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Programa Oficial de Doctorado en Computación

2023/2024

Garantía de calidad

La EIUDC dispone de un Sistema de Garantía Interna de Calidad (SGIC), de acuerdo con los Criterios y Directrices de Garantía de Calidad del EEES, aplicable a todos los programas de doctorado verificados de acuerdo con el Real Decreto 99/2011 impartidos en la UDC. Si precisas más información, puedes consultar la documentación relativa al SGIC de la EIDUDC (Normativa para la implantación y el desarrollo del SGIC de la EIDUDC en los programas oficiales de doctorado verificados por el RD 99/2011; Manual del SGIC de la EIDUDC; y Procedimientos del SGIC de la EIDUDC).

Los procedimientos del SGIC establecen quien y como debe realizar el seguimiento y la supervisión de los resultados y del proceso de aprendizaje del estudiante en la titulación, estableciendo los órganos y mecanismos de coordinación, evaluación y mejora continua de los estudios, que son:

Comisión Académica do Programa de Doctorado: es el órgano colegiado responsable de la coordinación académica de los programas de doctorado. Toma las decisiones académicas relativas al título y sus estudiantes. Establece las directrices y el marco de actuación del coordinador/a del título y de todas las personas implicadas en la titulación. Todos los programas de doctorado verificados de acuerdo con el Real Decreto 99/2011 e impartidos en la UDC, incluidos los programas interuniversitarios no coordinados por la UDC, disponen de un coordinador del programa en la UDC.

Comisión de Garantía de la Calidad (CGC) de la EIDUDC: es el órgano que participa en las tareas de planificación y de seguimiento del SGIC y de los títulos del centro, actuando además como uno de los vehículos de comunicación interna de la política, los objetivos, los planes, los programas y las responsabilidades del centro. Es la responsable de realizar los informes anuales de seguimiento. Esta función es asumida por la Comisión Permanente de la EIUDC.

Resultados

El Sistema de Garantía Interna de la Calidad (SGIC) de la EIDUDC establece el modo en el que las Comisiones Académicas de los programas de doctorado que se imparten en la UDC miden y analizan los resultados del aprendizaje. Para eso, el SGIC utiliza tasas e indicadores globales que permiten evaluar cada curso académico la calidad de la formación. Se incluyen entre los resultados obtenidos el número de tesis defendidas y las que recibieron la mención internacional, y las tasas de éxito (número de tesis realizadas en 3 o 4 años), de graduación y de abandono y duración media de la tesis de doctorado.

Asegurando la calidad

Para asegurar que el título se desarrolla de acuerdo con la memoria de verificación presentada el centro realiza anualmente un informe de seguimiento de acuerdo con los procedimientos del SGIC del centro y los resultados obtenidos. Este informe es revisado por la ACSUG, agencia externa de evaluación.

Del resultado de este análisis se desprenderán las acciones correctivas y propuestas de mejora que permitan alcanzar los objetivos previstos y la mejora de la titulación.

Normativa de calidad

Comisiones

Para garantizar la calidad, se creará una comisión académica específica del programa.

Comisión académica

Santos Reyes, José
Coordinador

Cabalar Fernández, José Pedro
Secretario

Alonso Pardo, Miguel Ángel
Vocal PDI

Alonso Betanzos, María Amparo
Vocal PDI

Paramá Gabía, José Ramón
Vocal PDI

Duro Fernández, Richard José
Vocal PDI

Valderruten Vidal, Alberto
Vocal PDI

Indicadores de seguimiento

	Periodo	Valor
Plazas ofertadas Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)	2022/2023	20
Demanda Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)	2022/2023	15
Matrícula de nuevo ingreso Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)	2022/2023	12
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)	2022/2023	0
Matrícula total Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)	2022/2023	54
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)	2022/2023	33,33
Porcentaje de estudiantes extranjeros Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)	2022/2023	12,96
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)	2022/2023	0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)	2022/2023	72,22
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)	2022/2023	20,37
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)	2022/2023	7,41
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes) Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)	2022/2023	1,85
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes) Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)	2022/2023	n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)	2022/2023	25,93
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)	2022/2023	100
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)	2022/2023	25
Número de tesis defendidas Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)	2022/2023	4
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)	2022/2023	100
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)	2022/2023	0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)	2022/2023	0
Número de tesis presentadas en gallego Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)	2022/2023	0
Número de tesis presentadas en castellano Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)	2022/2023	1
Número de tesis presentadas en otro idioma Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)	2022/2023	3
Duración media de los estudos a tiempo completo Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)	2022/2023	1.755
Duración media de los estudos a tiempo parcial Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)	2022/2023	n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)	2022/2023	n/a
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)	2022/2023	0
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)	2022/2023	50
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)	2022/2023	50
Porcentaje de tesis "cum laude" Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)	2022/2023	100
Porcentaje de tesis con mención internacional Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)	2022/2023	50
Tasa de abandono Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)	2022/2023	12,77

	Periodo	Valor
Plazas ofertadas Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)	2021/2022	20
Demanda Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)	2021/2022	21
Matrícula de nuevo ingreso Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)	2021/2022	16
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)	2021/2022	0
Matrícula total Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)	2021/2022	52
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)	2021/2022	50
Porcentaje de estudiantes extranjeros Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)	2021/2022	13,46
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)	2021/2022	0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)	2021/2022	67,31
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)	2021/2022	17,31
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)	2021/2022	15,38
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes) Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)	2021/2022	7,69
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes) Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)	2021/2022	n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)	2021/2022	30,77
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)	2021/2022	100
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)	2021/2022	8,33
Número de tesis defendidas Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)	2021/2022	4
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)	2021/2022	50
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)	2021/2022	0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)	2021/2022	50
Número de tesis presentadas en gallego Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)	2021/2022	0
Número de tesis presentadas en castellano Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)	2021/2022	2
Número de tesis presentadas en otro idioma Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)	2021/2022	2
Duración media de los estudos a tiempo completo Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)	2021/2022	1.636
Duración media de los estudos a tiempo parcial Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)	2021/2022	n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)	2021/2022	1.936
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)	2021/2022	25
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)	2021/2022	25
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)	2021/2022	50
Porcentaje de tesis "cum laude" Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)	2021/2022	100
Porcentaje de tesis con mención internacional Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)	2021/2022	25
Tasa de abandono Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)	2021/2022	8,33

