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Dra. Dania Gutierrez

Dra. Dania Gutierrez

Bio:

Dania Gutiérrez recibió el título de Ingeniería Mecánica Eléctrica con Mención Honorífica por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México (1998), así como los títulos de Maestría en Ingeniería Electrónica y Ciencias Computacionales (2000), y de Doctorado en Bioingeniería (2005), ambos por la Universidad de Illinois en Chicago. Sus estudios en Estados Unidos los realizó bajo el auspicio de la beca Fulbright. A su regreso a México en 2005, la Dra. Gutiérrez se incorporó como becaria posdoctoral al Instituto de Investigación en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS-UNAM). En junio de 2006 se incorporó al Cinvestav Unidad Monterrey en donde a la fecha es Investigadora Titular y está a cargo del Laboratorio de Procesamiento de Señales Biomédicas. Sus intereses en investigación son en el área de procesamiento estadístico y su aplicación en neurociencias y neurocognición, bioestadística y biomecánica. Desde noviembre 2015 la Dra. Gutiérrez es además la Secretaria Académica del Cinvestav Monterrey. La Dra. Gutiérrez es miembro del SNI desde 2005, donde actualmente tiene el nivel I. Igualmente es miembro de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología (EMBS) de la IEEE, donde actualmente tiene el nivel de Senior Member.

Resumen:

Filtrado espacial de señales de actividad cerebral

El aumento en el poder computacional de las últimas décadas ha permitido el resurgimiento de teorías de procesamiento estadístico de señales, tal como la de filtrado espacial, así como su aplicación a las neurociencias. En esta charla revisaremos el caso de datos de electroencefalografía (EEG) y magneto encefalografía (MEG), los cuales se basan en arreglos densos de sensores con el fin de medir la actividad cerebral de manera pasiva y no invasiva. En el procesamiento de señales de EEG/MEG, los filtros espaciales son usados para estimar la magnitud y la localización de las fuentes de corriente dentro del cerebro, lo cual tiene aplicaciones clínicas importantes, tal como la localización de focos epilépticos. Es por ello por lo que la charla se centrará en presentar una nueva perspectiva de como las computadoras de hoy en día hacen posible manejar la complejidad implícita de los grandes volúmenes de información que las señales de EEG/MEG contienen y como nuevos índices de actividad cerebral se han venido desarrollando a partir de ello.

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