Comparteix:

Tesis Llegides

Miquel Marchena va defensar la seva tesi dirigida pel Dr. Blas Echebarria el passat 23 de juliol de 2020. Titulada “Modelling pathological effects in intracellular calcium dynamics leading to atrial fibrillation”, la tesi presenta un model computacional detallat de cèl·lula auricular a partir del qual s’han estudiat diferents condicions patològiques que indueixen la fibril·lació auricular.
Joan Francesc Gilabert Navarro va defensar la seva tesis dirigida per Victor Guallar del Barcelona Supercomputing Center (BSC) el 22 de juliol al Campus Nord. Titulada "Estimation of binding free energies with Monte Carlo atomistic simulations and enhanced sampling", la tesi presenta el desenvolupament d'un mètode per a predir l'afinitat en sistemes proteïna-lligand, amb l'objectiu d'accelerar el desenvolupament de nous fàrmacs
Hossameldin presentarà la seva tesi codirigida per Crina Cojocaru (Dept. de Física) i Miguel Delgado atapeït (Dept. de Ing. Electrònica), el 21 de juliol al Campus de Terrassa. Titulada "Hybrid senar-destructive technique for volumetric defect analysis and reconstruction by remote laser induced ultrasound"
L’estudiant Nura Mohammad Rabiu Ahmad va defensar virtualment la seva tesi codirigida per Clara Prats i Daniel López el 20 de Juliol. La tesis titulada “Multiapproach computational modelling of tuberculosis. Understanding its epidemiological dynamics for improving its control in Nigeria", presenta l’aplicació dels models epidemiològics al cas particular de Nigeria
La Maria Masoliver va defensar la seva tesi dirigida per la Cristina Masoller el 20 de Febrer al Campus de Terrassa. Titulada ‘’Neuronal encoding and transmission of weak periodic signals’’, la tesi presenta un codi neuronal temporal basat no en el temps en què les neurones disparen els potencials d’acció sino en el temps relatiu entre ells i demostra que és un mecanisme plausible per codificar la informació dels estímuls externs periòdics febles.
Pablo Amil va defensar la seva tesi doctoral dirigida per Cristina Masoller, en la EIAAT a Terrassa l’11 de Febrer del 2020. Titulada "Mètodes d'aprenentatge automàtic per a la caracterització i classificació de dades complexes", la tesi presenta diversos mètodes d'aprenentatge autmático enfocats particularment en l'anàlisi d'imatges oftalmològiques, i dades complexes en general. Els resultats presentats en la tesi mostren com els mètodes d'intel·ligència artificial proposats són capaces de distingir ulls sans d'ulls malalts