	Periodo	Valor
Plazas ofertadas Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)	2020/2021	20
Demanda Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)	2020/2021	23
Matrícula de nuevo ingreso Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)	2020/2021	18
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)	2020/2021	0
Matrícula total Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)	2020/2021	42
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)	2020/2021	16,67
Porcentaje de estudiantes extranjeros Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)	2020/2021	16,67
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)	2020/2021	0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)	2020/2021	69,05
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)	2020/2021	11,9
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)	2020/2021	19,05
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes) Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)	2020/2021	7,14
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes) Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)	2020/2021	n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)	2020/2021	26,19
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)	2020/2021	50
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)	2020/2021	50
Número de tesis defendidas Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)	2020/2021	2
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)	2020/2021	100
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)	2020/2021	0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)	2020/2021	0
Número de tesis presentadas en gallego Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)	2020/2021	0
Número de tesis presentadas en castellano Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)	2020/2021	0
Número de tesis presentadas en otro idioma Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)	2020/2021	2
Duración media de los estudos a tiempo completo Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)	2020/2021	1.387
Duración media de los estudos a tiempo parcial Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)	2020/2021	n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)	2020/2021	n/a
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)	2020/2021	0
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)	2020/2021	50
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)	2020/2021	50
Porcentaje de tesis "cum laude" Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)	2020/2021	100
Porcentaje de tesis con mención internacional Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)	2020/2021	50
Tasa de abandono Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)	2020/2021	7,41

	Periodo	Valor
Plazas ofertadas Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)	2019/2020	20
Demanda Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)	2019/2020	15
Matrícula de nuevo ingreso Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)	2019/2020	9
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)	2019/2020	0
Matrícula total Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)	2019/2020	38
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)	2019/2020	33,33
Porcentaje de estudiantes extranjeros Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)	2019/2020	18,42
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)	2019/2020	0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)	2019/2020	73,68
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)	2019/2020	5,26
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)	2019/2020	21,05
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes) Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)	2019/2020	15,79
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes) Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)	2019/2020	n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)	2019/2020	31,58
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)	2019/2020	88,89
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)	2019/2020	38,46
Número de tesis defendidas Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)	2019/2020	9
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)	2019/2020	100
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)	2019/2020	0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)	2019/2020	0
Número de tesis presentadas en gallego Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)	2019/2020	0
Número de tesis presentadas en castellano Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)	2019/2020	0
Número de tesis presentadas en otro idioma Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)	2019/2020	9
Duración media de los estudos a tiempo completo Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)	2019/2020	1.634
Duración media de los estudos a tiempo parcial Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)	2019/2020	n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)	2019/2020	n/a
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)	2019/2020	0
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)	2019/2020	33,33
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)	2019/2020	66,67
Porcentaje de tesis "cum laude" Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)	2019/2020	100
Porcentaje de tesis con mención internacional Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)	2019/2020	100
Tasa de abandono Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)	2019/2020	5

tesis

Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías: de la superficie a lo profundo
Novoa Paradela, David

Estimación de la Severidad de la Depresión en Internet: Nuevos Modelos y Recursos
Pérez Vila, Miguel Anxo

Generando explicaciones de sentido común con Answer Set Programming
Muñiz Castro, Brais

Nuevos algoritmos y metodologías para la construcción de colecciones para Recuperación de Información
Otero Freijeiro, David

Aplicación de técnicas de desarrollo automatizado de software en Sistemas de Información Geográfica
Hernández Alvarado, Suilen

Desarrollo de algoritmos eficientes para el ensamblaje de genomas basados en grafos de De Bruijn
Freire Castro, Borja

Detección y caracterización automática de regiones patológicas con fluido en imagen de Tomografía de Coherencia Óptica
Lizancos Vidal, Plácido Francisco

Hacia una detección de anomalías más sostenible: nuevos métodos y aplicaciones prácticas
Novo Meira, Jorge Alexandre

Métodos novedosos de detección de anomalías basados en aprendizaje profundo para el cribado de retinopatía diabética
Sutradhar, Shaon

Captura, representación, consulta y clasificación semántica de trayectorias
Martínez Pérez, Cristina

Modelo de madurez para BizDevOps
Sanjurjo Royo, Eduardo José

Técnicas de Deep Learning para el procesamiento y análisis automático de imagen médica de alta resolución
Suárez Hervella, Álvaro

Perspectivas Diferentes sobre Análisis Sintáctico de Dependencias
Anderson, Mark David

Viabilidad de codificaciones como etiquetado secuencial para el análisis sintáctico de dependencias
Strzyz, Michalina María

Estructuras de datos comprimidas para la representación de trayectorias
Galaktionov Hodovaniuk, Daniil

Estructuras de datos sucintas y autoindexadas para la explotación y representación de objetos móviles
Gómez Brandón, Adrián

Nuevos métodos escalables de aprendizaje máquina: Más allá de la clasificación y la regresión.
Eiras Franco, Carlos

Representación y explotación de secuencias de eventos
Varela Rodeiro, Tirso

Simple pero no simplista: reduciendo la complejidad de métodos de aprendizaje automático
Morán Fernández, Laura

Algoritmos para la medicina del sueño
Fernández Varela, Isaac-Daniel

Buscando robustez en un mundo multilingüe: de pipelines a embeddings
Doval Mosquera, Yerai

Caracterización del Edema Macular Diabético mediante análisis automático de Tomografías de Coherencia Óptica
De Moura Ramos, José Joaquim

Fusión de Información y Ensembles en el Aprendizaje Automático
Seijo Pardo, Borja

Métodos de computación evolutiva para la predicción de la estructura de proteínas y para la modelización computacional del proceso de plegado de proteínas.
Varela Miguéns, Daniel

Modelos de recuperación de información para sistemas de recomendación
Valcarce Silva, Daniel

Estructuras de datos compactas para conjuntos de datos grandes y complejos
Silva Coira, Fernando

Gradación automática de la hiperemia ocular mediante técnicas de procesado de imagen
Sánchez Brea, María Luisa

Línea Producto Software para Sistemas de Información Geográfica en Web
Cortiñas Álvarez, Alejandro

Procesamiento composicional del lenguaje para el análisis del sentimiento multilingüe
Vilares Calvo, David

ANÁLISIS DEL CRECIMIENTO TUMORAL MEDIANTE AUTÓMATAS CELULARES BASADO EN LOS RASGOS CARACTERÍSTICOS DEL CÁNCER
Monteagudo Insua, Ángel

Semantica causal para Programas Lógicos
Fandiño García, Jorge

publicaciones

Esta es una muestra de la producción científica de los estudiantes del programa de doctorado con el fin de orientar a futuros estudiantes interesados en este programa. En ningún caso debe considerarse un listado completo y exhaustivo de toda la producción científica de los estudiantes. La información es introducida por los propios doctorandos de forma relativamente desestructurada pero ha sido revisada y validada por la comisión académica.

