2026
- nº 141. Jorge Sepúlveda, Identificación de diferentes tipos de demencia mediante el uso de modelos de progresión de enfermedad y perfiles AT(N), TFG, febrero 2026.
- nº 140. Alicia Montero, Aplicación de la IA para el diagnóstico diferencial entre Alzheimer y demencia vascular: un enfoque basado en biomarcadores y su validación metrológica, TFG, febrero 2026.
2025
- nº 139. Lucía Sánchez-Urán, Sistema local y remoto de monitorización de síntomas en Alzheimer basado en modelos paramétricos y aprendizaje profundo, TFG, septiembre 2025.
- nº 138. Carlota Gutiérrez Alonso, Modelo predictivo del diagnóstico y pronóstico del declive cognitivo de pacientes con Parkinson mediante el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial y datos longitudinales, TFG, septiembre 2025.
- nº 137. Jorge Bengoa Pinedo, Métodos paramétricos y redes neuronales recurrentes en el diagnóstico y pronóstico de la fase preclínica de la enfermedad de Alzheimer, TFG Doble Grado, julio 2025 (premio TFG en XI Edición de los Premios de Excelencia del COGITIM), https://oa.upm.es/90053/
- nº 136. Augustinus Hendrik Ludolf Geerts, Alzheimer’s Disease and Cognitive Decline; Investigating Mild Cognitive Impairment Subtypes and Progression Patterns, TFG Erasmus, enero 2025.
2024
- nº 135. Hyae Sung, Optimization for Alzheimer’s Disease Prediction with AI: Leaspy-Driven Disease Progression Model, TFM, septiembre 2024.
- nº 134. Sergio Marquina, Técnicas basadas en Visión Artificial aplicadas al seguimiento y análisis conductual de ratones con Parkinson, TFG, septiembre 2024.
- nº 133. Raquel Roca, Desarrollo de Modelos de Progresión del declive cognitivo en pacientes con la enfermedad del Parkinson mediante Leaspy, TFG, septiembre 2024.
- nº 132. Alberto Álvarez, Desarrollo de una aplicación con interfaz multiplataforma para espacios clínicos sobre la progresión de enfermedades neurodegenerativas, TFG, julio 2024.
2023
- nº 131. Eva Gómez, Estudio de la evolución del declive cognitivo en sujetos con Parkinson novo a partir de modelos predictivos y progresivos, TFG, septiembre 2023.
- nº 130. Francisco Mora, Modelos predictivos y progresivos en la enfermedad de Alzheimer, desde el deterioro cognitivo hasta la demencia, TFG, septiembre 2023.
- nº 129. Amin Khatibi, Estimates of the durations of the preclinical and prodromal stages of Alzheimer’s disease using a data-driven approach, TFM (Erasmus), junio 2023.
- nº 128. Omar Elshami, Modelos computacionales para la identificación temprana de la enfermedad de Alzheimer en sujetos cognitivamente normales y con queja subjetiva de memoria, TFG, julio 2023.
2022
- nº 127. Silvia Saeta, Estudio de la fase temprana de la enfermedad de Alzheimer mediante el uso de biomarcadores, TFG, julio 2022.
- nº 126. Rodrigo Batal, Modelado de la Progresión Temporal de la Enfermedad de Alzheimer mediante Estudios Longitudinales de Biomarcadores para Sujetos en Fase Prodrómica, TFG, julio 2022.
- nº 125. Jaime Palomino, Conexión entre el declive cognitivo en sujetos con la enfermedad de Parkinson novo y los constructos biológicos de la enfermedad de Alzheimer, TFG, julio 2022.
- nº 124. Carmen Miranda, Perfiles ATN y estimación de la evolución de la enfermedad en sujetos con deterioro cognitivo mediante el estudio de biomarcadores de fluido cerebroespinal, pruebas cognitivas e imágenes, TFM, julio 2022.
2021
- nº 123. Miguel Lerín, Análisis longitudinal mediante biomarcadores y neuroimagen del declive cognitivo en paciente con Parkinson, TFG, septiembre 2021.
- nº 122. Marina Ruiz, Estudio longitudinal del declive cognitivo en pacientes con Parkinson de novo mediante modelos predictivos y modelos de progresión de la enfermedad, TFG, julio 2021.
- nº 121. Inés Pérez, Estudio preclínico de la enfermedad de Alzheimer con criterio clínico y presencia de amiloide mediante modelos predictivos y de progresión del avance de la enfermedad, TFG, julio 2021.
- nº 120. Guillermo Illana, Estudio longitudinal de la progresión de la enfermedad de Alzheimer en sujetos con deterioro cognitivo leve mediante el uso de biomarcadores, TFG, julio 2021.
