Iker Pacheco

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EndoTector

Segmentación de pólipos en endoscopia con YOLO-seg

Dice mediano

0.96

mAP@50

0.95

Inferencia en tiempo real.

Problema

Delimitar pólipos en imágenes de endoscopia con un modelo lo bastante ligero para funcionar en tiempo real.

Enfoque

Fine-tuning de un modelo YOLO-seg de 6 MB sobre el dataset Kvasir-SEG y demo web interactiva con Gradio.

Stack

• Python
• YOLO-seg
• OpenCV
• Gradio
• Docker
• GitHub

CAI-listhenics

Análisis de técnica de dominadas con visión por computador

Sistema completo desplegado: backend en Python y cliente Gradio en Hugging Face Spaces.

Problema

Un día entrenando espalda me di cuenta de lo difícil que es contar repeticiones y juzgar a ojo la técnica de cada dominada. Un sistema de apoyo con IA que mida cada repetición y devuelva métricas objetivas del ejercicio aporta ese valor.

Enfoque

Estimación de pose con MediaPipe y cálculo de la cinemática de cada repetición, como el ratio excéntrico/concéntrico, con OpenCV y SciPy.

Stack

• Python
• MediaPipe
• OpenCV
• SciPy
• Gradio
• Hugging Face Spaces

PresentaciónPóster

Detección precoz de ELA por voz

ML explicable sobre biomarcadores acústicos de grabaciones de smartphone

TFG, calificación 10/10. Nominado a CASEIB 2026.

AUC

0.831

Sensibilidad

80%

F1

81.2%

LASSO + XGBoost validado con CV-10 e IC 95 %.

Problema

Detectar la ELA en fases tempranas a partir de grabaciones de voz de smartphone, con un modelo interpretable.

Enfoque

Pipeline de ML explicable sobre biomarcadores acústicos: selección de variables con LASSO, clasificación con XGBoost y explicaciones con SHAP.

Stack

• Python
• scikit-learn
• Praat-Parselmouth
• Explainable AI (XAI)
• Estadística
• SciPy
• Signal Processing
• Data Science
• Data Engineering