Dr. Anabel Martin Gonzalez

 

 

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Associate Profesor at Facultad de Matemáticas, Universidad Autónoma de Yucatán Periférico Norte, Merida, Mexico.

Tel. y Fax: (999) 942 31 40

 

 

 

Education and Awards

  • 2011: Ph.D. in Computer Science with Magna Cum Laude at TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN (TUM), Germany, in the Chair of Computer Aided Medical Procedures (CAMP), "Advanced Imaging in Head-Mounted Displays for Patients with Age-Related Macular Degeneration".

  • 2006: Master in Computer Science at UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE MEXICO (UNAM), Mexico, "Sistema de clasificación de imágenes de microtornillos basado en una red neuronal artificial". Received the Alfonso Caso's Medal for outstanding academic performance.

  • 2004: Bachelor in Computer Science at UNIVERSIDAD AUTONOMA DE YUCATAN (UADY), Mexico, "Desarrollo de un sistema de cómputo para el análisis de imágenes, identificación y reconstrucción tridimensional de neuronas en el núcleo pedúnculo pontino del cerebro de ratas".

  • Member of National System of Researchers (CONACYT) in Mexico since 2014, current level "SNI I".

Research Interests
  • Deep Learning
  • Biomedical Image Processing
  • Machine Learning
  • Augmented Reality
Books
  • Intelligent Computing Systems, Carlos Brito-Loeza, Anabel Martin-Gonzalez, Victor Castañeda-Zeman and Asad Safi, SPRINGER, ISBN: 978-3-030-98457-1, 2022.
  • Intelligent Computing Systems, Carlos Brito-Loeza, Arturo Espinosa-Romero, Anabel Martin-Gonzalez and Asad Safi, SPRINGER, ISBN: 978-3-030-43363-5, 2020.
  • Intelligent Computing Systems, Anabel Martin-Gonzalez and Victor Uc-Cetina, SPRINGER, ISBN: 978-3-319-30446-5, 2016.
Book Chapters

  • Micromechanics as a testbed for artificial intelligence methods evaluation, PROFESSIONAL PRACTICE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE JOHN DEBENHAM, SPRINGER, Vol. 218, Pags. 352, Ernst Kussul, Tatiana Baidyk, Felipe Lara-Rosano, Oleksandr Makeyev, Anabel Martin, Donald Wunsch.

  • Reconocimiento de iris utilizando aprendizaje automático, UNIVERSIDAD JUAREZ AUTONOMA DE TABASCO, Walter Jiménez Jiménez, Anabel Martin-Gonzalez, Pags. 8, 2016.

  • Clasificador neuronal para el reconocimiento de imágenes de microtornillos en micromecánica, CCADET, Tetyana Baydyk, Ernst Kussul, Anabel Martín, Pags. 18, 2007.

  • Reconocimiento de imágenes en los procesos adaptivos para tarea de corte en micromáquinas herramienta, CCADET, Tetyana Baydyk, Ernst Kussul, Anabel Martín, Pags. 21, 2004.
Journal Publications

  • Chagas parasite classification in blood sample images using different machine learning architectures (ISSN: 0140-0118), Rada L., Kumar P., Martin-Gonzalez A. and Brito-Loeza C., Med Biol Eng Comput., 62(1), 195-206, 2024. https://doi.org/10.1007/s11517-023-02926-8

  • Fully-convolutional neural networks ensemble for comet segmentation in single cell gel electrophoresis assay images (ISSN: 2168-1171), Ruz-Suarez, D., Martin-Gonzalez, A., Brito-Loeza, C., and Uc-Cetina, V., Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, 11(5), 1960–1972, 2023. https://doi.org/10.1080/21681163.2023.2203279

  • Survey on reinforcement learning for language processing (ISSN: 0269-2821), Víctor Uc‑Cetina, Nicolás Navarro‑Guerrero, Anabel Martin‑Gonzalez, Cornelius Weber, and Stefan Wermter, Artificial Intelligence Review, 2022. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10205-5

  • Effective residual convolutional neural network for Chagas disease parasite segmentation (ISSN: 0140-0118), Allan Ojeda‑Pat, Anabel Martin‑Gonzalez, Carlos Brito‑Loeza, Hugo Ruiz‑Piña, and Daniel Ruz‑Suarez, Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 60, No. 4, Pag. 1099-1110, 2022. https://doi.org/10.1007/s11517-022-02537-9