Artículos en revistas internacionales

Bao, E., Pérez, A. & Parapar, J. Explainable depression symptom detection in social media. Health Inf Sci Syst12, 47 (2024). https://doi.org/10.1007/s13755-024-00303-9

Otras publicaciones

MetaHate: A Dataset for Unifying Efforts on Hate Speech Detection - Proceedings of the Eighteenth International AAAI Conference on Web and Social Media.

Artículos en revistas internacionales

Paz-Ruza, J., Alonso-Betanzos, A., Guijarro-Berdiñas, B., Cancela, B., & Eiras-Franco, C. (2023). Sustainable Transparency in Recommender Systems: Bayesian Ranking of Images for Explainability. arXiv preprint arXiv:2308.01196

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M. Gende, V. Mallén, J. de Moura, B. Cordón, E. Garcia-Martin, C. I. Sánchez, J. Novo, M. Ortega, "Automatic Segmentation of Retinal Layers in Multiple Neurodegenerative Disorder Scenarios", IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 27 (11), 5483-5494, IEEE , ISSN: 2168-2194, 10.1109/JBHI.2023.3313392 , 2023.

Addressing the data bottleneck in medical deep learning models using a human-in-the-loop machine learning approach Neural Computing and Applications. 2023-11-21 | Journal article DOI: 10.1007/s00521-023-09197-2 Part of ISSN: 0941-0643 Part of ISSN: 1433-3058 CONTRIBUTORS: Eduardo Mosqueira-Rey; Elena Hernández-Pereira; José Bobes-Bascarán; David Alonso-Ríos; Alberto Pérez-Sánchez; Ángel Fernández-Leal; Vicente Moret-Bonillo; Yolanda Vidal-Ínsua; Francisca Vázquez-Rivera

D. I. Morís, J. de Moura, S. Aslani, J. Jacob, J. Novo, M. Ortega. Multi-task localization of the hemidiaphragms and lung segmentation in portable chest X-ray images of COVID-19 patients. Digital Health. 2024;10. doi: 10.1177/20552076231225853

Goyanes, E., de Moura, J., Fernández-Vigo, J. I., Fernández-Vigo, J. A., Novo, J., & Ortega, M. (2024). Automatic simultaneous ciliary muscle segmentation and biomarker extraction in AS-OCT images using deep learning-based approaches. Biomedical Signal Processing and Control90, 105851. DOI: 10.1016/j.bspc.2023.105851

D. I. Morís, J. de Moura, J. Novo, M. Ortega, "Adapted generative latent diffusion models for accurate pathological analysis in chest X-ray images", Medical and Biological Engineering and Computing, 2024. doi: 10.1007/s11517-024-03056-5

CABALAR P, MUÑIZ B. Model Explanation via Support Graphs.Theory and Practice of Logic ProgrammingPublished online 2024:1-14.doi:10.1017/S1471068424000048 >

Morillo-Salas, J. L.Bolón-Canedo, V.Alonso-Betanzos, A.2024The imbalance problem: A comparison of sampling approaches using different parameters and feature selection methods in the context of classificationExpert Systems, e13591. https://doi.org/10.1111/exsy.13591

Mariano Garralda-Barrio, Carlos Eiras-Franco, Verónica Bolón-Canedo, A novel framework for generic Spark workload characterization and similar pattern recognition using machine learning, Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 189, 2024, 104881, ISSN 0743-7315, https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2024.104881. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731524000455) Abstract: Comprehensive workload characterization plays a pivotal role in comprehending Spark applications, as it enables the analysis of diverse aspects and behaviors. This understanding is indispensable for devising downstream tuning objectives, such as performance improvement. To address this pivotal issue, our work introduces a novel and scalable framework for generic Spark workload characterization, complemented by consistent geometric measurements. The presented approach aims to build robust workload descriptors by profiling only quantitative metrics at the application task-level, in a non-intrusive manner. We expand our framework for downstream workload pattern recognition by incorporating unsupervised machine learning techniques: clustering algorithms and feature selection. These techniques significantly improve the process of grouping similar workloads without relying on predefined labels. We effectively recognize 24 representative Spark workloads from diverse domains, including SQL, machine learning, web search, graph, and micro-benchmarks, available in HiBench. Our framework achieves a high accuracy F-Measure score of up to 90.9% and a Normalized Mutual Information of up to 94.5% in similar workload pattern recognition. These scores significantly outperform the results obtained in a comparative analysis with an established workload characterization approach in the literature. Keywords: Big data; Workload characterization; Apache spark; Pattern recognition; Machine learning

Paz-Ruza, J., Alonso-Betanzos, A., Guijarro-Berdiñas, B., Cancela, B., & Eiras-Franco, C. (2024). Sustainable transparency on recommender systems: Bayesian ranking of images for explainability. Information Fusion, 102497.

