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2024

Tesis Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Francés La problématique posée par le handicap a été et reste une préoccupation majeure des pouvoirs publics car elle véhicule des représentations conduisant à des attitudes répréhensibles. Depuis l'Antiquité, la prise en charge des personnes handicapées est dépendante de la stigmatisation liée à des politiques sociales contextualisées. Pour ce faire, afin de rendre efficaces les interventions des acteurs et de définir des projets et programmes susceptibles d'améliorer la qualité de vie des personnes handicapées, la communauté scientifique a jugé opportun de procéder à des classifications du handicap : la classification internationale des maladies chroniques (CIM), la Classification internationale du handicap (CIH) et la Classification internationale du fonctionnement (CIF). Ainsi, on note une nette ressemblance entre les composantes de la qualité de vie et celles de la CIF. Cet état de fait est corroboré par les résultats des enquêtes qui militent en faveur de la mobilisation des dimensions objectives et subjectives de la qualité de vie. C'est dans ce contexte que l'étude révèle que 59% des personnes interrogées perçoivent la bonne santé comme l'équivalent d'une bonne qualité de vie, tandis que 92,3% la considèrent comme sa dimension la plus importante. Par conséquent, les politiques publiques d'action sociale traduites en projets et programmes doivent sans aucun doute porter sur la santé au sens large afin de contribuer à l'amélioration de la qualité de vie des personnes handicapées. De manière explicite, chaque personne handicapée définira son projet de vie axé sur : la réadaptation à base communautaire, l'approche territoriale, l'autonomisation et l'érection d'infrastructures sociales. metadata SAMB, Sérigne Mapathé mail serigne.samb@doctorado.unib.org (2024) Analyse des politiques publiques d'action sociale sur la qualité de vie des personnes handicapées du Sénégal: le cas du département de bignona. Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.

2023

Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En las siguientes páginas, se propone un análisis sobre las actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de lenguas extranjeras e indígenas. El escenario concreto de investigación corresponde a la Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje (ELCL) de la Universidad Nacional de Costa Rica (UNA), entidad académica que ofrece a la población estudiantil carreras de inglés y francés, así como cursos optativos en otros idiomas diferentes a los de estas carreras, inclusive de lenguas indígenas de Costa Rica. La población estudiantil investigada es no indígena y hablante nativa del español. En esta investigación, se analiza la presencia de cuatro tipos de actitud: actitud instrumental, actitud integrativa, actitud cognoscitiva y conativa. El objeto de estudio se delimitó con base en el sustento teórico de que un mismo tipo de actitud puede ser más o menos valorada de acuerdo con las características sociolingüísticas de las lenguas. En este caso, se pretende comparar la categoría lengua indígena (LI) con la categoría lenguas extranjeras distintas a las de la carrera (LEDC) en relación con cada tipo de actitud. Sumado a lo anterior, la delimitación del objeto de estudio también implica poner en evidencia los factores socioeducativos del estudiantado y su relación con cada tipo de actitud. Estos factores son: edad, fuente de manutención y área académica. Asimismo, para el análisis de los datos se ha escogido el enfoque mixto de investigación, cuya recolección de datos se llevó a cabo mediante escalas Likert y entrevistas. Dentro de los resultados se espera que la actitud ante lenguas extranjeras diferentes a las de la carrera (LEDC) o indocostarricenses (LI), devele las perspectivas, creencias y valoraciones del estudiantado universitario, con el propósito de que, siendo la actitud un elemento que estimula el aprendizaje de segundas lenguas, consoliden las bases de investigaciones futuras. metadata Marín Esquivel, Rebeca mail rebeca.marin@doctorado.unib.org (2023) Actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de las lenguas indígenas y extranjeras. Caso: Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje de la Universidad Nacional, Costa Rica. Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.

Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En este estudio se analizó el nivel de conocimiento, las destrezas y las actitudes de los docentes de enfermería en el uso de simuladores de alta fidelidad (SAF) en los procesos de enseñanza-aprendizaje. La literatura destacó la importancia del uso de los SAF en los programas de la enfermería y la necesidad de que los facultativos demostraran tener dominio de estas tecnologías para alcanzar los objetivos educativos (Jeffries, 2022; Organización Mundial de la Salud, 2022). Los resultados del estudio pueden servir para implementar una metodología de desarrollo profesional en las Instituciones de Educación Superior de Puerto Rico. El estudio utilizó los paradigmas cuantitativos, descriptivos y exploratorios para el análisis de los datos, integrando también una sección para recibir opiniones de los participantes. Para conocer el nivel de conocimiento, destrezas y actitudes de los docentes en el uso de simuladores de alta fidelidad (SAF) se analizaron datos de una muestra de noventa y un (n=91) participantes. En el estudio se validó un cuestionario que solicitó a los participantes contestar doce (12) reactivos mediante una escala Likert considerando los SAF en las funciones docentes. Los resultados del estudio demostraron diferencias significativas entre los niveles de conocimiento, dominio de destrezas y actitudes del docente de enfermería en el uso de los SAF considerando el grado académico más alto alcanzado y la participación en actividades de desarrollo profesional (<.05). Esto es, mientras más alto el grado académico y frecuencia en la participación en actividades de desarrollo profesional, más alto son los niveles de conocimientos, destrezas y actitudes del docente en el uso de los SAF para mejorar las competencias de los estudiantes. Además, se comprobaron correlaciones significativas (<.01) entre los constructos que sirvieron de marco teórico conceptual para el estudio. Lo que demuestra que puede ser usado por otros investigadores para estudios similares. metadata Molina Molina, Ivan José mail ivan.molina@doctorado.unib.org (2023) Análisis del nivel de conocimiento, las destrezas y las actitudes de los docentes en enfermería en torno al uso de simuladores de alta fidelidad. Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.

2022

Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La presente tesis doctoral se realiza con el interés de conocer y comprender la forma como la Realidad Aumentada (RA) puede incidir en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar del Colegio República de Colombia. En el constructo teórico se aborda el rol de las TIC en la educación desde lo general a lo particular, para conocer experiencias del uso de la RA en ambientes de primera infancia y comprender la relación que existe entre su utilización y el aprendizaje significativo a partir de una exploración epistemológica que constituye el componente teórico del estudio. Con base en lo anterior, se contempla llevar a cabo un experimento social que desarrolla el componente empírico práctico de esta investigación, en el cual se utiliza la RA en unidades didácticas, diseñadas, desarrolladas y evaluadas en el marco conceptual de la enseñanza para la comprensión, en ambientes que combinan el mundo físico con el mundo virtual, para identificar, analizar, comprender y explicar los cambios que se presentan en el aprendizaje significativo. La investigación es de corte participativa cuasi experimental y de enfoque mixto pues es a partir de la observación, el análisis y la evaluación de los datos, hechos y resultados prácticos, que se quiere conocer y comprender los posibles cambios en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar. En el estudio participan 27 estudiantes de preescolar, igual número de padres, 5 docentes y 3 expertos. Los resultados de la investigación permiten establecer cómo cambia el aprendizaje significativo de los estudiantes del grado de Transición, del nivel de Preescolar, cuando se utiliza la realidad aumentada en su entorno de aprendizaje. metadata Prado Rodriguez, Olga Lucia mail olga.prado@doctorado.unini.edu.mx (2022) Análisis de la incidencia de la realidad aumentada en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar. Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.

Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Se valida la pertinencia de las iniciativas interculturales del programa de educación bilingüe de Casa de Corazón (2002-2021), en sus iniciativas para la formación continua de sus maestros, basado en lo que sustenta Ipiña (1997) y la UNESCO (2017). Esta investigación presenta una serie de coincidencias en el marco de la competencia intercultural de maestros y el nivel de satisfacción de las familias del alumnado del programa de educación preescolar en el estado de Minnesota (EE. UU.).Aquí se exponen las actitudes que deben poseer los maestros que enseñan español de inmersión desde un contexto global con perspectiva pedagógica holística tal como lo sustentan Conboy y Kuhl (2013) que resaltan el impacto de la formación docente intercultural en el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Se presentan resultados de la correlación de los planteamientos de Ipiña y la UNESCO, con las iniciativas del programa de capacitación en competencia intercultural de Casa de Corazón. Se resaltan las coincidencias en las tres encuestas sobre las características que deben poseer los maestros que trabajan en contextos interculturales globales. Tales como pedagogía inclusiva, sentido de pertenencia y promoción intercultural sostenible. La metodología utilizada para alcanzar estas conclusiones fue sustentada con los enfoques cuantitativo y cualitativo, a través de encuestas anónimas plasmadas en una matriz que se le realizaron a familias, maestros y administrativos. Datos que plantean la tesis de que Casa de Corazón es un referente de la promoción de iniciativas interculturales inclusivas y estas competencias están alineadas a la vez con el objetivo 4 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible establecidos por la ONU (2015) que sugiere la necesidad de una educación de calidad desde contextos globales y donde se propone un plan maestro para conseguir un futuro sostenible e inclusivo para todos desde la educación intercultural. metadata Hernández Hernández, Jansel mail jandez@gmail.com (2022) Currículo intercultural de inmersión en español en centros de educación prescolar: proyecto de Casa de Corazón (2002-2020). Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.

Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Dentro de la enfermería, los recursos de comunicación/ documentación escrita son, explícitamente, uno de los factores clave que hacen al plan de cuidado profesional esperado dentro del modelo adoptado para ello, dado que también permiten la comunicación entre los integrantes del equipo interdisciplinario. De ahí que el objetivo fue diseñar estrategias con potencial efectividad hacia el mejoramiento de las destrezas comunicativas de los estudiantes de enfermería con la finalidad de garantizar un adecuado nivel de calidad de las notas de enfermería. En cuanto a la metodología, se realizó un estudio no experimental, transversal, retrospectivo y cuantitativo mediante el cual se aplicó una encuesta ad hoc para medir el nivel de calidad de las notas de enfermería sobre una muestra aleatoria simple de 164 estudiantes de Grado Asociado en Ciencias en Enfermería de Dewey University Recinto de Hato Rey, Puerto Rico. Se informaron estadísticos descriptivos, se determinaron categorías de calidad sobre la escala global y se evaluaron efectos de los factores sociodemográficos sobre tal escala. Se utilizó el programa SPSS 20.0 para Windows, aceptando un nivel de significancia de p < 0,05. Entre los principales resultados, se halló un nivel de calidad de las notas de enfermería moderado a elevado, condicionado por deficiencias funcionales relacionadas con la confección de las notas, pero con determinantes parámetros de voluntad hacia la formación en la confección de notas de calidad. Como propuesta de intervención se determinó que debiera realizarse la corrección de trabajos de inicios de la carrera, para continuar con un proceso continuo de evaluación de las notas de enfermería. Se concluyó que, si bien el nivel de calidad de las notas de enfermería del personal encuestado fue moderado a elevado, existen falencias de base que deben ser corregidas mediante instancias formativas que se sugieren desde los primeros años de la carrera. metadata Bonilla Soto, Lourdes Milagros mail lmb_02@hotmail.com (2022) Deficiencias y Necesidades de Comunicación Escrita en los Estudiantes de Enfermería de Dewey University en Puerto Rico. Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.

Tesis SIN ESPECIFICAR Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Las descargas de pozos sépticos en malfuncionamiento o descargas directas a los cuerpos de agua ocasionan contaminación por patógenos e incumplimiento con los parámetros de la Ley Federal de Agua Limpia. La Agencia de Protección Ambiental Federal, determinó que la cuenca Río Grande de Loíza (RGL) es la más deteriorada en Puerto Rico y estimó que el 65 % de la población aguas arriba de la represa no cuenta con infraestructura sanitaria; El 50 % de los pozos sépticos no funcionan correctamente, de estos, 5 % tienen descargas directas y 95 % tienen desbordamientos. Planteó la necesidad de diseñar e implementar soluciones geoespaciales costo efectivas para atender algunos de los problemas de mayor prioridad (EPA, 2011).La investigación tuvo como objetivo general elaborar un modelo geoespacial para priorizar los factores de riesgo ambiental relacionados a las Comunidades sin Alcantarillado Sanitario para facilitar la toma de decisiones en el proceso de cumplimiento de la ley de agua limpia en la cuenca del RGL. La metodología ad hoc permitió establecer los criterios, los procedimientos para priorizar los factores, determinar el nivel de riesgo e identificar que el 79 % del área de la cuenca no tiene servicio sanitario. La correlación de las estructuras/km2, la cercanía a los ríos, la clasificación de uso de terrenos y la presencia de suelos hídricos D generó la capa de información geográfica que identificó 27 % del área de estudio como alto y muy alto riesgo. El modelo es una herramienta de innovación que puede incorporarse en el proceso de toma de decisiones para las agencias estatales y federales, y permite evaluar, ubicar y seleccionar a priori, aquellas comunidades que representan mayor riesgo de contaminación por fuentes domésticas. Los municipios pueden solicitar fondos para proyectos de infraestructura sanitaria para las comunidades en miras de un desarrollo sostenible. metadata Fernandez Valencia, Maria de Lourdes mail lufeva@gmail.com (2022) Modelo Geoespacial para Priorizar los Factores de Riesgo Ambiental de las Comunidades Sin Alcantarillado Sanitario en la Cuenca del Río Grande de Loíza en Puerto Rico. Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.