  • A regularized logistic regression based model for supervised learning (ISSN: 1748-3026), Carlos Brito-Pacheco, Carlos Brito-Loeza, Anabel Martin-Gonzalez, Journal of Algorithms and Computational Technology, Vol. 14, Pag. 1-9, 2020. https://doi.org/10.1177%2F1748302620971535

  • Revisión de métodos de aprendizaje automático para detectar al parásito de la enfermedad de Chagas (ISSN:1665-4412), Allan Ojeda-Pat, Anabel Martin-Gonzalez, Victor Uc-Cetina, Investigación y Ciencia de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, 28 (80), Pag. 91-98, 2020. https://doi.org/10.33064/iycuaa2020803008

  • Revisión de Métodos de Reconocimiento de Vehículos usando Aprendizaje Automático (ISSN: 2007-2635), Josué David Pinzón-Vivas, Anabel Martin-Gonzalez, Abstraction and Application, Vol. 23, Pag. 62-70, 2019.

  • Sistema de navegación de vehículos autónomos basado en Real-Time Kinematics (ISSN: 2448-8364), Alex Antonio Turriza-Suárez, Arturo Espinosa-Romero, Anabel Martin-González, Ingeniería–Revista Académica de la Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Yucatán, Vol. 23, No. 1, 2019. https://www.redalyc.org/journal/467/46760427002/ 

  • A fast algorithm for a total variation based phase demodulation model (ISSN: 1098-2426), Carlos Brito-Loeza, Ricardo Legarda-Sáenz, Anabel Martin-Gonzalez, Numerical Methods for Partial Differential Equations, 36 (3), Pag. 617-636, 2019. https://doi.org/10.1002/num.22444

  • Introducción a Técnicas de Segmentación de Células del Ensayo Cometa (ISNN: 2448-8364), Javier Luna-Gonzalez, Anabel Martin-Gonzalez, Carlos Brito-Loeza, Arturo Espinosa-Romero, Elda Pacheco-Pantoja, Ingeniería–Revista Académica de la Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Yucatán, Vol. 22, No. 3, 2018. https://www.revista.ingenieria.uady.mx/ojs/index.php/ingenieria/article/view/131

  • Reconocimiento de gestos dinámicos para la manipulación de imágenes (ISSN:1870-4069), Damian A. Michel-Vera, Francisco Hernandez-Lopez, Anabel Martin-Gonzalez, Research in Computing Science, Vol. 147(7), Pag. 229-239, 2018. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-147-7-18

  • A Mean Curvature Regularized Based Model for Demodulating Phase Maps from Fringe Patterns (ISSN: 1815-2406), Carlos Brito-Loeza, Ricardo Legarda-Sáenz, Arturo Espinosa-Romero, Anabel Martin-Gonzalez, Communications in Computational Physics, Vol. 24, No. 1, Pag. 27-43, 2018. http://dx.doi.org/10.4208/cicp.OA-2017-0109

  • Mexican Sign Language Alphanumerical Gestures Recognition using 3D Haar-like Features (ISSN: 1548-0992), J. Jimenez, A. Martin, V. Uc and A. Espinosa, IEEE Latin America Transactions, Vol. 15, No. 10, Pag. 2000-2005, 2017. https://doi.org/10.1109/TLA.2017.8071247

  • Body Gestures Recognition System to Control a Service Robot (ISSN: 2074-9007), José L. Medina Catzin, Anabel Martin-Gonzalez, Carlos Brito-Loeza, Victor Uc-Cetina, International Journal of Information Technology and Computer Science, Vol. 9, Pag. 69-76, 2017. https://doi.org/10.5815/IJITCS.2017.09.07

  • Usability evaluation of an augmented reality system for teaching Euclidean vectors (ISSN: 1470-3297), Anabel Martin-Gonzalez, Angel Chi-Poot, Victor Uc-Cetina, Innovations in Education and Teaching International, Vol. 53, Num. 6, Pag.627-636, 2016.

  • Aprendizaje de vectores Euclidianos utilizando un sistema de realidad aumentada (ISSN:1870-4069), Angel Chi-Poot, Anabel Martin-Gonzalez, Victor Menendez-Dominguez, Arturo Espinosa-Romero, Research in Computing Science, Vol. 89, Pag. 9-16, 2015. 