Paz-Ruza, J., Alonso-Betanzos, A., Guijarro-Berdiñas, B., Cancela, B., & Eiras-Franco, C. (2024). Beyond RMSE and MAE: Introducing EAUC to unmask hidden bias and unfairness in dyadic regression models. arXiv preprint arXiv:2401.10690

Timiraos, M., Zayas-Gato, F., Michelena, Á., & Arce, E. (2024). Laboratorios virtuales para el aprendizaje a distancia en grados STEAM. Revista de Investigación en Educación22(1), 87-106. DOI: https://doi.org/10.35869/reined.v22i1.5184

Michelena, Á., García Ordás, M. T., Aveleira-Mata, J., Marcos del Blanco, D. Y., Timiraos Díaz, M., Zayas-Gato, F., ... & Luis Calvo-Rolle, J. (2024). Beta Hebbian Learning for intrusion detection in networks with MQTT Protocols for IoT devices. Logic Journal of the IGPL32(2), 352-365.DOI: https://doi.org/10.1093/jigpal/jzae013

Arcano-Bea, P., Timiraos, M., Díaz-Longueira, A., Michelena, Á., Jove, E., & Calvo-Rolle, J. L. (2024). A One-Class-Based Supervision System to Detect Unexpected Events in Wastewater Treatment Plants. Applied Sciences14(12), 5185.DOI: https://doi.org/10.3390/app14125185

Michelena, Á., Zayas-Gato, F., Jove, E., Casteleiro-Roca, J. L., Quintián, H., Fontenla-Romero, Ó., & Luis Calvo-Rolle, J. (2024). Novel adaptive approach for anomaly detection in nonlinear and time-varying industrial systems. Logic Journal of the IGPL, jzae070.DOI: https://doi.org/10.1093/jigpal/jzae070

A. Anido-Alonso and D. Alvarez-Estevez, "Decentralized Data-Privacy Preserving Deep-Learning Approaches for Enhancing Inter-Database Generalization in Automatic Sleep Staging," in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 27, no. 11, pp. 5610-5621, Nov. 2023, doi: 10.1109/JBHI.2023.3310869.

Suárez-Marcote, S., Morán-Fernández, L., & Bolón-Canedo, V. (2024). Towards federated feature selection: Logarithmic division for resource-conscious methods. Neurocomputing, 596, 128099. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128099

Goyanes, E., de Moura, J., Fernández-Vigo, J.I. et al. 3D Features Fusion for Automated Segmentation of Fluid Regions in CSCR Patients: An OCT-based Photodynamic Therapy Response Analysis. J Digit Imaging. Inform. med. (2024). https://doi.org/10.1007/s10278-024-01190-y

Jorge Paz-Ruza, Alex A. Freitas, Amparo Alonso-Betanzos, Bertha Guijarro-Berdiñas, Positive-Unlabelled learning for identifying new candidate Dietary Restriction-related genes among ageing-related genes, Computers in Biology and Medicine, Volume 180, 2024, 108999, ISSN 0010-4825, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108999.

Fernández-Campa-González, Á., Paz-Ruza, J., Alonso-Betanzos, A., & Guijarro-Berdiñas, B. (2024). Positive-Unlabelled Learning for Improving Image-based Recommender System Explainability. arXiv preprint arXiv:2407.06740

Rivas-Villar, D., Hervella, Á.S., Rouco, J. et al. ConKeD: multiview contrastive descriptor learning for keypoint-based retinal image registration. Med Biol Eng Comput (2024). https://doi.org/10.1007/s11517-024-03160-6

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J. FigueroaD. Rivas-VillarJ. RoucoJ. Novo"Phytoplankton detection and recognition in freshwater digital microscopy images using deep learning object detectors"Heliyon2024

De Castro Celard, D.Cortiñas, A.Luaces, M. R.Pedreira, O.Places, A. S.: "Local features: Enhancing variability modeling in software product lines", en Journal of Systems and Software (to appear), Elsevier, NY (Estados Unidos), 2024.

E. López-Varela, J. de Moura, J. Novo, J. I. Fernández-Vigo, Javier Moreno Morillo, J. García-Feijóo, M. Ortega, "Evolutionary multi-target neural network architectures for flow void analysis in optical coherence tomography angiography", Applied Soft Computing, 153, 111304, 2024

Jager, Wander, Guijarro-Berdiñas, Bertha, Bouman, Loes, Antosz, Patrycja, Alonso Betanzos, Amparo, Salt, Douglas, Polhill, J. Gareth, Rodríguez Arias, Alejandro and Sánchez-Maroño, Noelia (2024) 'Simulating the Role of Norms in Processes of Social Innovation: Three Case Studies' Journal of Artificial Societies and Social Simulation 27 (1) 6 . doi: 10.18564/jasss.5168

Rodríguez-Arias, A., Sánchez-Maroño, N., Guijarro-Berdiñas, B. & Alonso-Betanzos, A., Lema-Blanco, I., Dumitru, A. (2022, September). An Agent-Based Model to Simulate the Public Acceptability of Social Innovations. Expert Systems. Wiley. (Aceptada, pendiente de publicación)

Muñoz-Ortiz, A., Gómez-Rodríguez, C. & Vilares, D. Contrasting Linguistic Patterns in Human and LLM-Generated News Text. Artif Intell Rev57, 265 (2024). https://doi.org/10.1007/s10462-024-10903-2

Capítulo de Libro

Jove, E., Michelena, Á., Timiraos, M., López, V. C., Quintian, H., & Calvo-Rolle, J. L. (2024). Intelligent learning models for renewable energy forecasting. In Intelligent Learning Approaches for Renewable and Sustainable Energy (pp. 105-155). Elsevier.Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B978044315806300005X

Intelligent Learning Approaches for Renewable and Sustainable Energy2024, Pages 105-155

Libro

Jove, E., Zayas-Gato, F., Michelena, Á., & Calvo-Rolle, J. L. (Eds.). (2023). Distributed Computing and Artificial Intelligence, Special Sessions II-Intelligent Systems Applications, 20th International Conference. Springer.DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-38616-9

Otras publicaciones

@inproceedings{bague2022role, ti@inproceedings{bague2022role, title={The role of feature selection in personalized recommender systems.}, author={Bagu{\'e}-Masan{\'e}s, Roger and Bol{\'o}n-Canedo, Ver{\'o}nica and Remeseiro, Beatriz}, booktitle={ESANN}, year={2022} >tle={The role of feature selection in personalized recommender systems.}, author={Bagu{\'e}-Masan{\'e}s, Roger and Bol{\'o}n-Canedo, Ver{\'o}nica and Remeseiro, Beatriz}, booktitle={ESANN}, year={2022} }

Moret-Bonillo, Vicente, Magaz-Romero, Samuel, Mosqueira-Rey, Eduardo, & Alvarez-Estévez, Diego. (2024). D6.14 Final QRBS software and IDC application (1.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10868936

Artículos en revistas internacionales

Morís, D. I., de Moura, J., Novo, J., & Ortega, M. (2022). Unsupervised contrastive unpaired image generation approach for improving tuberculosis screening using chest X-ray images. In Pattern Recognition Letters (Vol. 164, pp. 60–66). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.10.026

Morís, D. I., Hervella, Á. S., Rouco, J., Novo, J., & Ortega, M. (2023). Context encoder transfer learning approaches for retinal image analysis. In Computers in Biology and Medicine (Vol. 152, p. 106451). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106451

M. Naya-Varela, A. Faina, A. Mallo, R.J. Duro. A study of growth based morphological development in neural network-controlled walkers. Neurocomputing, v. 500, pp. 279-294, 2022

M. Gende, J. de Moura, J. Novo, M. G. Penedo, M. Ortega, "A New Generative Approach for Optical Coherence Tomography Data Scarcity: Unpaired Mutual Conversion between Scanning Presets", Medical & Biological Engineering & Computing, Springer, ISSN: 0140-0118, 10.1007/s11517-022-02742-6, 2023.

