Jorge Larrey Ruiz

  • Área de Teoría de la Señal y Comunicaciones
  • Image processing / Deep learning

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Bio

Jorge Larrey Ruiz es Coordinador de Doctorado: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Docencia

Asignatura
Titulación
Tipo
Duración
ECTS
INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING: TEORÍA Y APLICACIONES
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Tipo
O
Duración
2Q
ECTS
3
SISTEMAS LINEALES
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Tipo
BS
Duración
1Q
ECTS
6
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Tipo
B
Duración
2Q
ECTS
6
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Tipo
B
Duración
2Q
ECTS
6
SISTEMAS LINEALES
Grado en Ingeniería Telemática
Tipo
BS
Duración
1Q
ECTS
6

Relación de abreviaturas

  • BS: Asignatura básica
  • B: Asignatura obligatoria
  • O: Asignatura optativa
  • A: Anual
  • 1Q: Primer cuatrimestre
  • 2Q: Segundo cuatrimestre

Proyectos

Fecha
Título
04/2019 — 09/2022

Diagnóstico precoz del glaucoma a partir de retinografías mediante técnicas emergentes de Deep Learning

Ref: 20901/PI/18
I.P.: José Luis Sancho Gómez
Entidad Financiadora: Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia
01/2018 — 06/2022

Extracción automática de características del nervio óptico de ambos ojos mediante procesado de imagen y reconocimiento

Ref: PI17/00771
I.P.: Rafael Verdú Monedero
Entidad Financiadora: Instituto de Salud Carlos iii. Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
12/2009 — 12/2013

Determinación automática de características y dimensiones de paredes arteriales internas sobre ecografías médicas para el estudio comparativo y la evaluación del riesgo cardiovascular

Ref: TEC2009-12675
I.P.: Juan Morales Sánchez
Entidad Financiadora: Ministerio de Ciencia e Innovación
10/2006 — 12/2009

AUTOMATIZACIÓN DE UN SISTEMA DE PLANIFICACIÓN DE RADIOTERAPIA MEDIANTE TÉCNICAS EMERGENTES DE REGISTRO Y FUSIÓN DE IMÁGENES BIOMÉDICAS

Ref: TEC2006-13338
I.P.: José Luis Sancho Gómez
Entidad Financiadora: Ministerio de Educación y Ciencia. Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
01/2006 — 12/2007

Registro de imágenes mediante métodos basados en la información mutua y en técnicas de reconocimiento estadístico de patrones

Ref: 03122/PI/05
I.P.: José Luis Sancho Gómez
Entidad Financiadora: Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia

Contratos

Fecha
Título
11/2020 — 12/2021

Desarrollo de sistemas avanzados de clasificación en técnicas de Deep Learning

Ref: 6556/20TIC
I.P.: Jorge Larrey Ruiz
05/2018 — 04/2019

Caracterización del sonido producido por el tráfico de cruceros en el Puerto de Cartagena, evaluación de su potencial impacto sobre los cetáceos y elaboración de un plan de directrices de gestión del turismo de cruceros compatibles con la conservación de cetáceos

Ref: 5375/18TIC-P
I.P.: José Luis Sancho Gómez
10/2017 — 08/2018

Desarrollo y aplicación de técnicas de MACHINE LEARNING para la modelización y predicción del comportamiento de la válvula TV-3035. Nº Pedido PO7958

Ref: 5048/17TIC
I.P.: José Luis Sancho Gómez
01/2015 — 02/2015

Desarrollo de una librería de registro de imagen 2D compilada en MATLAB para el análisis de cortes histológicos de biopsias de colon obtenidas mediante microscopio óptico y espectroscopia infrarroja

Ref: 4106/15TIC
I.P.: Rafael Verdú Monedero
06/2013 — 09/2014

Estudio y evaluación de métodos de registro de imagen para el desarrollo de una aplicación en C++(QT)VTK/ITK para análisis de patologías degenerativas y evolución de masas tumorales en el cerebro

Ref: 3626/13TIC
I.P.: Rafael Verdú Monedero
09/2013 — 12/2013

Ruido submarino en el Gorguel: Primera aproximación real

Ref: 3643/13TIC
I.P.: José Luis Sancho Gómez
04/2012 — 05/2012

Clasificación automática de especies marinas mediante técnicas de procesado de imagen y reconocimiento estadístico de patrones

Ref: 3382/12TIC
I.P.: José Luis Sancho Gómez
08/2011 — 03/2012

Integración en aplicaciones C++(QT)/VTK/ITK de funciones de registro y fusión de imágenes anatómicas y funciones del cerebro

Ref: 3192/11TIC
I.P.: Juan Morales Sánchez
04/2011 — 11/2011

Desarrollo de una librería de funciones de registro de imagen médica para integración de aplicaciones C++(QT)/VTK/ITK

Ref: 3179/11TIC
I.P.: Rafael Verdú Monedero

Publicaciones

Año
Tipo
Título
2019
Journal ar

Efficient combined SSIM- and landmark-driven image registration in a variational framework

ISSN: 1886-158 X

Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería

2017
Journal ar

ISSN: 01290657

International Journal of Neural Systems

2016
Journal ar

ISSN: 1724191X 11201797

Physica Medica

2015
Journal ar

ISSN: 17468108 17468094

Biomedical Signal Processing and Control

Book Series cp

ISSN: 21945357

Advances in Intelligent Systems and Computing

Book Series cp

ISSN: 16113349 03029743

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

2014
Journal ar

ISSN: 16875281 16875176

Eurasip Journal on Image and Video Processing

2013
Book Series cp

ISSN: 03029743 16113349

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Book Series cp

ISSN: 03029743 16113349

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

2009
Book ch

ISBN: 9781605667669

Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques

2007
Book Series cp

ISSN: 03029743 16113349

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

2006
Book Series cp

ISSN: 16113349 03029743

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Evaluación docente

Año
Asignatura
Titulación
Grupo
Encuestados
Media (*)
2020-21
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
504103008
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
2
Encuestados
19
Media
4.21
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
504103008
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
6
Media
4.5
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
2
Encuestados
25
Media
3.12
INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING: TEORÍA Y APLICACIONES
211101010
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
7
Media
4.71
2019-20
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
504103008
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1/2
Encuestados
20
Media
2.15
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
2
Encuestados
20
Media
4.15
2018-19
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
504103008
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1y2
Encuestados
23
Media
3.83
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
2
Encuestados
38
Media
4.08
INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING: TEORÍA Y APLICACIONES
211101010
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
7
Media
4.43
2017-18
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
504103008
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1y2
Encuestados
17
Media
4.24
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
6
Media
4.17
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
2
Encuestados
32
Media
3.5
2016-17
TÉCNICAS DE TRANSMISIÓN
504103008
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
21
Media
3.86
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
A
Encuestados
36
Media
4.11
SISTEMAS LINEALES
504102001
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
C
Encuestados
11
Media
4.73
(*) Media sobre un máximo de 5