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Ver Investigador - - Prisma - Unidad de Bibliometría

Luis Muñoz Saavedra

Profesor Ayudante Doctor
lmsaavedra@us.es
Área de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Departamento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Grupo: ROBOTICA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES - TEP-108 (Universidad de Sevilla)
Instituto de Inv.: I3US

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Líneas de investigación
Resumen
Tipo Año Título Fuente
Ponencia2025 Docker-Based Web Service to Aid Prostate Cancer Diagnosis Using Deep-Learning Techniques Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences Social Informatics and Telecommunications Engineering
Capítulo2024 A Comprehensive Bird Ecosystem Monitorization and Analysis Tool from Sound Recognition Using Machine Learning Springer Proceedings in Materials
Artículo2024 A lightweight xAI approach to cervical cancer classification MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING
Capítulo2024 Design and Development of a Sensorised Sports Waistcoat Springer Proceedings in Materials
Artículo2024 Diagnosis Aid System for Colorectal Cancer Using Low Computational Cost Deep Learning Architectures ELECTRONICS
Artículo2023 A Robust Ensemble of Convolutional Neural Networks for the Detection of Monkeypox Disease from Skin Images SENSORS
Libro2023 Deep Learning - Recent Findings and Research Artificial Intelligence
Artículo2023 Designing and evaluating a wearable device for affective state level classification using machine learning techniques EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Capítulo2023 Evolution and Tendency on the Feature Extraction Process for Diagnostic Aid in Healthcare Recent Advancements in Smart Remote Patient Monitoring, Wearable Devices, and Diagnostics Systems
Artículo2023 Wearable Health Devices for Diagnosis Support: Evolution and Future Tendencies SENSORS
Capítulo2022 Diseño y desarrollo de sistema IoT para el control y monitorización de personas Sinergias en la investigación en STEM
Artículo2022 Non-small cell lung cancer diagnosis aid with histopathological images using Explainable Deep Learning techniques COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE
Artículo2022 On the feature extraction process in machine learning. An experimental study about guided versus non-guided process in falling detection systems ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Capítulo2022 Perspective chapter: Internet of Things in Healthcare - New Trends, Challenges and Hurdles Internet of Things - New Trends, Challenges and Hurdles [Working Title]
Capítulo2022 Sistema integral de ayuda a la conducción mediante procesamiento con redes neuronales convolucionales Sinergias en la investigación en STEM
Capítulo2022 Sistema lumínico para la medición de la reacción motora Sinergias en la investigación en STEM
Artículo2021 Ankfall—Falls, falling risks and daily-life activities dataset with an ankle-placed accelerometer and training using recurrent neural networks SENSORS
Artículo2021 Does two-class training extract real features? A COVID-19 case study APPLIED SCIENCES-BASEL
Artículo2021 IoT garment for remote elderly care network BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL
Artículo2020 Affective state assistant for helping users with cognition disabilities using neural networks ELECTRONICS
Artículo2020 Augmented and virtual reality evolution and future tendency APPLIED SCIENCES-BASEL
Ponencia2020 EMG-Controlled Robotic Prosthetic Arm With Neural Network Training eTELEMED 2020: The Twelfth International Conference on eHealth, Telemedicine, and Social Medicine (2020), pp. 1-4.
Ponencia2020 Incremental Learning For Fundus Image Segmentation eTELEMED 2020: The Twelfth International Conference on eHealth, Telemedicine, and Social Medicine (2020), pp. 1-4.
Ponencia2020 Lower-Limb Falling Detection System Using Gated Recurrent Neural Networks eTELEMED 2020: The Twelfth International Conference on eHealth, Telemedicine, and Social Medicine (2020), pp. 1-4.
Capítulo2019 Diseño, configuración y evaluación de cluster de Raspberry pi para el procesamiento paralelo de vídeo Avances en Arquitectura y Tecnología de Computadores: Actas de Jornadas SARTECO, Cáceres, 18 a 20 de septiembre de 2019|
Capítulo2019 Diseño, implementación y evaluación de clúster RB-Pi para el procesamiento de visión en paralelo Avances en la investigación en ciencia e ingeniería
Ponencia2019 Sampling frequency evaluation on recurrent neural networks architectures for IoT real-time fall detection devices IJCCI 2019 - Proceedings of the 11th International Joint Conference on Computational Intelligence
Estudio y aplicación de la teoría psicofisiológica de la emoción para la detección y clasificación del estado afectivo del usuario mediante técnicas de Machine Learning para el apoyo en procesos de rehabilitación (2022)
Dirigida por: Dominguez Morales, Manuel Jesus, Miro Amarante, Maria Lourdes
Este investigador no ha dirigido/tutorizado tesis

Proyectos de Investigación

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
01/09/2023 31/08/2026 Investigador/a 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) Ministerio de Ciencia e Innovación (Nacional)
22/11/2021 21/08/2022 Investigador/a Auditoría inteligente en labores de mantenimiento e inspección técnica eléctrica utilizando nuevos métodos de realidad mixta y sensorización, "Audit-HoloSen 4.0" (AEI-010500-2021B-31) Ministerio de Industria, Energía y Turismo (Nacional)
01/09/2024 31/12/2027 Investigador/a IA para el mantenimiento PREDIctivo y de CAlidad en los Resultados de equipos automatizados (PID2023-149777OB-I00) Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (Nacional)

Contratos

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
29/03/2024 01/04/2025 Investigador/a Hardware and Software Development for Smart Photographic Systems (P013-24/E16) Photobooth Supply Co (Desconocido)

Transferencia de Conocimiento

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
01/02/2020 31/12/2021 Contratado Prototipo de dispositivo médico de apoyo al diagnóstico de cáncer de próstata mediante teorías de clasificación de imagen con Deeplearning (PROMETEO) (AT17_5410_USE) Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad (Autonómico)
El investigador no tiene ningún resultado de investigación asociado