Ponente en CIARP 2025
Participación como ponente en el Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2025), presentando un modelo no invasivo y multimodal para clasificar patrones motores asociados a la enfermedad de Parkinson a partir de video (marcha + expresión facial), con aprendizaje riemanniano sobre descriptores de covarianza.
Descripción de la ponencia
En CIARP 2025 presenté el trabajo de investigación sobre clasificación de Parkinson usando una estrategia multimodal basada en video. El enfoque combina marcha y expresión facial durante tareas específicas, codificando ambas señales en descriptores de covarianza (matrices SPD) y entrenando un clasificador con aprendizaje riemanniano y fusión tardía. La presentación cubrió motivación clínica, representación geométrica, arquitectura del modelo y resultados experimentales.
Clasificación no invasiva de patrones motores en Parkinson integrando dos modalidades complementarias (marcha + rostro), abordando la variabilidad entre pacientes y las limitaciones de enfoques unimodales.
Preparación y exposición de la metodología y resultados, discusión técnica con asistentes (Q&A) y comunicación de implicaciones para herramientas de apoyo clínico. Presentación enfocada en claridad, reproducibilidad y decisiones de diseño.
Aspectos importantes
- check_circle Presentación de un modelo multimodal (marcha + expresión facial) con representaciones en matrices SPD.
- check_circle Exposición de aprendizaje geométrico en variedad riemanniana y fusión tardía para una predicción unificada.
- check_circle Resultados reportados: 92% ± 0.02 de accuracy y 0.90 ± 0.03 de AUC en 580 videos (11 PD / 18 controles).
- check_circle Experiencia internacional: networking académico, retroalimentación y oportunidades de colaboración.
Resultados
Divulgación del trabajo en un entorno de revisión y discusión académica, fortaleciendo habilidades de comunicación científica, defensa técnica del enfoque y presentación de resultados. Se recopilaron observaciones y preguntas para orientar mejoras futuras (evaluación, interpretabilidad y despliegue clínico).