P. L. VidalJ. de MouraJ. NovoM. G. PenedoM. Ortega"Image-to-Image Translation with Generative Adversarial Networks via Retinal Masks for Realistic Optical Coherence Tomography Imaging of Diabetic Macular Edema Disorders"Biomedical Signal Processing and Control791040982023

P. L. VidalJ. de MouraJ. NovoM. Ortega"Multivendor fully-automatic uncertainty management approaches for the intuitive representation of DME fluid accumulations in OCT images"Medical & Biological Engineering & Computing1-162023

P. L. VidalJ. de MouraP. AlmuiñaM. FernándezM. OrtegaJ. Novo"Comprehensive fully-automatic multi-depth grading of the clinical types of macular neovascularization in OCTA images"Applied Intelligence2023(pending of publication)

Otero, D., Parapar, J., & Barreiro, Á. (2023). Relevance feedback for building pooled test collections. Journal of Information Science0(0). https://doi.org/10.1177/01655515231171085

D. I. MorísJ. de MouraP. J. MarcosE. Míguez-ReyJ. NovoM. Ortega"Comprehensive Analysis of Clinical Data for COVID-19 Outcome Estimation with Machine Learning Models"Biomedical Signal Processing and Control84104818 2023

D. Rivas-Villar, A. S. Hervella, J. Rouco, J. Novo, "Joint keypoint detection and description network for color fundus image registration", Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 13, No. 7, 4540-4562, 2023.

D. Rivas-Villar, A. R. Motschi, M. Pircher, C. K. Hitzenberger, M. Schranz, P. K. Roberts, U. Schmidt-Erfurth, H. Bogunović, "Automated Inter-Device 3D OCT Image Registration using Deep Learning and Retinal Layer Segmentation", Biomedical Optics Express, 14, 3726--3747, 2023

Magaz-Romero, S., Mosqueira-Rey, E., Alvarez-Estevez, D., Moret-Bonillo, V. (2023). Quantum Factory Method: A Software Engineering Approach to Deal with Incompatibilities in Quantum Libraries. In: Mikyška, J., de Mulatier, C., Paszynski, M., Krzhizhanovskaya, V.V., Dongarra, J.J., Sloot, P.M. (eds) Computational Science – ICCS 2023. ICCS 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 10477. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36030-5_6

M. Gende, J. de Moura, J. I. Fernández-Vigo, J. M. Martinez-de-la-Casa, J. García-Feijóo, J. Novo, M. Ortega, "Robust Multi-view Approaches for Retinal Layer Segmentation in Glaucoma Patients via Transfer Learning", Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 13 (5), 2846-2859, 2023.

D.Novoa-Paradela,O.Fontenla-Romero,and B.Guijarro-Berdiñas,“Fast deep autoencoder for federated learning,” Pattern Recognitionp.109805, 2023.[Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320323005034https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109805

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Pedreira, O.; Ramos Vidal, D.; Cortiñas, A.; Luaces, M. R.; Places, A. S.: "Development of Digital Libraries with Software Product Line Engineering", en Journal of Web Engineering, 20(7), River Publishers, Gistrup (Dinamarca), 2021, pp. 2017-2058.

Ramos Vidal, D.; Cortiñas, A.; Luaces, M. R.; Pedreira, O.; Places, A. S.: "Reducing complexity and cost of Digital Libraries development through Software Product Line Engineering", en Kalpa Publications in Computing, 14, EasyChair Ltd, Stockport (Reino Unido), 2023, pp. 133-135.

J. I. Fernández-VigoJavier Moreno MorilloE. López-VarelaJ. NovoM. OrtegaB. Burgos-BlascoLorenzo López GuajardoJuan Donate López"Repeatability of choriocapillaris flow voids by optical coherence tomography angiography in central serous chorioretinopathy"Plos One17e0279243 2022

E. López-VarelaJ. de MouraJ. NovoJ. I. Fernández-VigoJavier Moreno MorilloM. Ortega"Fully automatic segmentation and monitoring of choriocapillaris flow voids in OCTA images"Computerized Medical Imaging and Graphics104102172 2023

E. López-VarelaN. BarreiraN. OlivierR. ArroyoM. G. Penedo"Generation of synthetic intermediate slices in 3D OCT cubes for improving pathology detection and monitoring"Computers in Biology and Medicine 2023

Mosqueira-Rey, E., Hernández-Pereira, E., Alonso-Ríos, D., Bobes-Bascarán, J., & Fernández-Leal, Á. (2023). Human-in-the-loop machine learning: A state of the art. Artificial Intelligence Review56(4), 3005-3054.

Zayas-Gato, F., Michelena, Á., Jove, E. et al. A distributed topology for identifying anomalies in an industrial environment. Neural Comput & Applic34, 20463–20476 (2022). https://doi.org/10.1007/s00521-022-07106-7

Arce, E., Zayas-Gato, F., Suárez-García, A., Michelena, Álvaro, Jove, E., Casteleiro-Roca, J.-L., Quintián, H. ., & Calvo-Rolle, J. L. . (2022). Experiencia blended learning apoyada en un laboratorio virtual para educación de materias STEM. Bordón. Revista De Pedagogía74(4), 125–143. https://doi.org/10.13042/Bordon.2022.95592

Michelena, Á.; López, V.C.; López, F.L.; Arce, E.; Mendoza García, J.; Suárez-García, A.; García Espinosa, G.; Calvo-Rolle, J.-L.; Quintián, H. A Fault-Detection System Approach for the Optimization of Warship Equipment Replacement Parts Based on Operation Parameters. Sensors202323, 3389. https://doi.org/10.3390/s23073389

Michelena, Álvaro, et al. «A Novel Intelligent Approach for man‐in‐the‐middle Attacks Detection over Internet of Things Environments Based on Message Queuing Telemetry Transport». Expert Systems, febrero de 2023. https://doi.org/10.1111/exsy.13263.