- nº 119. Víctor Fernández, Estudio longitudinal de imágenes de resonancia magnética del cerebro de ratones control y transgénicos con desarrollos neurodegenerativos: comparativa entre las técnicas VBM y ROIs, TFG, febrero 2021.
2020
- nº 118. Mar Balle, Estimación del tiempo de progresión a Alzheimer de sujetos con deterioro cognitivo leve mediante un estudio longitudinal con medidas neuropsicológicas, imagen de resonancia magnética e imagen de tensor de difusión, TFG, septiembre 2020.
- nº 117. Álvaro Fernández, Estudio longitudinal mediante imágenes de resonancia magnética en T1, test motores y medidas cognitivas para la detección temprana de la enfermedad del Parkinson, TFG, septiembre 2020.
- nº 116. Félix Soria, Estudio longitudinal de biomarcadores procedentes de imágenes de resonancia magnética, medidas cognitivas y líquido cerebroespinal en sujetos en fase preclínica de Alzheimer, TFG, julio 2020.
2019
- nº 115. Lidia López, Estudio longitudinal sobre pacientes control y de Parkinson con y sin deterioro cognitivo leve mediante imágenes de resonancia magnética estructural, TFG, septiembre 2019.
- nº 114. Víctor Cavero, Segmentación automática de la sustancia-nigra desde imágenes de neuromelanina y T1 en la detección temprana del Parkinson, TFG, septiembre 2019.
- nº 113. Irene de la Calle, Análisis longitudinal de la enfermedad de Alzheimer en sujetos control y con deterioro cognitivo leve mediante imágenes de resonancia y medidas cognitivas, TFG, septiembre 2019.
- nº 112. Yuzhi Wu, Análisis de supervivencia en la enfermedad del Alzheimer con pacientes con deterioro cognitivo leve mediante técnicas de neuro-imagen, TFG, septiembre 2019.
- nº 111. Irene Sánchez, Detección temprana de la enfermedad de Parkinson mediante biomarcadores en la sustancia nigra y el locus coeruleus a través de imágenes de resonancia magnética en T1 y sensibles a neuromelanina, TFG, julio 2019.
- nº 110. Iván Catalinas, Detección temprana de la enfermedad de Alzheimer en sujetos con deterioro cognitivo leve mediante imágenes de tensor de difusión y medidas cognitivas, TFG, julio 2019.
2018
- nº 109. José David Ferrero, Segmentación multi-atlas de la Sustancia Nigra desde imágenes de resonancia magnética (MRI) para la obtención de biomarcadores utilizados en la detección temprana del Parkinson, TFG, septiembre 2018.
- nº 108. Jaime Simarro, Detección precoz de la enfermedad de Alzheimer en sujetos con deterioro cognitivo leve mediante análisis longitudinal de imágenes de resonancia magnética y de medidas cognitivas, TFG, septiembre 2018.
- nº 107. Javier Rojo, Predicción de la conversión de sujetos con deterioro cognitivo leve a enfermedad de Alzheimer mediante marcadores longitudinales de imágenes de resonancia magnética y medidas cognitivas, TFG, julio 2018.
2017
- nº 106. Lin Lin, Análisis longitudinal desde imágenes de resonancia magnética para la detección temprana de la enfermedad del Alzheimer, TFG, julio 2017.
- nº 105. Sergio Liébana, Segmentación del hipocampo en imágenes T1-MRI por el método Patch-Match, TFG, septiembre 2017.
- nº 104. Aida Naranjo, Marcador de brecha mediante fotomicrografía sobre fibroblastos cultivados en Petri para determinar el efecto de la electroterapia, TFG, septiembre 2017.
2016
- nº 103. Laura García, Detección temprana de la enfermedad de Alzheimer utilizando neuroimagen: análisis de la materia gris y del lóbulo temporal medial, TFM, septiembre 2016.
- nº 102. Carlos Abilahoud, Análisis de imágenes de resonancia magnética para asistir en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer, TFM, septiembre 2016.
- nº 101. Marina de Andrés, Marcador de brecha mediante microfotografía sobre células epidérmicas cultivadas en Petri para determinar el efecto de la electroterapia, TFG, septiembre 2016.
2015
Nota: los enlaces de memorias desde este año hacia abajo proceden de Wayback Machine y pueden no estar siempre disponibles.
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- nº 99. Diego Rodríguez, Segmentación de imágenes basada en la textura. Aplicación de modelos CRF densos como técnica de mejora, TFG, 2014/15.
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2013
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2012
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