Gerson Marihuan Goncalves participó en IEEE EMBS BSN 2026, en Portugal, donde presentó un póster sobre nuevas estrategias de extracción de características espaciotemporales para mejorar la detección de crisis epilépticas.
El estudiante del Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), Gerson Marihuan Goncalves, presentó el póster “Enhancing Seizure Detection via Asymmetric Spatiotemporal Feature Extraction” en la conferencia IEEE EMBS BSN 2026.
El trabajo aborda estrategias para mejorar la detección de crisis epilépticas mediante la extracción de características espaciotemporales asimétricas. Entre los principales avances de la investigación destaca la optimización de un algoritmo desarrollado en un estudio anterior, que permitió reducir su cantidad de parámetros de 50 mil a 30 mil, logrando una ejecución más rápida y mejores resultados en la detección.
Sobre su participación en la conferencia, el estudiante destacó tanto la presentación de su trabajo como las oportunidades de intercambio académico. “Fue muy buena la experiencia, bastante distinto a lo que esperaba, porque además de mi participación central en la exposición del póster, hubo muchas dinámicas de networking para conocer a otros estudiantes y tiempo para participar de las exposiciones”, comentó.
El estudiante también explicó que su interés por continuar estudios de postgrado surgió de su motivación por el área de investigación y de conocer las distintas etapas que implica desarrollar un trabajo científico. Desde la selección de artículos y la definición de un tema hasta las decisiones metodológicas.
La investigación fue desarrollada bajo la orientación de la profesora Carolina Saavedra, profesora del Departamento de Informática, y representa un aporte al desarrollo de soluciones computacionales para el análisis y la detección de eventos asociados a la salud.