Filgueiras, J.L., Varela, D. & Santos, J. Protein structure prediction with energy minimization and deep learning approaches. Nat Comput (2023). https://doi.org/10.1007/s11047-023-09943-4

Blanco-Mallo, E., Morán-Fernández, L., Remeseiro, B., & Bolón-Canedo, V. (2023). Do all roads lead to Rome? Studying distance measures in the context of machine learning. Pattern Recognition141, 109646. (https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109646

Y. Zhou, M. A. Chia, S. K. Wagner, M. S. Ayhan, D. Williamson, R. Struyven, T. Liu, M. Xu, M. Gende, P. Woodward-Court, Y. Kihara, UK Biobank Eye & Vision Consortium, A. Altmann, A. Y. Lee, E. J. Topol, A. K. Denniston, D. Alexander, P. A. Keane, "A foundation model for diverse and generalizable disease detection from retinal images", Nature, Nature Portfolio, ISSN: 0028-0836, https://doi.org/10.1038/s41586-023-06555-x, 2023.

Filgueiras, J.L., Varela, D., Santos, J. (2022). Energy Minimization vs. Deep Learning Approaches for Protein Structure Prediction. In: Ferrández Vicente, J.M., Álvarez-Sánchez, J.R., de la Paz López, F., Adeli, H. (eds) Bio-inspired Systems and Applications: from Robotics to Ambient Intelligence. IWINAC 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13259. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06527-9_11

Paola Carou-Senra, Jun Jie Ong, Brais Muniz Castro, Iria Seoane-Viano, Lucía Rodríguez-Pombo, Pedro Cabalar, Carmen Alvarez-Lorenzo, Abdul W Basit, Gilberto Pérez, Alvaro Goyanes: Inkjet printing has been extensively explored in recent years to produce personalised medicines due to its low cost and versatility, International Journal of Pharmaceutics: X, Volume 5,2023,100181,ISSN 2590-1567, https://doi.org/10.1016/j.ijpx.2023.100181

En trámite de redacción de un artículo que recoge los resultados de varios workshops realizados a finales del 2022 y principios del 2023, con el título de "Adaptive Portfolio Management based on Complexity Theory and Sociotechnical Design" para enviar a publicar en la revista Journal of the Association for Information System.

Libro

MICHELENA, A., CASTELEIRO-ROCA, J.L., JOVE, E., ZAYAS-GATO, F., QUINTIÁN, H., CALVO-ROLLE, J.L. (2022). Creación de laboratorios virtuales para asignaturas de control con Factory I/O® y Simulink®. A Coruña: Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións. ISBN: 978-84-9749-837-1. DOI: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498371

Otras publicaciones

Moret-Bonillo, Vicente, Gomez-Tato, Andres, Magaz-Romero, Samuel, Mosqueira-Rey, Eduardo, & Alvarez-Estevez, Diego. (2022). D6.9: QRBS software specifications. Zenodo. Retrieved from https://doi.org/10.5281/zenodo.7274558

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P. L. VidalJ. de MouraJ. NovoJ. RoucoM. Ortega"Fluid region analysis and identification via Optical Coherence Tomography image samples"XoveTIC 20182(18)1180MDPIISSN: 2504-390010.3390/proceedings218118027/09/2018-28/09/2018A Coruña September 2018

S. BaamondeJ. de MouraJ. NovoN. BarreiraM. Ortega"Automatic Characterization of Epiretinal Membrane in OCT Images with Supervised Training"XoveTIC 20182(18)1161MDPIISSN: 2504-390010.3390/proceedings218116127/09/2018-28/09/2018A Coruña September 2018

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P. Guevara, C. Román, A. Vazquez, N. López, F. Silva, I. Osorio, D. Bonometti, M. Guevara, N. Labra, N. Cárdenas, L. González, H. Hernández, J. Houenou, C. Poupon, J.-F. Mangin, M. Figueroa and C. Hernández. Analysis tools for the study of brain connectivity based on diffusion MRI. Health Data Science: Conference and Workshops (Make Health Chile 2019), Santiago (Chile), 2019.

Dealing with the database variability problem in learning from medical data: an ensemble-based approach using convolutional neural networks and a case of study applied to …D Alvarez-Estevez, I Fernández-VarelaarXiv preprint arXiv:1906.06666

A Convolutional Network for Sleep Stages ClassificationI Fernández-Varela, E Hernández-Pereira, D Alvarez-Estevez, ...arXiv preprint arXiv:1902.05748

Uncertainty in Quantum Rule-Based SystemsV Moret-Bonillo, I Fernández-Varela, D Álvarez-EstévezarXiv preprint arXiv:1811.02782

Artículos en revistas internacionales

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Capítulo de Libro

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Baamonde S, de Moura J, Novo J, Ortega M. Automatic Detection of Epiretinal Membrane in OCT Images by Means of Local Luminosity Patterns. InInternational Work-Conference on Artificial Neural Networks 2017 Jun 14 (pp. 222-235). Springer, Cham.

Baamonde S, de Moura J, Novo J, Rouco J, Ortega M. Feature Definition and Selection for Epiretinal Membrane Characterization in Optical Coherence Tomography Images. InInternational Conference on Image Analysis and Processing 2017 Sep 11 (pp. 456-466). Springer, Cham.

Samagaio G, de Moura J, Novo J, Ortega M. Optical Coherence Tomography Denoising by Means of a Fourier Butterworth Filter-Based Approach. InInternational Conference on Image Analysis and Processing 2017 Sep 11 (pp. 422-432). Springer, Cham.

de Moura J, Novo J, Ortega M, Barreira N, Penedo MG. Interactive Three-Dimensional Visualization System of the Vascular Structure in OCT Retinal Images. InInternational Conference on Computer Aided Systems Theory 2017 Feb 19 (pp. 306-313). Springer, Cham.

