Puesto: Investigador pre-doctoral
Email: luisfrancisco.sigcha@upm.es
Teléfono: (+34) 64017 78 12
Líneas de Investigación: Detección de síntomas motores en la enfermedad de Parkison, Detección de actividad humana, Prevención de riesgos laborales
ResearcherID: R-9717-2018
Research Gate: Luis-Francisco-Sigcha
Orcid: 0000-0002-9968-5024
BIOGRAFIA
Soy Ingeniero en Sonido y Acústica por La Universidad de las Américas (Ecuador) (2013), Máster en Acústica en la industria y el transporte por la Universidad Politécnica de Madrid (2017), y Máster en Big Data Analytics por la Universidad Europea de Madrid (2018). Mis intereses en el área de la investigación son: El procesamiento digital de señales, deep learning, machine learning wearables, análisis de series temporales, IoT, BigData, identificación automática de movimiento físico aplicado a la enfemedad de Parkinson y a la prevención de riesgos. Research Gate.
En el año 2012 me integro como docente a tiempo parcial en la Universidad de las Américas, en la carrera de “Grabación y producción musical”. De manera paralela año 2012 fui uno de los socios fundadores y representante legal de la empresa ATBS & CO donde he participado en proyectos de desarrollo de aplicaciones software de control MIDI y DSP para audio y vibraciones.
Actualmente soy investigador predoctoral en el Grupo de Investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada (I2A2-UPM) y colabora con el Grupo de Ergonomía y Factores Humanos (E&HF) de la Universidade do Minho en Portugal, y está trabajando en una tesis sobre el uso de tecnología wearable, IoT y Big Data para el análisis del estado motor de pacientes con enfermedad de Parkinson y la prevención de riesgos laborales relacionados con agentes físicos (vibraciones) a través de sensores inteligentes.
He participado en 3 proyectos de investigación financiados por becas competitivas. Es autor de 4 artículos científicos indexados, 4 capítulos de libros, 7 presentaciones en congresos internacionales y he sido director de 8 proyectos fin de carrera (Grado y máster). En 2019 ha sido becado a través del programa “Becas Internacionales de Posgrado 2019” otorgado por la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT).
PUBLICACIONES
Sigcha, L., Pavon, I., Costa, N., Costa, S., Gago, M., Arezes, P., Lopez, J. M., & De Arcas, G. (2021). Publicación: “Automatic Resting Tremor Assessment in Parkinson’s Disease Using Smartwatches and Multitask Convolutional Neural Networks”. Revista: Sensors, 21(1), 291. Este artículo pertenece a la edición especial: “Sensors and Sensing Technology Applied in Parkinson Disease”. DOI: 10.3390/s21010291
Sigcha, L., Costa, N., Pavon, I., Costa, S., Arezes, P., Lopez, J. M., & De Arcas, G. (2020). Publicación: “Deep learning approaches for detecting freezing of gait in parkinson’s disease patients throughon-body acceleration sensors”. Revista:Sensors20(7). Este artículo pertenece a la edición especial: “Sensors and Sensing Technology Applied in Parkinson Disease”. DOI:10.3390/s20071895.
Ramos, C., Ríos. P., Al-Hadithi, BM., Sigcha, L., De Arcas, G., Asensio, C. (2019) Publicación:“Identification and mapping of asphalt surface deterioration by tyre-pavement interaction noise measurement” Revista:MeasurementVolume 146, Pages 718-727. DOI:https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.06.034.
Sigcha, L., Pavón García, I., Arezes, P., Costa, N., Arcas Castro, G. d., & López Navarro, J. M. (2018). Publicación: “Occupational risk prevention through smartwatches: Precision and uncertainty effects of the built-in accelerometer”.Revista: Sensors 18(3805). DOI:10.3390/s18113805.
