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 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 |