  • A convex set based algorithm to automatically generate Haar-like features (ISSN:2333-9071), César Cobos-May, Víctor Uc-Cetina, Carlos Brito-Loeza and Anabel Martin-Gonzalez, Computer Science and Applications, Vol.2, Pag.64-70, 2015.

  • Introducción a técnicas de reconocimiento de iris (ISSN:2007-2635), Edgar Israel Hernandez-Garcia, Anabel Martin-Gonzalez, Carlos Brito-Loeza, Abstraction and Application, Vol.12, Pag.1-18, 2015.

  • Introducción a los métodos variacionales en procesamiento de imágenes: filtros de ruido (ISSN: 2007-2635), Carlos Brito-Loeza, Victor Uc-Cetina, Anabel Martin-Gonzalez, Abstraction and Application, Vol.10, Pag.19-34, 2014.

  • Mediated reality magnification for macular degeneration rehabilitation (ISSN:0950-0340), Anabel Martin-Gonzalez, Konstantin Kotliar, Jorge Rios-Martinez, Ines Lanzl, Nassir Navab, Journal of Modern Optics, Vol.61, Pag.1400-1408, 2014.

  • Improved neural classifier for microscrew shape recognition (ISSN: 1060-992X), A. Martin-Gonzalez, T. Baidyk, E. Kussul, O. Makeyev, Optical Memory and Neural Networks (Information Optics), Vol.19, Pag.220-226, 2010.

  • Head-mounted virtual loupe with sigth-based activation for surgical applications, A. Martin-Gonzalez, S. M. Heining, N. Navab, IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), Pag.207-208, Memorias de congresos, 2009.

  • Limited receptive area neural classifier for texture recognition of mechanical treated surfaces (ISSN: 0925-2312), O. Makeyev, E. Sazonov, T. Baidyk, A. Martín, Neurocomputing, Vol.71, Pag.1413-1421, 2009.

  • Permutation coding technique for image recognition systems (ISSN: 1045-9227), Ernst M. Kussul, Tatiana N. Baidyk, Donald C. Wunsch II, Oleksandr Makeyev, Anabel Martín, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.17, Pag.1566-1579, 2006.

Conferences Publications

  • Convolutional Neural Network for Segmentation of Single Cell Gel Electrophoresis Assay (ISBN: 978-3-030-98456-4), Daniel Ruz-Suarez, Anabel Martin-Gonzalez, Carlos Brito-Loeza, Elda L. Pacheco-Pantoja, Communications in Computer and Information Science, Vol. 1569, Pag. 57-68, 2022.

  • Convolutional Neural Network U-Net for Trypanosoma cruzi Segmentation (ISBN: 978-3-030-43363-5), Allan Ojeda-Pat, Anabel Martin-Gonzalez, Roger Soberanis-Mukul, Communications in Computer and Information Science, Vol. 1187, Pag.118-131, 2020.

  • Segmentation of Echocardiographic Images in Murine Model of Chagas Disease (ISBN: 978-3-030-43363-5), Rafael Viana-Camara, Carlos Brito-Loeza, Anabel Martin-Gonzalez, Nidiyare Hevia-Montiel, Communications in Computer and Information Science, Vol. 1187, Pag.132-142, 2020.

  • Online Breast Cancer Diagnosis System (ISBN: 978-3-319-30446-5), Asad Safi and Anabel Martin-Gonzalez, Communications in Computer and Information Science, Vol.597, Pag.108-115, 2016.

  • Towards and automatic counter of lunar craters,Jesús Cabrera González, Anabel Martin-Gonzalez, Jorge Lugo-Jiménez, Víctor Uc-Cetina, International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control (CCE), Vol. Pag.282-285, 2014.

  • Simulation and modeling of metamorphopsia with a deformable grid (ISSN:0926-9630), A. Martin-Gonzalez, I. Lanzl, R. Khoramnia, N. Navab, Studies in health technology and informatics, Vol.163, Pag.336-342, 2011.

  • Simulation and modeling of metamorphopsia with a deformable grid (ISSN:0926-9630), A. Martin-Gonzalez, I. Lanzl, R. Khoramnia, N. Navab, Studies in health technology and informatics, Vol.163, Pag.336-342, 2011.

