Bioingeniería: detección de enfermedades pulmonares con Deep Learning
Diseño de pipelines de ETL para audios respiratorios. Entrenamiento de modelos CNN, CNN-LSTM y CNN-BLSTM, alcanzando más del 80% de exactitud en la detección de asma, EPOC, neumonía y condición normal.
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Bioacústica: clasificación de cantos de anfibios con Deep Learning
Procesamiento de audios bioacústicos. Implementación de modelos DNN, CNN y LSTM para clasificar cantos del anuro Boana riojana, logrando 97% de exactitud en la predicción.
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Procesamiento digital de imágenes
Procesamiento de imágenes con técnicas de visión por computadora: cromáticas, operaciones aritméticas de píxeles, convoluciones, morfología y segmentación para algoritmos de clasificación.
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