Tesis Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El modelo de valuación de eficiencia en la empresa de exportación 4.0 (MMVEE), bajo la lógica difusa, es una investigación científica fáctica de nivel aplicado. El modelo es sistémico de lazo cerrado, artificial e imaginado que permite movilizar a una empresa exportadora sumida en la incertidumbre a un nivel de uso eficiente de las tecnologías digitales disruptiva de la Industria 4.0. Un modelo original e innovador que permite ser aplicado de forma ágil y efectiva, en una línea de producción, una empresa, un sector económico e incluso en un país, con el objetivo de mejorar la competitividad funcional y el cuido de los recursos naturales. Un modelo que realmente ayuda a la sostenibilidad del sector exportador bajo la incertidumbre de la Industria 4.0. metadata Alegre Poma, Napoleón Brito mail alegreybravo@gmail.com (2022) Modelo de Valuación de Eficiencia En La Empresa de Exportación 4.0. Bajo La Lógica Difusa. Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.

2021

Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En la actualidad, cada día es más el número de personas que hablan el idioma inglés en el mundo. Según las proyecciones, muy pronto, la mitad de los habitantes del mundo, estarán hablando este idioma o lo estarán aprendiendo. El ámbito educativo no está ajeno a esta realidad, ya que el idioma inglés, es de hecho, una herramienta fundamental para el éxito académico, pues se hace necesario para poder consultar bibliografía escrita en este idioma, que facilita la atención de títulos académicos, en la gran mayoría de las carreras universitarias. Esta investigación se propuso analizar la integración de los instrumentos de evaluación y su influencia en el proceso de adopción y aprendizaje del inglés de los educandos adultos de dos centros educativos, también diagnosticar los instrumentos de evaluación que utilizan los educadores de dichos centros educativos, respecto a los estándares que se utilizan actualmente en la enseñanza del inglés como segundo idioma (ESL). La hipótesis de investigación planteada, fue que el uso de los instrumentos de evaluación influye en la motivación y el rendimiento académico de los educandos adultos de los dos centros educativos estudiados. Se aplicó la técnica de la encuesta enfocada a los grupos de interés que refieren la problemática que plantea el tema de estudio. En una primera fase a los docentes, y posteriormente en la fase de ejecución a los estudiantes; con el fin de recopilar datos que contribuyeron al diagnóstico previsto en los objetivos planteados y que resultó una información muy importante para la generación de conclusiones. Una de las principales conclusiones fue que, no se evidenció unanimidad en los criterios respecto a lo interesante o no que pueden resultar los instrumentos aplicados (diálogos, proyectos, examen escrito y rúbricas), así como poca innovación por parte de los docentes para implementar en sus clases con instrumentos de evaluación innovadores. metadata Guerrero, Wilmer Oswaldo mail wilmerguerrero.ed.d@gmail.com (2021) Análisis de instrumentos de evaluación y su influencia en la enseñanza del inglés como segundo idioma para adultos. Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.

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open

Detection and classification of brain tumor using a hybrid learning model in CT scan images

Accurate diagnosis of brain tumors is critical in understanding the prognosis in terms of the type, growth rate, location, removal strategy, and overall well-being of the patients. Among different modalities used for the detection and classification of brain tumors, a computed tomography (CT) scan is often performed as an early-stage procedure for minor symptoms like headaches. Automated procedures based on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods are used to detect and classify brain tumors in Computed Tomography (CT) scan images. However, the key challenges in achieving the desired outcome are associated with the model’s complexity and generalization. To address these issues, we propose a hybrid model that extracts features from CT images using classical machine learning. Additionally, although MRI is a common modality for brain tumor diagnosis, its high cost and longer acquisition time make CT scans a more practical choice for early-stage screening and widespread clinical use. The proposed framework has different stages, including image acquisition, pre-processing, feature extraction, feature selection, and classification. The hybrid architecture combines features from ResNet50, AlexNet, LBP, HOG, and median intensity, classified using a multilayer perceptron. The selection of the relevant features in our proposed hybrid model was extracted using the SelectKBest algorithm. Thus, it optimizes the proposed model performance. In addition, the proposed model incorporates data augmentation to handle the imbalanced datasets. We employed a scoring function to extract the features. The Classification is ensured using a multilayer perceptron neural network (MLP). Unlike most existing hybrid approaches, which primarily target MRI-based brain tumor classification, our method is specifically designed for CT scan images, addressing their unique noise patterns and lower soft-tissue contrast. To the best of our knowledge, this is the first work to integrate LBP, HOG, median intensity, and deep features from both ResNet50 and AlexNet in a structured fusion pipeline for CT brain tumor classification. The proposed hybrid model is tested on data from numerous sources and achieved an accuracy of 94.82%, precision of 94.52%, specificity of 98.35%, and sensitivity of 94.76% compared to state-of-the-art models. While MRI-based models often report higher accuracies, the proposed model achieves 94.82% on CT scans, within 3–4% of leading MRI-based approaches, demonstrating strong generalization despite the modality difference. The proposed hybrid model, combining hand-crafted and deep learning features, effectively improves brain tumor detection and classification accuracy in CT scans. It has the potential for clinical application, aiding in early and accurate diagnosis. Unlike MRI, which is often time-intensive and costly, CT scans are more accessible and faster to acquire, making them suitable for early-stage screening and emergency diagnostics. This reinforces the practical and clinical value of the proposed model in real-world healthcare settings.