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Samagaio G, Estévez A, de Moura J, Novo J, Ortega M, Fernández M. Automatic Identification of Macular Edema in Optical Coherence Tomography Images. VISIGRAPP (4: VISIGRAPP) 2018: 533-540

de Moura, J., Novo, J., Penas, S., Ortega, M., Silva, J., & Mendonça, A. M. (2018). Automatic Characterization of the Serous Retinal Detachment Associated with the Subretinal Fluid Presence in Optical Coherence Tomography Images. Procedia Computer Science126, 244-253.

Samagaio, G., de Moura, J., Novo, J., & Ortega, M. (2018). Automatic Segmentation of Diffuse Retinal Thickening Edemas Using Optical Coherence Tomography Images. Procedia Computer Science126, 472-481.

Otras publicaciones

Brisaboa, N. R.de Bernardo, GuillermoNavarro, G.Varela Rodeiro, T.Seco, D.: "Compact Representations of Event Sequences", en Proceedings of the 2018 Data Compression Conference (DCC 2018), IEEE Computer Society, Snowbird, Utah (Estados Unidos), 2018, pp. 239-248.2375-0359/18/$31.00 ©2018 IEEE DOI 10.1109/DCC.2018.00032

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Cortiñas A., Luaces M.R., Rodeiro T.V. (2018) Storing and Clustering Large Spatial Datasets Using Big Data Technologies. In: R. Luaces M., Karimipour F. (eds) Web and Wireless Geographical Information Systems. W2GIS 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10819. Springer, Cham

Brisaboa, N. R.; Fariña, A.; Galaktionov, D.; Varela Rodeiro, T.; Rodríguez, M. : "New structures to solve aggregated queries for trips over public tranportation networks", en Proc. of the 25th Int. Symp. on String Proc. and Information Retrieval (SPIRE 2018) - LNCS 11147, Springer, Lima (Perú), 2018, pp. 85-98.

Brisaboa, N. R.; Gagie, T.; Gomez Brandon, A.; Navarro, G.: "Two-Dimensional Block Trees", en Proceedings of the 2018 Data Compression Conference (DCC 2018), IEEE Computer Society, Snowbird, Utah (Estados Unidos), 2018.

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Artículos en revistas internacionales

David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezSupervised Sentiment Analysis in Multilingual EnvironmentsInformation Processing & Management, 53(3):595-607, 2017. ISSN 0306-4573. DOI 10.1016/j.ipm.2017.01.004

David VilaresCarlos Gómez-Rodríguez and Miguel A. AlonsoUniversal, Unsupervised (Rule-Based), Uncovered Sentiment AnalysisKnowledge-Based Systems, 118:45-55, 2017. ISSN 0950-7051. DOI 10.1016/j.knosys.2016.11.014

L. Sanchez, N. Barreira, A. Mosquera, K. Evans, H. Pena-Verdeal, Defining the optimal region of interest for hyperemia grading in the bulbar conjunctiva, Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2016, Article ID 3695014, 1-9, 2016.

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Isaac Fernández-Varela, Elena Hernández-Pereira, Diego Álvarez-Estévez, Vicente Moret-Bonillo, Combining machine learning models for the automatic detection of EEG arousals, Neurocomputing, Volume 268, 2017, Pages 100-108, ISSN 0925-2312, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.086.

Isaac Fernández-Varela, Diego Alvarez-Estevez, Elena Hernández-Pereira, Vicente Moret-Bonillo, A simple and robust method for the automatic scoring of EEG arousals in polysomnographic recordings, Computers in Biology and Medicine, Volume 87, 2017, Pages 77-86, ISSN 0010-4825, http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2017.05.011.

Seijo-Pardo, B., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). Testing Different Ensemble Configurations for Feature Selection. Neural Processing Letters, 1-24.

Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). On the use of different base classifiers in multiclass problems. Progress in Artificial Intelligence, 1-9.

Seijo-Pardo, B., Porto-Díaz, I., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). Ensemble feature selection: Homogeneous and heterogeneous approaches. Knowledge-Based Systems118, 124-139.

Capítulo de Libro

Beatriz Remeseiro, Noelia Barreira, Luisa Sanchez Brea, Lucia Ramos, Antonio Mosquera, Machine Learning Applied to Optometry Data, Advances in Biomedical Informatics, 2017.

Preprocessing in high dimensional datasets - Springer (referencia bibliográfica aínda non disponible).

Alonso-Betanzos, A., Bolón-Canedo, V., Eiras-Franco, C., Morán-Fernández, L. and Seijo-Pardo, B. Preprocessing in high dimensional datasets. In Dawn E. Holmes and Lakhmi C. Jain. (Eds.), Advances in Biomedical Informatics. Springer-Verlag, 2017.

Libro

Autores: Miguel Ángel Rodríguez Luaces, Alejandro Cortiñas Álvarez, Guillermo de Bernardo Roca Editado / Impreso por: Reprografía Noroeste, S. L. Fecha de edición: 11/2016 ISBN: 978-84-16294-37-4 Depósito Legal: C2085-2016

Otras publicaciones

Galaktionov H., Daniil; Luaces, M. R.; Places, A. S.: "Navigational Rule Derivation: An Algorithm To Determine The Effect Of Traffic Signs On Road Networks", en Proc. of the 20th Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS 2016), AIS Electronic Library (AISeL), Chiayi (Taiwán), 2016.

Brisaboa, N. R.; Gomez Brandon, A.; Navarro, G.; Paramá, J. R.: "GraCT: A Grammar based Compressed representation of Trajectories", en Proc. of the 23rd Int. Symp. on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2016) - LNCS 9954, Springer , Beppu (Xapón), 2016, pp. 218-230.

Brisaboa, N. R.; Fariña, A.; Galaktionov H., Daniil; Rodríguez, M. Andrea: "Compact Trip Representation over Networks", en Proc. of the 23rd Int. Symp. on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2016) - LNCS 9954, Springer, Beppu (Xapón), 2016, pp. 240-253.