CAPÍTULOS DE LIBRO:
Sigcha L., Pavón I., Nisi S., de Arcas G. (2020) Automatic Identification of Hand-Held Vibrating Tools Through Commercial Smartwatches and Machine Learning. In: Arezes P. et al. (eds) Occupational and Environmental Safety and Health II. Studies in Systems, Decision and Control, vol 277. Springer, Cham. Springer, 2020. ISBN 978-3-030-14730-3
Pavón, I., Sigcha, L., Arezes, P. M., Costa, N., Arcas, G., & López, J. M. (2018). Wearable technology for occupational risk assessment: Potential avenues for applications. Occupational Safety and Hygiene VI, 447-452. CRC Press, 2018. ISBN 978-1-138-54203-7
Pavón, I., Sigcha, L., López, J.M., De Arcas, G. Occupational Safety and Hygiene V. Wearable technology usefulness for occupational risk prevention: smartwatches for hand – arm vibration exposure assessment. Pg. 65-69. CRC Press Taylor & Francis Group. London, UK. 2017. ISBN: 978-1-138-05761-6
Sigcha, L., Pavón, I., Gascó, L., González J. E., Sánchez-Guerrero, J., Buitrago. D. M. Occupational Safety and Hygiene V. Risk perception associated with noise-induced hearing loss. State of the art and design of interactive tools for workers training and awareness. Pg. 491-496. CRC Press Taylor & Francis Group. London, UK. 2017. ISBN: 978-1-138-05761-6
Sigcha, L., Pavon, I., Costa, N., Costa, S., Gago, M., Arezes, P., Lopez, J. M., & De Arcas, G. (2021). Publicación: “Automatic Resting Tremor Assessment in Parkinson’s Disease Using Smartwatches and Multitask Convolutional Neural Networks”. Revista: Sensors, 21(1), 291. Este artículo pertenece a la edición especial: “Sensors and Sensing Technology Applied in Parkinson Disease”. DOI: 10.3390/s21010291
Sigcha, L., Costa, N., Pavon, I., Costa, S., Arezes, P., Lopez, J. M., & De Arcas, G. (2020). Publicación: “Deep learning approaches for detecting freezing of gait in parkinson’s disease patients throughon-body acceleration sensors”. Revista:Sensors20(7). Este artículo pertenece a la edición especial: “Sensors and Sensing Technology Applied in Parkinson Disease”. DOI:10.3390/s20071895.
Ramos, C., Ríos. P., Al-Hadithi, BM., Sigcha, L., De Arcas, G., Asensio, C. (2019) Publicación:“Identification and mapping of asphalt surface deterioration by tyre-pavement interaction noise measurement” Revista:MeasurementVolume 146, Pages 718-727. DOI:https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.06.034.
Sigcha, L., Pavón García, I., Arezes, P., Costa, N., Arcas Castro, G. d., & López Navarro, J. M. (2018). Publicación: “Occupational risk prevention through smartwatches: Precision and uncertainty effects of the built-in accelerometer”.Revista: Sensors 18(3805). DOI:10.3390/s18113805.
CAPÍTULOS DE LIBRO:
Sigcha L., Pavón I., Nisi S., de Arcas G. (2020) Automatic Identification of Hand-Held Vibrating Tools Through Commercial Smartwatches and Machine Learning. In: Arezes P. et al. (eds) Occupational and Environmental Safety and Health II. Studies in Systems, Decision and Control, vol 277. Springer, Cham. Springer, 2020. ISBN 978-3-030-14730-3
Pavón, I., Sigcha, L., Arezes, P. M., Costa, N., Arcas, G., & López, J. M. (2018). Wearable technology for occupational risk assessment: Potential avenues for applications. Occupational Safety and Hygiene VI, 447-452. CRC Press, 2018. ISBN 978-1-138-54203-7
Pavón, I., Sigcha, L., López, J.M., De Arcas, G. Occupational Safety and Hygiene V. Wearable technology usefulness for occupational risk prevention: smartwatches for hand – arm vibration exposure assessment. Pg. 65-69. CRC Press Taylor & Francis Group. London, UK. 2017. ISBN: 978-1-138-05761-6
Sigcha, L., Pavón, I., Gascó, L., González J. E., Sánchez-Guerrero, J., Buitrago. D. M. Occupational Safety and Hygiene V. Risk perception associated with noise-induced hearing loss. State of the art and design of interactive tools for workers training and awareness. Pg. 491-496. CRC Press Taylor & Francis Group. London, UK. 2017. ISBN: 978-1-138-05761-6