Producción Científica

Roja Ghasemi mail , Naveed Islam mail , Samin Bayat mail , Muhammad Shabir mail , Shahid Rahman mail , Farhan Amin mail , Isabel de la Torre mail , Ángel Gabriel Kuc Castilla mail angel.kuc@uneatlantico.es, Debora L. Ramírez-Vargas mail debora.ramirez@unini.edu.mx,

Ghasemi

<a class="ep_document_link" href="/17849/1/1-s2.0-S2590005625001043-main.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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Ultra Wideband radar-based gait analysis for gender classification using artificial intelligence

Gender classification plays a vital role in various applications, particularly in security and healthcare. While several biometric methods such as facial recognition, voice analysis, activity monitoring, and gait recognition are commonly used, their accuracy and reliability often suffer due to challenges like body part occlusion, high computational costs, and recognition errors. This study investigates gender classification using gait data captured by Ultra-Wideband radar, offering a non-intrusive and occlusion-resilient alternative to traditional biometric methods. A dataset comprising 163 participants was collected, and the radar signals underwent preprocessing, including clutter suppression and peak detection, to isolate meaningful gait cycles. Spectral features extracted from these cycles were transformed using a novel integration of Feedforward Artificial Neural Networks and Random Forests , enhancing discriminative power. Among the models evaluated, the Random Forest classifier demonstrated superior performance, achieving 94.68% accuracy and a cross-validation score of 0.93. The study highlights the effectiveness of Ultra-wideband radar and the proposed transformation framework in advancing robust gender classification.

Producción Científica

Adil Ali Saleem mail , Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Muhammad Amjad Raza mail , Sandra Dudley mail , Julio César Martínez Espinosa mail ulio.martinez@unini.edu.mx, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Isabel de la Torre Díez mail ,

Saleem

<a href="/17857/1/excli2025-8779.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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Molecular mechanisms underlying the neuroprotective effects of polyphenols: implications for cognitive function

Polyphenols are naturally occurring compounds that can be found in plant-based foods, including fruits, vegetables, nuts, seeds, herbs, spices, and beverages, the use of which has been linked to enhanced brain health and cognitive function. These natural molecules are broadly classified into two main groups: flavonoids and non-flavonoid polyphenols, the latter including phenolic acids, stilbenes, and tannins. Flavonoids are primarily known for their potent antioxidant properties, which help neutralize harmful reactive oxygen species (ROS) in the brain, thereby reducing oxidative stress, a key contributor to neurodegenerative diseases. In addition to their antioxidant effects, flavonoids have been shown to modulate inflammation, enhance neuronal survival, and support neurogenesis, all of which are critical for maintaining cognitive function. Phenolic acids possess strong antioxidant properties and are believed to protect brain cells from oxidative damage. Neuroprotective effects of these molecules can also depend on their ability to modulate signaling pathways associated with inflammation and neuronal apoptosis. Among polyphenols, hydroxycinnamic acids such as caffeic acid have been shown to enhance blood-brain barrier permeability, which may increase the delivery of other protective compounds to the brain. Another compound of interest is represented by resveratrol, a stilbene extensively studied for its potential neuroprotective properties related to its ability to activate the sirtuin pathway, a molecular signaling pathway involved in cellular stress response and aging. Lignans, on the other hand, have shown promise in reducing neuroinflammation and oxidative stress, which could help slow the progression of neurodegenerative diseases and cognitive decline. Polyphenols belonging to different subclasses, such as flavonoids, phenolic acids, stilbenes, and lignans, exert neuroprotective effects by regulating microglial activation, suppressing pro-inflammatory cytokines, and mitigating oxidative stress. These compounds act through multiple signaling pathways, including NF-κB, MAPK, and Nrf2, and they may also influence genetic regulation of inflammation and immune responses at brain level. Despite their potential for brain health and cognitive function, polyphenols are often characterized by low bioavailability, something that deserves attention when considering their therapeutic potential. Future translational studies are needed to better understand the right dosage, the overall diet, the correct target population, as well as ideal formulations allowing to overcome bioavailability limitations.