  • Image recognition systems based on random local descriptors, Ernst Kussul, Tatiana Baidyk, Donald Wunsch, Oleksandr Makeyev, Anabel Martín, IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Vol. Pag. 2415-2420, 2006.

Conferences

  • Sistema de realidad aumentada para apoyar la enseñanza de operaciones vectoriales, Encuentro Mexicano de Realidad Aumentada, ANGEL CHI-POOT, México, 2015.

  • Euclidean vectors in physics education using augmented reality, International Conference on Augmented and Virtual Reality, A. CHI-POOT, Italia, 2014.

  • Towards an automatic counter of lunar craters, International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control, V. UC-CETINA J. LUGO-JIMENEZ J. CABRERA GONZALEZ, México, 2014.

  • Evaluation of hybrid magnification for AMD patients with an eye-tracking based simulation system, The Association for Research in Vision and Ophthalmology, Inc. (ARVO) (Annual Meeting), INEZ LANZL RAMIN KHORAMNIA NASSIR NAVAB, Estados Unidos, 2011.

  • Sight-based magnification system for surgical applications, Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), SANDRO HEINING, NASSIR NAVAB, Alemania, 2010.

  • System for modeling and localizing metamorphosia in octimages, The Association for Research in Vision and Ophthalmology, Inc. (ARVO) (Annual Meeting), INES LANZL, RAMIN KHORAMNIA, NASSIR NAVAB, Estados Unidos , 2010.

  • Real time hybrid magnification system for AMD patients, The Association for Research in Vision and Ophthalmology, Inc. (ARVO) (Annual Meeting), INES LANZL, KONSTANTIN KOTLIAR, NASSIR NAVAB, Estados Unidos, 2009.

  • Neural classifier for microscrew shape recognition in micromechanics, XXXII CLEI Latin America Conference on Informatics, TETYANA BAYDYK, Chile , 2006.

  • Reconocimiento de texturas de superficies metálicas, Nacional, SOMI XX Congreso de Instrumentación, OLEKSANDR MAKEYEV, TETYANA BAYDYK, ERNST KUSSUL, México, 2005.

  • Método de alineamiento de imágenes de cortes histológicos elásticos deformados del núcleo pedúnculo pontino del cerebro de ratas, XVII Congreso Nacional y III Congreso Internacional de Informática y Computación de la ANIEI 2004, ARTURO ESPINOSA ROMERO, México, 2004.

  • Problemas en los procesos adaptivos para tareas de corte en micromáquinas herramienta, SOMI XIX Congreso de Instrumentación, TETYANA BAYDYK, ERNST KUSSUL, México, 2004.

  • Diseño y construcción de un brazo robótico de tres grados de libertad controlado desde una computadora PC 3er. Congreso Estudiantil de Computación CORE 2002, KAREN NAVARRETE KAO JESÚS BOTE MAY, México, 2002.

  • Diseño y construcción de un sistema de telemetría para el registro de potenciales de acción muliunitarios, SOMI XVII Congreso de Instrumentación, FRANCISCO HEREDIA LÓPEZ FERNANDO ÁLVAREZ CERVERA, México, 2002.

  • Interfaces con el mundo real, Nacional, 2° Congreso de Ciencias de la Computación, KAREN NAVARRETE KAO, JESÚS BOTE MAY, México, 2001.