Artículos en revistas internacionales

Eiras-Franco, C., Bolón-Canedo, V., Ramos, S., González-Domínguez, J., Alonso-Betanzos, A., & Touriño, J. (2016). Multithreaded and Spark parallelization of feature selection filters. Journal of Computational Science

Daniel Valcarce, Javier Parapar, Álvaro Barreiro. Item-Based Relevance Modelling of Recommendations for Getting Rid of Long Tail Products. Knowledge-Based Systems, vol. 103, pp. 41-51, 2016. DOI 10.1016/j.knosys.2016.03.021.

Jesús Vilares, Miguel A. Alonso, Yerai Doval and Manuel Vilares, Studying the Effect and Treatment of Misspelled Queries in Cross-Language Information Retrieval, Information Processing & Management, 52(4):646-657, 2016. ISSN 0306-4573. DOI 10.1016/j.ipm.2015.12.010

L. Sanchez, N. Barreira, N. Sanchez-Marono, A. Mosquera, C. Garcia Resua, M.J. Giraldez, On the development of conjunctival hyperemia computer-assisted diagnosis tools: Influence of feature selection and class imbalance in automatic gradings, Artificial Intelligence in Medicine, 71, 30-42, 2016.

Caamaño, P., Salgado, R., Bellas, F., & Duro, R. J. (2016). Introducing Synaptic Delays in the NEAT Algorithm to Improve Modelling in Cognitive Robotics. Neural Processing Letters43(2), 479-504.

Salgado, R., Prieto, A., Bellas, F., Calvo-Varela, L., & Duro, R. J. (2016). Motivational engine with autonomous sub-goal identification for the Multilevel Darwinist Brain. Biologically Inspired Cognitive Architectures17, 1-11.

Artículos en revistas nacionales

Yerai Doval, Carlos Gómez-Rodríguez and Jesús Vilares, Segmentación de palabras en español mediante modelos del lenguaje basados en redes neuronales, Procesamiento del Lenguaje Natural, 57:75-82, 2016. ISSN 1135-5948.

David Vilares and Miguel A. AlonsoA review on political analysis and social mediaProcesamiento del Lenguaje Natural, 56:13-23, 2016. ISSN 1135-5948.

Capítulo de Libro

J. de MouraJ. NovoM. OrtegaP. Charlón"3D retinal vessel tree segmentation and reconstruction with OCT images"Lecture Notes in Computer Science: Image Analysis and Recognition9730716-726SpringerISBN: 978-3-319-41500-0International Conference on Image Analysis and Recognition, ICIAR'1613/07/2016-15/07/2016Povoa de Varzim, Portugal July 2016

J. de MouraJ. NovoM. OrtegaN. BarreiraM. G. Penedo"Vessel Tree Extraction and Depth Estimation with OCT Images"Lecture Notes in Artificial Intelligence: Advances in Artificial Intelligence986823-33SpringerISSN: 0302-9743ISBN: 978-3-319-44635-610.1007/978-3-319-44636-317th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, CAEPIA 201614/09/2016 - 16/09/2016Salamanca September 2016

Otras publicaciones

Brisaboa, N. R.Cerdeira-Pena, A.Lopez Lopez, N.Navarro, G.Penabad, M. R.Silva Coira, F.: "Efficient Representation of Multidimensional Data over Hierarchical Domains", en Proc. of the 23rd Int. Symp. on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2016) - LNCS 9954, Springer, Beppu (Xapón), 2016, pp. 191-203.

Artículos en revistas internacionales

A. Monteagudo and J. Santos. “Treatment analysis in a cancer stem cell context using a tumor growth model based on cellular automata”. PLOS ONE doi: 10.1371/journal.pone.0132306, 10 (7), 2015 (Impact Factor: 3.234).

J. Santos and A. Monteagudo. “Analysis of behaviour transitions in tumour growth using a cellular automaton simulation”. IET Systems Biology. doi: http://dx.doi.org/10.1049/iet-syb.2014.0015 9(3):75 – 87, 2015 (Impact Factor: 1.059).

Daniel Valcarce, Javier Parapar, Álvaro Barreiro. A Distributed Recommendation Platform for Big Data. Journal of Universal Computer Science, vol. 21(13), pp. 1810-1829, 2015. DOI 10.3217/jucs-021-13-1810.

David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezA linguistic approach for determining the topics of Spanish Twitter messagesJournal of Information Science, 41(2): 127-145, 2015. ISSN 0165-5515. DOI 10.1177/0165551514561652

David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezA syntactic approach for opinion mining on Spanish reviewsNatural Language Engineering, 21(1):139-163, 2015. ISSN 1351-3249. DOI 10.1017/S1351324913000181

David VilaresMike Thelwall and Miguel A. AlonsoThe megaphone of the people? Spanish SentiStrength for real-time analysis of political tweetsJournal of Information Science, 41(6):799-813, 2015. ISSN 0165-5515. DOI 10.1177/0165551515598926

David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezOn the usefulness of lexical and syntactic processing in polarity classification of Twitter messagesJournal of the Association for Information Science and Technology (JASIST), 66(9):1799-1816, 2015. ISSN 2330-1635. DOI 10.1002/asi.23284

Capítulo de Libro

J.Santos and A. Monteagudo. “Tumor growth emergent behavior analysis based on cancer hallmarks and in a cancer stem cell context”. Emerging Trends in Computational Biology, Bioinformatics and Systems Biology. Q-N. Tran & H.R. Arabnia (Eds.) 2015 (In Press)

L. Sanchez, N. Barreira, H. Pena Verdeal, E. Yebra Pimentel, A novel framework for hyperemia grading based on artificial neural networks, Lecture Notes in Computer Science: Advances in Computational Intelligence (International Work Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2015), 9094, 263-275, 2015.

L. Sanchez, N. Barreira, A. Mosquera, C. Garcia Resua, E. Yebra Pimentel, Automatic Selection of Video Frames for Hyperemia Grading, Lecture Notes in Computer Science: Computer Aided Systems Theory, Revised Selected Papers EUROCAST 2015, 9520, 479 - 486, 2015.

Artículos en revistas internacionales

A. Monteagudo and J. Santos. “Studying the capability of different cancer hallmarks to initiate tumor growth using a cellular automaton simulation. Application in a cancer stem cell context”. Biosystems doi: 10.1016/j.biosystems.2013.11.001115, 115:46-58. 2014 (Impact Factor: 1.548).

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