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Carlos García Cervera

External Scientific Member

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Automated location of orofacial landmarks to characterize airway morphology in anaesthesia via deep convolutional neural networks

García, F.; Lee, D.-J.; Mendoza-Garcés, F. J.; Irigoyen-Miró, S.; Legarreta-Olabarrieta, M. J.; García-Gutiérrez, S.; Arostegui, I. (2023-04)

Background:A reliable anticipation of a difficult airway may notably enhance safety during anaesthesia. In current practice, clinicians use bedside screenings by manual measurements of patients’ morphology. Objective:To ...

Desarrollo de sistema de Machine Learning para la prediccion de vía aérea a partir de imagen facial con dispositivo movil

Mendoza Garcés, F.; Irigoyen Miró, S.; García, F.; González, J.; García, S.; Telletxea, S. (2022-04)

El manejo de una vía aérea difícil (VAD) representa aún una causa importante de lesiones relacionadas con la anestesia, cuyas complicaciones son potencialmente mortales. El notable interés en la predicción de VAD ha provocado ...

Development of machine learning system for airway prediction from facial image with mobile device

Mendoza Garcés, F.; García, F.; García, S.; García, B.; Vargas, J.; Lee, D.-J. (2022-06)

Goals: A reliable prognostic tool for a difficult airway (DA) may enhance patients’ safety during orotracheal intubation by decreasing unanticipated DAs. We aim to examine the applicability of an Artificial Intelligence-Deep ...

Extracting relevant predictive variables for COVID-19 severity prognosis: An exhaustive comparison of feature selection techniques

Hayet-Otero, M.; García, F.; Lee, D.-J.; Martínez-Minaya, J.; España Yandiola, P.P.; Urrutia Landa, I.; Nieves Ermecheo, M.; Quintana, J.M.; Menéndez, R.; Torres, A.; Zalacain Jorge, R.; Arostegui, I. (2023)

With the COVID-19 pandemic having caused unprecedented numbers of infections and deaths, large research efforts have been undertaken to increase our understanding of the disease and the factors which determine diverse ...

Impacto cuantitativo de la contaminación en la probabilidad de muerte por neumonía por SARS-CoV-2

Bronte Moreno, O.; Urrutia Landa, I.; Martínez-Minaya, J.; García, F.; Lee, D.-J.; Jódar Samper, A.; García Hontoria, P.; Arostegui, I.; Artaraz Ereño, A.; Menéndez Villanueva, R.; Méndez Ocaña, R.; Torres Marti, A.; Cillóniz, C.; Zalacain Jorge, R.; Ruiz Iturriaga, L.A.; Serrano Fernández, L.; España Yandiola, P.P. (2021-11)

Introducción La evidencia científica disponible señala que la contaminación del aire exterior podría agravar la severidad de la COVID-19 y por ende, incrementar las probabilidades de fallecimiento. Material y métodos Estudio ...

On the interfacial lithium dynamics in Li7La3Zr2O12:poly(ethylene oxide) (LiTFSI) composite polymer-ceramic solid electrolytes under strong polymer phase confinement

Rincón, M.; García, F.; Cortés, H.E.; Carrasco, J.; Akhmatskaya, E. (2022-05-27)

A better molecular-level understanding of Li+ diffusion through ceramic/polymer interfaces is key to designing high-performance composite solid-state electrolytes for all-solid-state batteries. By considering as a case ...

Predicción de la gravedad de neumonías por SARS-CoV-2 a partir de información clínica y contaminación, mediante inteligencia artificial

Bronte Moreno, O.; Urrutia Landa, I.; García, F.; Martínez-Minaya, J.; Uranga Echeverria, A.; Lee, D.-J.; García Hontoria, P.; Jódar Samper, A.; Arostegui, I.; Menéndez Villanueva, R.; Méndez Ocaña, R.; Torres Marti, A.; Cillóniz, C.; Zalacain Jorge, R.; Ruiz Aldaiturriaga, L.A.; Serrano Fernández, L.; España Yandiola, P.P. (2021-11)

Introducción La contaminación del aire exterior se ha relacionado con mayor gravedad de las infecciones respiratorias. Por tanto, su inclusión en algoritmos predictivos podrían añadir información para pronosticar la ...