Completed Theses
  • Utilización del aprendizaje profundo para analizar automáticamente imágenes obtenidas por el ensayo cometa (electroforesis de ADN de células únicas), [Use of deep learning to automatically analyse comet assay images (single cell DNA electrophoresis], Ismel Rizo Blanco, 2024.
  • Detección de gránulos de polen de cuatro especies vegetales de importancia apícola en el estado de Yucatán usando redes neuronales convolucionales, [Detection of pollen granules of four plant species of beekeeping importance in the state of Yucatan using convolutional nueronal networks], Miguel Ángel Canul Chin, 2023.
  • Ensamble de redes neuronales convolucionales para la segmentación de células procesadas por electroforesis en gel, [Convolutional neural networks ensemble for segmentation of single cell gel electrophoresis], Daniel Ruz Suárez, 2021.
  • Red neuronal convolucional para detección y clasificación de señales de tránsito, [Convolutional neural network for detection and classification of traffic sings], Ismael Ávila Uc, 2020.
  • Res2Unet: Una Red Completamente Convolucional para la Segmentación del Parásito Trypanosoma Cruzi, [Res2Unet: A fully convolutional neural network for Trypanosoma Cruzi parasite segmentation], Allan Ojeda Pat, 2020.
  • Reconocimiento del Modelo de Vehículo con Ensamble de Redes Neuronales Convolucionales, [Vehicle model recognition using an ensamble of convolutional neural networks], Josué David Pinzón Vivas, 2020.
  • Detección de sonidos ambientales con redes neuronales convolucionales profundas, [Detection of environmental sounds using deep convolutional neural networks], Juan José Alvarado Leaños, 2020.
  • Diarización de locutores en línea usando la actualización del modelo de un solo locutor con incrustaciones, [Online speaker diarization using single speaker model update with embeddings], Carlos Rodrigo Castillo Sánchez, 2020.
  • Análisis y procesamiento de imágenes ecocardiográficas en modelo murino [Analysis and processing of echocardiographic images in murine model] (en colaboración con el Dr. Carlos Brito Loeza UADY), UADY, Maestría, Rafael Viana Cámara, 2019.
  • Red neuronal con convolución dilatada para estimación del flujo óptico denso, [Neural network with dilated convolution to estimate dense optical flow], Iván Martínez Chin, 2019.
  • Segmentación automática aplicada a electroforesis en gel de células individuales (ensayo cometa), [Computational analysis of cells processed by gel electrophoresis (comet assay)] (en colaboración con el Dr. Carlos Brito Loeza UADY), Javier Luna González, 2018.
  • Clasificación morfométrica de tumores cerebrales utilizando aprendizaje supervisado, [Brain tumor morphometric classification using supervised learning], Ángel Carrillo Bermejo, 2018.
  • Autoorganización de Vehículos no Tripulados para Recorrer una Superficie Utilizando Aprendizaje por Refuerzo, [Self-organization of unmanned vehicles to cover a surface using reinforcement learning], Gian N. Cuello Nicholson, 2018.
  • Implementación de un sistema de navegación cinética satelital para asistir en el control de posición de vehículos aéreos no tripulados, [Kinetic navigation satellite system to assist position control of unmanned aerial vehicles], Alex Turriza Suárez, 2017.
  • Interfaz interactiva basada en el reconocimiento de gestos corporales para controlar un robot de servicio, [Interactive interface based on body gestures recognition to control a service robot], José Luis Medina Catzin, 2017.
  • Implementación de hardware para la segmentación de iris, [Hardware implementation for iris segmentation], Kenny Canto Magaña, 2016.
  • Reconocimiento de señas de las manos a través de técnicas de aprendizaje automático, [Hand gesture recognition based on machine learning techniques], Javier Jiménez Villafaña, 2016.
  • Detección de cráteres lunares con técnicas de aprendizaje automático, [Lunar craters detection using machine learning techniques], Jesús Cabrera González, 2016.
  • Sistema de realidad aumentada para ayudar al aprendizaje de vectores Euclidianos. [Augmented reality system to assist learning of Euclidean vectors], Angel de Jesús Chi Poot, 2015.
  • Reconocimiento de iris usando técnicas de máquinas de aprendizaje, [Iris recognition using machine learning techniques], Edgar Israel Hernández García, 2015.

Research Projects

Slide 1
Machine Lerning
Learning problems
Slide 2
Machine Learning Projects
Chagas Parasite Segmentation
Slide 3
Machine Learning Projects
Comet Assay
Slide 4
Machine Learning Projects
Iris Recognition based on Machine Learning Techniques
Slide 5
Machine Learning Projects
Sign Recognition for Service Robots Communication
Slide 6
Machine Learning Projects
Mexican Sign Language Recognition using Machine Learning
Slide 7
Machine Learning Projects
Lunar Crater Detection
Slide 8
Machine Learning Projects
Traffic Signal Recognition
Slide 9
Machine Learning Projects
Online Speaker Diarization
Slide 14
Machine Learning Projects
Pollen grains detection of four plant species of Yucatan using
deep learning
Slide 12
Computer Vision Projects
Imaging problems
Slide 13
Augmented Reality Projects
Euclidean Vectors Education using Augmented Reality
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