Tipo de Proyecto: Tecnologías para la Salud

Este proyecto tiene como objetivo principal el descubrimiento de compuestos multidianas, tanto naturales como sintéticos, capaces de inhibir simultáneamente a TYR, TRP-1/2 y MITF con aplicaciones en las industrias médico-farmacéutica, cosmética y agroquímica, priorizando y enfocando los ensayos experimentales en los compuestos más prometedores, con el fin de mejorar la eficacia terapéutica en el tratamiento del melanoma y los trastornos de hiperpigmentación.

Investigadores: Dr. Yovani Marrero y Dr. Félix Martínez.

Este proyecto propone el desarrollo de un sistema de apoyo al diagnóstico médico mediante la caracterización de estenosis en imágenes de angiografías coronarias. Se utilizan métodos y modelos de procesamiento de imágenes inspirados en la naturaleza y arquitecturas de aprendizaje profundo para facilitar tanto la detección y evaluación del nivel de estenosis.

Investigadores: Dr. Jorge Brieva Rico y Dr. Ernesto Moya Albor.

Evaluar de manera integral las propiedades mecánicas y estructurales de materiales utilizados en suturas quirúrgicas, así como analizar el desempeño de distintos tipos de nudos. El estudio contempla diferentes materiales bajo condiciones simuladas del entorno fisiológico, con el fin de optimizar su selección y mejorar la seguridad y eficacia clínica.

Investigadores: Dr. Octavio Lozada, Dr. Francisco Javier Estrada y Dr. Andric Pérez Ortíz.

En este proyecto se propone el desarrollo de un método de aprendizaje automático para la clasificación automatizada de imágenes de señales de cardiotocografía en pruebas sin estrés. La prueba sin estrés es una técnica no invasiva para evaluar el bienestar fetal mediante el monitoreo de la frecuencia cardíaca fetal en respuesta a la actividad uterina.

Investigadores: Dr. Mario Lumbreras, Dr. Hiram Ponce, Dr. Ernesto Moya Albor y Dr. Jorge Brieva Rico

Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de análisis de señales de fonocardiografía fetal para el monitoreo de la salud fetal. Mediante el uso de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático, se busca extraer información relevante de las señales, clasificar los sonidos cardíacos y determinar la frecuencia cardíaca fetal.

Investigadores: Dr. Ernesto Moya Albor y Dr. Jorge Brieva Rico.

Este proyecto busca desarrollar una metodología de diseño y optimización para mejorar el desempeño mecánico de implantes fabricados con biomateriales impresos en 3D. Se pretende maximizar la resistencia mecánica y a la fatiga, reducir material y tiempos de fabricación, y mejorar la calidad de las piezas.

Investigadores: Dr. Fidencio Tapia y Mtro. Héctor Rubén Acevedo.

Este proyecto busca utilizar tecnología de imagen multiespectral para mejorar la detección y clasificación de úlceras del pie diabético mediante el análisis de componentes como la melanina y la hemoglobina, con el fin de apoyar el diagnóstico y tratamiento tempranos.

Investigadores: Dr. Ramiro Velázquez.