigación e-Salud. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas y herramientas para el ámbito sanitario, incluyendo un estudio sobre la usabilidad y experiencia de usuario de una aplicación móvil para el cese tabáquico y un detector de caídas basado en Redes Neuronales Recurrentes.
Francisco ha impartido docencia en el Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores desde el curso 2019/20. Ha enseñado asignaturas en varias titulaciones, incluyendo Informática para los grados de Ingeniería Mecánica e Ingeniería Eléctrica, Arquitectura de Computadores para el grado de Ingeniería Informática y Tecnologías Informáticas, así como Instrumentación Biomédica para el grado de Ingeniería de la Salud. También ha dirigido Trabajos Fin de Carrera en estas titulaciones.
Francisco ha colaborado en varios proyectos de investigación, desempeñando roles significativos en seis proyectos principales. Participó como investigador en el proyecto "Multidisciplinary tools for improving the efficacy of public prevention measures against smoking" (PI055-15/E03) financiado por la Comisión Europea (2015-2017), y en "Percepción y cognición neuromórfica para actuación robótica de alta velocidad" (PID2019-105556GB-C33) financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (2020-2024). También trabajó en los proyectos "Corresponencia de imágenes usando cálculo paralelo de árboles recubridores homológicos" (CIUCAP-HSF) (US-1381077) y "Diagnóstico asistido de señales biomédicas mediante clasificación con Deep-Learning incremental" (DAFNE) (US-1381619), ambos financiados por la Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad (2022-2023). Más recientemente, ha sido investigador en el proyecto "Estudio de la ADICción a los VIDEOjuegos en estudiantes universitarios y su relación con el estado emocional, sueño y fatiga. Repercusiones en el rendimiento académico y salud" (PID2022-141172OA-I00), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (2023-2026).
En el ámbito emprendedor, ha contribuido en la creación de un sistema para monitorizar la postura estando sentado para evitar patologías del sistema musculoesquelético, proyecto premiado durante el Think Big de Fundación Telefónica en 2019. Asimismo, ha participado en el diseño de una aplicación para smartphones que actúa como intérprete de lenguas de signos, premiada en el XIV Concurso de Ideas de la Universidad de Sevilla.
Francisco Luna Perejón es Graduado en Ingeniería en Tecnologías Informáticas con mención en Computación por la Universidad de Sevilla (2010-2014) y en Ingeniería de la Salud con mención en Ingeniería Biomédica por las Universidades de Málaga y Sevilla (2014-2017). Obtuvo un Máster Universitario en Ingeniería Informática por la Universidad de Sevilla (2017-2019) y completó su doctorado en Ingeniería Informática en 2020 con la calificación de Sobresaliente Cum Laude por Unanimidad.
Ha investigado en varias líneas, principalmente relacionadas con la aplicación de las tecnologías informáticas y de la inteligencia artificial al campo de la salud. Participó en el proyecto SMOKEFREEBRAIN, enfocado en apoyar a pacientes en el cese tabáquico mediante Sistemas de Recomendación, y desarrolló su tesis doctoral analizando perturbaciones y eventos de riesgo relacionados con la marcha usando Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Profundo. Colaboró en el proyecto nacional COFNET, aplicando inteligencia artificial para el diagnóstico y monitorización de la salud.
Francisco ha contribuido con 19 publicaciones en revistas y conferencias. Entre estas, 18 son artículos publicados en revistas indexadas en los Journal Citation Reports (JCR), y 19 están considerados en el Scimago Journal Ranking (SJR).
Su trayectoria investigadora está vinculada al grupo de investigación Robótica y Tecnología de Computadores (RTC), especialmente en la línea de investigación e-Salud. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas y herramientas para el ámbito sanitario, incluyendo un estudio sobre la usabilidad y experiencia de usuario de una aplicación móvil para el cese tabáquico y un detector de caídas basado en Redes Neuronales Recurrentes.
Francisco ha impartido docencia en el Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores desde el curso 2019/20. Ha enseñado asignaturas en varias titulaciones, incluyendo Informática para los grados de Ingeniería Mecánica e Ingeniería Eléctrica, Arquitectura de Computadores para el grado de Ingeniería Informática y Tecnologías Informáticas, así como Instrumentación Biomédica para el grado de Ingeniería de la Salud. También ha dirigido Trabajos Fin de Carrera en estas titulaciones.
Francisco ha colaborado en varios proyectos de investigación, desempeñando roles significativos en seis proyectos principales. Participó como investigador en el proyecto "Multidisciplinary tools for improving the efficacy of public prevention measures against smoking" (PI055-15/E03) financiado por la Comisión Europea (2015-2017), y en "Percepción y cognición neuromórfica para actuación robótica de alta velocidad" (PID2019-105556GB-C33) financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (2020-2024). También trabajó en los proyectos "Corresponencia de imágenes usando cálculo paralelo de árboles recubridores homológicos" (CIUCAP-HSF) (US-1381077) y "Diagnóstico asistido de señales biomédicas mediante clasificación con Deep-Learning incremental" (DAFNE) (US-1381619), ambos financiados por la Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad (2022-2023). Más recientemente, ha sido investigador en el proyecto "Estudio de la ADICción a los VIDEOjuegos en estudiantes universitarios y su relación con el estado emocional, sueño y fatiga. Repercusiones en el rendimiento académico y salud" (PID2022-141172OA-I00), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (2023-2026).
En el ámbito emprendedor, ha contribuido en la creación de un sistema para monitorizar la postura estando sentado para evitar patologías del sistema musculoesquelético, proyecto premiado durante el Think Big de Fundación Telefónica en 2019. Asimismo, ha participado en el diseño de una aplicación para smartphones que actúa como intérprete de lenguas de signos, premiada en el XIV Concurso de Ideas de la Universidad de Sevilla.
