ERIK YIDELL CARBAJAL DEGANTE



DATOS GENERALES
Nombre completo   ERIK YIDELL CARBAJAL DEGANTE
Máximo nivel de estudios   DOCTORADO
Antigüedad académica en la UNAM   7 años
NOMBRAMIENTOS
Vigente   INVESTIGADOR ASOCIADO C TC No Definitivo
Otra entidad de la UNAM
Desde 16-11-2023
INVESTIGADOR ASOCIADO C TC No Definitivo
Dirección General de Asuntos del Personal Académico
Desde 01-02-2023 hasta 15-11-2023
AYUDANTE PROFESOR B TP No Definitivo
Facultad de Ingeniería
Desde 16-05-2019 hasta 31-01-2023
AYUDANTE PROFESOR B TP No Definitivo
Facultad de Ingeniería
Desde 16-08-2018 hasta 15-05-2019
PROFESOR ASIGNATURA A TP No Definitivo
Facultad de Ingeniería
Desde 16-08-2018 hasta 31-01-2019
AYUDANTE PROFESOR B TP No Definitivo
Facultad de Ingeniería
Desde 16-01-2017 hasta 15-08-2018
ESTIMULOS, PROGRAMAS, PREMIOS Y RECONOCIMIENTOS
* SNI C2023 - 2024
* EQUIVALENCIA PRIDE B2023 - 2024
INFORMACIÓN DE PUBLICACIONES
Firmas  
Carbajal-Degante E. Carbajal-Degante, Erik Degante E.C.
ID's SCOPUS  
57191541060
ORCID's  
0000-0002-1532-9322
Áreas de conocimiento  
Computer science, theory and methods Multidisciplinary sciences Radiology, nuclear medicine and medical imaging Applied mathematics Education
Electrical and Electronic Engineering Health informatics Health professions (miscellaneous) Multidisciplinary Radiology, nuclear medicine and imaging
Coautorías con entidades de la UNAM  
  • Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
  • Facultad de Ciencias
  • Facultad de Ingeniería
  • Facultad de Medicina
  • Otra entidad de la UNAM
 Revistas en las que ha publicado  (6):
  1. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, Irlanda (2021)
  2. Investigación en educación médica (Impresa), México (2023)
  3. Perfiles Educativos, México (2023)
  4. Proceedings of SPIE, Estados Unidos America (2016, 2018, 2021)
  5. Quantitative Imaging In Medicine And Surgery, China (2021)
  6. SCIENTIFIC REPORTS, Reino Unido (2024)


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# Título del documento Autores Año Revista Fuente Citas WoS Citas Scopus
1DeepReg: a deep learning hybrid model for predicting transcription factors in eukaryotic and prokaryotic genomes2ᵒ autor: Carbajal-Degante E., Ledesma-Dominguez L., Moreno-Hagelsieb G., Perez-Rueda E.2024SCIENTIFIC REPORTSWoS-id: 001207003700015
Scopus-id: 2-s2.0-85190824879
22
2Hacia revisiones de la literatura más eficientes potenciadas por inteligencia artificial1ᵉʳ autor: Carbajal-Degante E., Gutiérrez M.H., Sánchez-Mendiola M.2023Investigación en educación médica (Impresa)Scopus-id: 2-s2.0-85163954691
08
3La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria ¿Salió el genio de la lámpara?2ᵒ autor y autor de correspondencia: Degante E.C., Mendiola M.S.2023Perfiles EducativosScopus-id: 2-s2.0-85189158734
04
4What is new in computer vision and artificial intelligence in medical image analysis applicationsCoautor: Carbajal-Degante, Erik, Olveres, Jimena, Gonzalez, German, Torres, Fabian, et al.2021Quantitative Imaging In Medicine And SurgeryWoS-id: 000659280500017
Scopus-id: 2-s2.0-85107418624
3552
5Active Contours for Multi-Region Segmentation with a Convolutional Neural Network Initialization1ᵉʳ autor: Carbajal-Degante E., Avendaño S., Ledesma L., Olveres J., et al.2021Proceedings of SPIEWoS-id: 000671891800004
Scopus-id: 2-s2.0-85092726643
33
6A multiphase texture-based model of active contours assisted by a convolutional neural network for automatic CT and MRI heart ventricle segmentation1ᵉʳ autor: Carbajal-Degante, Erik, Avendano, Steve, Ledesma, Leonardo, OLVERES, JIMENA, et al.2021COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINEWoS-id: 000702665200008
Scopus-id: 2-s2.0-85115395830
44
7A Multiphase Active Contour Model based on the Hermite Transform for Texture Segmentation1ᵉʳ autor: Carbajal-Degante E., Olveres J., Escalante-Ramírez B.2018Proceedings of SPIEWoS-id: 000452663000044
Scopus-id: 2-s2.0-85052500538
14
8Texel-based image classification with orthogonal bases1ᵉʳ autor: Carbajal-Degante, Erik, Nava, Rodrigo, Olveres, Jimena, Escalante-Ramirez, Boris, et al.2016Proceedings of SPIEWoS-id: 000385792600046
Scopus-id: 2-s2.0-84991463747
00
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