Investigaciones recientes:
Este portafolio consolida un programa multidisciplinario en la intersección de Ingeniería Biomédica, Rehabilitación, Prótesis y Neurotecnología, y sensores inteligentes. En varios estudios, el autor desarrolla y evalúa protocolos de rehabilitación neurorehabilitadora basados en Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) para postriesgo cerebrovascular, integrando Motori Imagery (MI), Observación de Acción (AO), Neurofeedback (NF) y estimulación no invasiva (csDCS, tACS). La amplificación robótica (guantes, monociclo, ortesis) y sensores EEG/sEMG de bajo costo acompañan estos protocolos para decodificar intenciones neurales, rastrear progreso con escalas clínicas (FMA, FIM, NIHSS, MBT, TUG, 10MWT, etc.) y monitorizar la actividad muscular. Varias obras emplean procesamiento de señales avanzado (CSP, FBCSP, RG, PWFP) y clasificadores (LDA, SVM, kNN) para lograr reconocimiento de MI robusto y control de movimientos de mano/dedos, con resultados relevantes en rehabilitación de miembros superiores e inferiores. Proyectos adicionales amplían el impacto más allá de la neurorehabilitación: sistemas de sensorización de bajo costo para análisis de salto vertical en deportes; asistente médico portátil integrado (IPMA) que utiliza ML para vigilancia de salud laboral; y estudios de evaluación de ortesis/exoesqueletos robóticos mediante métricas cinemáticas y sEMG, además de evaluaciones de satisfacción del usuario. Un tema recurrente es la fusión multimodal de datos en tiempo real (EEG, sEMG, cinemática, HR, SpO2) y la traducción de estas señales en intervenciones asistivas, con énfasis en accesibilidad, usabilidad y escalabilidad. En conjunto, la investigación demuestra una trayectoria coherente hacia BCIs y herramientas robóticas de rehabilitación prácticas y de bajo costo que mejoran la recuperación motora, la funcionalidad diaria y la seguridad en contextos clínicos y atléticos. El impacto radica en avanzar pipelines de neurorehabilitación robustos y adaptables, validados en múltiples cohortes y entornos, e informando la adopción clínica mediante métricas estandarizadas y resultados de usabilidad.
Temas Clave:

• Ingeniería biomédica, rehabilitación, prótesis y neurotecnología
• Robótica, sistemas autónomos y control
• Sensores, instrumentación y sistemas de medición
• Inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos
• BCI/MI/AO/NF para neurorehabilitación
• Estimulación no invasiva (csDCS, tACS)
• Rehabilitación de extremidades superiores e inferiores con robótica
• Métricas clínicas y usabilidad
• Sensores y accesibilidad en rehabilitación
• Ciencia del deporte y análisis de rendimiento