Los profesores investigadores de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Electrónica mantienen una estrecha relación con ciertos sectores de la sociedad mediante convenios de colaboración y desarrollo de proyectos como los que se listan a continuación.
Empresa | Profesores investigadores participantes | Proyecto |
Visteon Technical Center Mexico. (VTCM) | Dr. Juan Alberto Ramírez Quintana. | Dr. Juan Alberto Ramírez Quintana. Tesis de licenciatura titulada: Diseño de algoritmo de segmentación basado en la red NTCNN para imágenes obtenidas con cámara embebida. |
Universidad Autónoma de Chihuahua. | Dr. Mario Ignacio Chacón Murguía. Dr. Juan Alberto Ramírez Quintana. | Desarrollo de algoritmos de visión artificial para analizar imágenes digitales para diagnóstico clínico parasitológico, urológico, hematológico y en muestras histológicas de patología. |
Fondo mixto Conacyt – Gobierno del estado de Chihuahua. | Dr. Mario Ignacio Chacón Murguía. Dr. Juan Alberto Ramírez Quintana. | Determinación de movimiento humano mediante visión artificial enfocado al análisis y terapia médica. |
Dr. Roberto Hernández Cerón, médico cirujano y homeópata. | Dr. Mario Ignacio Chacón Murguía. | Investigación para la determinación del prototipo de un sistema de visión para seguimiento de desplazamiento de “pulga de agua” (Cladocera) en un ambiente controlado. |
Subsistema Estadístico Epidemiológico de Defunciones (SEED) Sector Salud de México | Dr. Juan Alberto Ramírez Quintana. Dr. Mario Ignacio Chacón Murguía. | Desarrollo de una plataforma de software escalable y replicable que permita procesar datos del subsistema estadístico epidemiológico de defunciones para analizar y visualizar información que permita tomar decisiones a nivel local, estatal, regional y nacional sobre la eficiencia de los diferentes programas y políticas de salud, para mejorar la calidad de vida de la población mexicana. (En proceso de autorización) |
Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) | Dr. Juan Alberto Ramírez Quintana. | Identificación de factores de riesgo de mortalidad por Covid-19 utilizando herramientas de aprendizaje computacional. (En proceso de autorización). |