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Listar por autor "Martín Guerrero, José David"

Mostrando ítems 1-11 de 11

A finite element-based machine learning approach for modeling the mechanical behavior of the breast tissues under compression in real-time

Martínez Martínez, Francisco; Rupérez Moreno, María José; Martínez-Sober, M.; Solves Llorens, Juan Antonio; Lorente, D.; Serrano-Lopez, A.J.; Martinez-Sanchis, Sandra; Monserrat, C.; Martin-Guerrero, J.D. (Elsevier, 2017-11-01)

[EN] This work presents a data-driven method to simulate, in real-time, the biomechanical behavior of the breast tissues in some image-guided interventions such as biopsies or radiotherapy dose delivery as well as to speed ...
Aplicación de métodos de aprendizaje automático a la planificación de la cirugía de implante de anillos intracorneales en pacientes con queratocono

Valdés Mas, María Ángeles (Universitat Politècnica de València, 2015-03-31)

Esta tesis se centra en la elaboraci´on de un predictor de la ganancia en visi´on para pacientes con queratocono tras el proceso quir´urgico de implante de anillos intracorneales. El queratocono se caracteriza por una ...
Desarrollo de perfiles de pacientes afectados por síndrome de túnel carpiano y cefalea tensional mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático

Mayor Tomillo, Daniel (Universitat Politècnica de València, 2021-02-24)

[ES] El Síndrome de Túnel Carpiano (STC) es una de las neuropatías por compresión presentes en el miembro superior más frecuentes en la práctica clínica. La Cefalea Tensional (CT) es el trastorno de cefalea más común en ...
Diseño de un algoritmo de estimación de parámetros para modelar el comportamiento de un sensor de huellas dactilares

Gottardo, Valeria (Universitat Politècnica de València, 2021-02-19)

[ES] Las huellas dactilares son una característica única que se queda con una persona de por vida. Es el tipo de identificación personal más fiable: no puede ser olvidado, perdido o robado. Por esta razón, en los últimos ...
Estimation of the elastic parameters of human liver biomechanical models by means of medical images and evolutionary computation

Martínez Martínez, Francisco; Rupérez Moreno, María José; Martín Guerrero, José David; Monserrat Aranda, Carlos; Lago, M. A.; Pareja, E.; Brugger, S.; López-Andújar, R. (Elsevier, 2013-09)

This paper presents a method to computationally estimate the elastic parameters of two biomechanical models proposed for the human liver. The method is aimed at avoiding the invasive measurement of its mechanical response. ...
Modelado del comportamiento biomecánico del hígado en tiempo real usando modelos de aprendizaje automático entrenados en simulaciones por el método de los elementos finitos

Pellicer Valero, Óscar José (Universitat Politècnica de València, 2018-10-10)

[ES] En los últimos años se ha producido un crecimiento sin precedentes en el campo de la ingeniería biomédica. Pese a todo, aún quedan aplicaciones que se siguen considerando un reto. Una de estas aplicaciones es la ...
MULTIDISCIPLINARY TECHNIQUES FOR THE SIMULATION OF THE CONTACT BETWEEN THE FOOT AND THE SHOE UPPER IN GAIT: VIRTUAL REALITY, COMPUTATIONAL BIOMECHANICS, AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Rupérez Moreno, María José (Universitat Politècnica de València, 2011-07-20)

Esta Tesis propone el uso de técnicas multidisciplinares como una alternativa viable a los procedimientos actuales de evaluación del calzado los cuales, normalmente, consumen muchos recursos humanos y técnicos. Estas ...
Real-time biomechanical modeling of the liver using Machine Learning models trained on Finite Element Method simulations

Pellicer-Valero, Oscar J.; Rupérez Moreno, María José; Martinez-Sanchis, Sandra; Martín-Guerrero, José D. (Elsevier, 2020-04-01)

[EN] The development of accurate real-time models of the biomechanical behavior of different organs and tissues still poses a challenge in the field of biomechanical engineering. In the case of the liver, specifically, ...
Risk Assessment of Hip Fracture Based on Machine Learning

Galassi, Alessio; Martín-Guerrero, José D.; Villamor, Eduardo; Monserrat Aranda, Carlos; Rupérez Moreno, María José (Hindawi, 2020-12-22)

[EN] Identifying patients with high risk of hip fracture is a great challenge in osteoporosis clinical assessment. Bone Mineral Density (BMD) measured by Dual-Energy X-Ray Absorptiometry (DXA) is the current gold standard ...
Robust Resolution-Enhanced Prostate Segmentation in Magnetic Resonance and Ultrasound Images through Convolutional Neural Networks

Pellicer-Valero, Oscar J.; González-Pérez, Victor; Casanova Ramón-Borja, Juan Luis; Martín García, Isabel; Barrios Benito, María; Pelechano Gómez, Paula; Rubio-Briones, José; Rupérez Moreno, María José; Martín-Guerrero, José D. (MDPI AG, 2021-01-18)

[EN] Prostate segmentations are required for an ever-increasing number of medical applications, such as image-based lesion detection, fusion-guided biopsy and focal therapies. However, obtaining accurate segmentations is ...
Single trajectory characterization via machine learning

Munoz-Gil, Gorka; Garcia March, Miguel Angel; Manzo, Carlo; Martin-Guerrero, Jose D.; Lewenstein, Maciej (IOP Publishing, 2020-01)

[EN] In order to study transport in complex environments, it is extremely important to determine the physical mechanism underlying diffusion and precisely characterize its nature and parameters. Often, this task is strongly ...