Producción Científica

Justyna Godos mail , Giuseppe Carota mail , Giuseppe Caruso mail , Agnieszka Micek mail , Evelyn Frias-Toral mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Julién Brito Ballester mail julien.brito@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Carmen Lilí Rodríguez Velasco mail carmen.rodriguez@uneatlantico.es, José L. Quiles mail jose.quiles@uneatlantico.es,

Godos

<a href="/17844/1/frai-1-1572645.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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A systematic review of deep learning methods for community detection in social networks

Introduction: The rapid expansion of generated data through social networks has introduced significant challenges, which underscores the need for advanced methods to analyze and interpret these complex systems. Deep learning has emerged as an effective approach, offering robust capabilities to process large datasets, and uncover intricate relationships and patterns. Methods: In this systematic literature review, we explore research conducted over the past decade, focusing on the use of deep learning techniques for community detection in social networks. A total of 19 studies were carefully selected from reputable databases, including the ACM Library, Springer Link, Scopus, Science Direct, and IEEE Xplore. This review investigates the employed methodologies, evaluates their effectiveness, and discusses the challenges identified in these works. Results: Our review shows that models like graph neural networks (GNNs), autoencoders, and convolutional neural networks (CNNs) are some of the most commonly used approaches for community detection. It also examines the variety of social networks, datasets, evaluation metrics, and employed frameworks in these studies. Discussion: However, the analysis highlights several challenges, such as scalability, understanding how the models work (interpretability), and the need for solutions that can adapt to different types of networks. These issues stand out as important areas that need further attention and deeper research. This review provides meaningful insights for researchers working in social network analysis. It offers a detailed summary of recent developments, showcases the most impactful deep learning methods, and identifies key challenges that remain to be explored.

Producción Científica

Mohamed El-Moussaoui mail , Mohamed Hanine mail , Ali Kartit mail , Mónica Gracia Villar mail monica.gracia@uneatlantico.es, Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Isabel de la Torre Díez mail ,

El-Moussaoui

<a href="/17853/1/fmed-12-1600855.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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Transformer-based ECG classification for early detection of cardiac arrhythmias

Electrocardiogram (ECG) classification plays a critical role in early detection and trocardiogram (ECG) classification plays a critical role in early detection and monitoring cardiovascular diseases. This study presents a Transformer-based deep learning framework for automated ECG classification, integrating advanced preprocessing, feature selection, and dimensionality reduction techniques to improve model performance. The pipeline begins with signal preprocessing, where raw ECG data are denoised, normalized, and relabeled for compatibility with attention-based architectures. Principal component analysis (PCA), correlation analysis, and feature engineering is applied to retain the most informative features. To assess the discriminative quality of the selected features, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) is used for visualization, revealing clear class separability in the transformed feature space. The refined dataset is then input to a Transformer- based model trained with optimized loss functions, regularization strategies, and hyperparameter tuning. The proposed model demonstrates strong performance on the MIT-BIH benchmark dataset, showing results consistent with or exceeding prior studies. However, due to differences in datasets and evaluation protocols, these comparisons are indicative rather than conclusive. The model effectively classifies ECG signals into categories such as Normal, atrial premature contraction (APC), ventricular premature contraction (VPC), and Fusion beats. These results underscore the effectiveness of Transformer-based models in biomedical signal processing and suggest potential for scalable, automated ECG diagnostics. However, deployment in real-time or resource-constrained settings will require further optimization and validation.

Producción Científica

Sunnia Ikram mail , Amna Ikram mail , Harvinder Singh mail , Malik Daler Ali Awan mail , Sajid Naveed mail , Isabel De la Torre Díez mail , Henry Fabian Gongora mail henry.gongora@uneatlantico.es, Thania Chio Montero mail ,

Ikram