TFGs

Trabajos fin de grado dirigidos por el profesor Diego Salas González del Grado de Ingeniería de Tecnologías de la Telecomunicación (GITT) de la Escuela Técnica Superior de Ingenierías de Informática y Telecomunicación (ETSIIT) de la Universidad de Granada (UGR).

Actualizado: 11 noviembre 2022

Curso 2022-2023

  • Rafael Cano Morales

Aplicación de técnicas de procesado de señal a datos genéticos de pacientes con distrofia muscular miotónica

  • Antonio Simón Martín

Segmentación de nervios en imágenes de resonancia magnética

  • Manuel Ferreira Herrera

Acondicionamiento acústico de las aulas de la etsiit

  • Manuel Jesús García Navarro

Triangulación de Delaunay para la segmentación de imágenes

  • José Luis Vargas Chirosa

Cancelación activa de ruido mediante interferencia de ondas

Curso 2021-2022

  • José Pedro Casado

Estudio de los datos de la red eléctrica y correlación con variables termográficas

  • David Fernández Martínez

Implementación de vocoder/autotune y aplicaciones en tiempo real

  • Rocío Martínez Caballero

Desarrollo de algoritmos para análisis de datos de
electroencefalograma (TFM)

Curso 2020-2021

  • José Manuel Nieto del Valle

Sistema de apoyo al diagnóstico del melanoma cutáneo

  • Marta González Alvarado

Análisis longitudinal de biomarcadores de imagen funcional para el estudio de la Enfermedad de Parkinson

  • David Jaldo González

Mejora de la acústica de recintos mediante el diseño de paneles difusores acústicos

  • José Manuel Sierra Martín

Preprocesado de imágenes cerebrales FP-CIT SPECT y pérdida de información para el diagnóstico del Parkinson

Curso 2019-2020

  • José Miguel Mateos Ramos

Segmentación del cuerpo estriado en imágenes tomográficas cerebrales FP-CIT SPECT para el diagnóstico del Parkinson

  • Francisco Javier López Fernández

Comparación de métodos de cálculo de la respuesta impulsiva de salas y recintos

  • María Elena Mesa Casado

Implementación de un algoritmo de cambio selectivo de frecuencias en señales de audio.

  • Jaime Guarino Marín

Análisis de datos genéticos en muestras tumorales mediante Machine Learning

  • Mario Molina Molina

Segmentación del hipocampo y delimitación materia gris en imágenes cerebrales de resonancia magnética.

Curso 2018-2019

  • Victoria Navarro Moya

Comparación entre métodos de registro lineal y no lineal en imágenes tomográficas cerebrales.

  • María del Carmen Ordóñez Torres

Modelos de mezcla de distribuciones alfa-estables con el algoritmo EM.

  • Jorge Sola Polo

Acordify: identificador de acordes en señales de audio.

  • Carlos Javier Medina

Segmentación de imágenes MRI mediante el cálculo de isolíneas.

  • Alicia Martínez Casares

Estudio de la distribución estadística de la intensidad del cuerpo estriado en imágenes cerebrales 123FP-CIT SPECT

Curso 2017-2018

  • Mario Molina Molina

Uso de líneas de contorno en imágenes [123I] FP-CIT SPECT para el diagnóstico de Parkinson.

  • Miguel García Casado

Análisis y síntesis de señales de audio de la guitarra flamenca.

  • Miguel Bolívar Lupiáñez

Extracción de información textural en neuroimagen. Isolı́neas como alternativa a los métodos VBM.

Curso 2015-2016

  • Ignacio Peis Aznarte

Campos aleatorios ocultos de Markov (HMRF) para la segmentación de imágenes cerebrales MRI: Algoritmos tipo Hidden Markov Random Fields (HMRF) con distribuciones alfa-estables para la segmentación de imágenes cerebrales de resonancia magnética.

  • Carlos Arenas Gallego

Pre-procesado automático de imágenes FP-CIT SPECT para el diagnóstico de Parkinson.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *