Perfil de
Cecilia-Irene Loeza-Mejía
| Nombre: | Cecilia-Irene Loeza-Mejía |
| Género: | Femenino |
| Email: | [email protected] |
| Links: |
Biografía.
Cecilia Irene Loeza Mejía se ha destacado por su trayectoria académica en el área de Inteligencia Artificial Experimental, específicamente, el aprendizaje automático (o ciencia de datos). Actualmente es Candidata a Doctora en Ciencias de la Ingeniería por el Instituto Tecnológico Superior de Misantla (ITSM), es Maestra en Sistemas Computacionales, es Maestra en Ciencias Computacionales y Telecomunicaciones, y es Ingeniera en Tecnologías de la Información y Comunicaciones. Cecilia Loeza tiene en su haber artículos científicos y capítulos de libro en revistas de investigación con índices Journal Citation Reports (JCR), Scopus, CONAHCyT y Latindex. Entre los artículos científicos destacados se encuentra The potential and challenges of Health 4.0 to face COVID-19 pandemic: a rapid review. Su trayectoria de investigación la ha llevado a obtener distinciones, entre las que destacan: Galardón Mujeres que inspiran, marzo 2023, Xalapa, Veracruz; Premio Municipal de la Juventud, categoría Logro Académico, miembro del Padrón Veracruzano de Investigadores y colaboradora del Cuerpo Académico Internacional (grupo de investigación) Inteligencia Artificial del ITSM. Además, ha sido jurado en eventos académicos relevantes destacando su participación en: Projects associated with Mars Life Support. Así mismo, ha impartido ponencias en eventos nacionales e internacionales, promoviendo el conocimiento como divulgadora científica. Para más información visite www.researchgate.net/profile/Cecilia-Irene-Loeza-Mejia
Publicaciones.
Más recientes.Artículos científicos
| 2022 | Hernández-Sánchez, D. L.; Sánchez-DelaCruz, E.;Loeza-Mejía, C. I.& Hernández-González, A. G. (2022). Supplier classification by applying AutoML. In 2022 19th International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control (CCE) pp. 1-6. IEEE.https://doi.org/10.1109/CCE56709.2022.9975884 |
| 2022 | Fuentes-Ramos, M; Sánchez-DelaCruz, E.; Meza-Ruiz, I. V. &Loeza-Mejía, C. I.(2022). Neurodegenerative diseases categorization by applying the automatic model selection and hyperparameter optimization method. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. vol. 42, no. 5, pp. 4759-4767.https://doi.org/10.3233/JIFS-219263 |
| 2021 | Loeza-Mejía, C. I.; Sánchez-DelaCruz, E.; Pozos-Parra, P. & Landero-Hernández, L. A. (2021). The potential and challenges of Health 4.0 to face COVID-19 pandemic: a rapid review. Health and Technology.https://doi.org/10.1007/s12553-021-00598-8 |
| 2021 | Loeza-Mejía, C. I.; Biswal, R. R. & Fernandez Lambert, G. (2021). A machine learning approach for the feature extraction of pulmonary nodules. In Proceedings of Artificial Intelligence for Science, Industry and Society PoS(AISIS2019), 372, 24.https://doi.org/10.22323/1.372.0024 |
| 2020 | Loeza-Mejía, C. I.; Roldán Ortega, B.; Biswal, R. R.; Fernández Lambert, G.; & Reyes González, D. (2020). Recent Advances in Biomedical Image Segmentation Using Neural Networks. Research in Computing Science, 148(6), 73–82.Read online. |
| 2019 | Roldán Ortega, B.;Loeza-Mejía, C. I.& Biswal, R. R. (2019). Detección de la enfermedad "Mancha de hierro" en hojas del cafeto utilizando Redes Neuronales Convolucionales. Ingeniantes, 3(2), 64-68.Read online. |
| 2019 | Loeza-Mejía, C. I.; Biswal, R. R. & Sánchez-DelaCruz, E. (2019). Estado del arte de clasificación de nódulos pulmonares utilizando Aprendizaje Automático. Research in Computing Science, 148, 429-440.Read online. |
Capítulos de libro
| 2021 | Loeza-Mejía, C. I.; Sánchez-DelaCruz, E. & Fuentes-Ramos, M. (2021) Deep Neural Networks for Biomedical Image Segmentation: Trends and Best Practices. In: Batyrshin I., Gelbukh A., Sidorov G. (eds) Advances in Computational Intelligence. MICAI 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13067. Springer, Cham.https://doi.org/10.1007/978-3-030-89817-5_26 |
| 2021 | Lázaro-Lázaro, J. J. I.; Sánchez-DelaCruz, E.;Loeza-Mejía, C. I.; Pozos-Parra, P. & Landero-Hernández LA. (2021) Performance Evaluation of Artificial Neural Networks Applied in the Classification of Emotions. In: Batyrshin I., Gelbukh A., Sidorov G. (eds) Advances in Computational Intelligence. MICAI 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13067. Springer, Cham.https://doi.org/10.1007/978-3-030-89817-5_17 |
| 2020 | Loeza-Mejía, C. I.; Biswal, R. R.; Rodriguez-Tello, E. & Ochoa-Ruiz, G. (2020, June). Accurate Identification of Tomograms of Lung Nodules Using CNN: Influence of the Optimizer, Preprocessing and Segmentation. In Mexican Conference on Pattern Recognition (pp. 242-250). Springer, Cham.https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-49076-8_23 |
Artículo de divulgación
| 2023 | López-Ramírez, A. G.; Sánchez-DelaCruz, E.; &Loeza-Mejía, C. I.(2023). Identificación efectiva de patologías ginecológicas aplicando Random Forest. Caso: Hospital de la mujer, Tabasco, México. Komputer Sapiens, Año XV, No. I, pp. 8-1. IEEE.smia.mx/komputersapiens/files_ALMoStuNrEaChaBLe/ks152_3.39MB_compacta.pdf |