Ruxandra STOEAN

CSII – Informatică

Afiliere: Institutului Român de Știință și Tehnologie / Universitatea din Craiova.

Ruxandra  Stoean este de asemenea afiliată la Universitatea din Malaga, Spania, unde co-supervizează studenți în cadrul programelor de doctorat. Interesele ei actuale de cercetare includ învățarea profundă pentru interpretarea imaginilor în medicină, inginerie și patrimoniu cultural, împreună cu optimizarea evolutivă. Ea este editor academic pentru PLOS ONE și expert evaluator pentru Comisia Europeană.

Domenii de interes: învățare profundă, învățare automată, calculare evolutivă, inteligență artificială.

Profil Google Scholar: https://scholar.google.ro/citations?user=VDSuxOcAAAAJ&hl=en

Publicații reprezentative:

  • Ruxandra Stoean, Analysis on the potential of an EA–surrogate modelling tandem for deep learning parametrization: an example for cancer classification from medical images, Neural Computing and Applications (Q1), 32, pp. 313–322, https://doi.org/10.1007/s00521-018-3709-5, WOS:000511974900002, 2020.
  • Nebojsa Bacanin, Ruxandra Stoean, Miodrag Zivkovic, Aleksandar Petrovic, Tarik A. Rashid, Timea Bezdan, Performance of Novel Chaotic Firefly Algorithm with Enhanced Exploration for Tackling Global Optimization Problems: Application for Dropout Regularization, Mathematics, (Q1), 9(21), 2705; https://doi.org/10.3390/math9212705, WOS:000723179600001, 2021.
  • Ruxandra Stoean, Catalin Stoean, Miguel Atencia, Roberto Rodríguez-Labrada, Gonzalo Joya, Ranking Information Extracted from Uncertainty Quantification of the Prediction of a Deep Learning Model on Medical Time Series Data, Mathematics (Q1), 8(7): 1078, https://doi.org/10.3390/math8071078, WOS:000558245700001, 2020.
  • Ruxandra Stoean, Catalin Stoean, Roberto Becerra-García, Rodolfo García-Bermúdez, Miguel Atencia, Francisco García-Lagos, Luis Velázquez-Pérez, Gonzalo Joya, A hybrid unsupervised— Deep learning tandem for electrooculography time series analysis. PLoS ONE (Q2), 15(7): e0236401. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0236401, WOS:000554606400030, 2020.
  • Catalin Stoean, Ruxandra Stoean, Miguel Atencia, Moloud Abdar, Luis Velázquez-Pérez, Abbas Khosravi, Saeid Nahavandi, U. Rajendra Acharya, Gonzalo Joya, Automated Detection of Presymptomatic Conditions in Spinocerebellar Ataxia Type 2 Using Monte Carlo Dropout and Deep Neural Network Techniques with Electrooculogram Signals, Sensors (Q1), 20(11), 3032, https://doi.org/10.3390/s20113032, WOS:000552737900025, 2020.
STAR-UBBnoiembrie 14, 20230 comentarii

Afiliere: Institutului Român de Știință și Tehnologie / Universitatea din Craiova.

Ruxandra  Stoean este de asemenea afiliată la Universitatea din Malaga, Spania, unde co-supervizează studenți în cadrul programelor de doctorat. Interesele ei actuale de cercetare includ învățarea profundă pentru interpretarea imaginilor în medicină, inginerie și patrimoniu cultural, împreună cu optimizarea evolutivă. Ea este editor academic pentru PLOS ONE și expert evaluator pentru Comisia Europeană.

Domenii de interes: învățare profundă, învățare automată, calculare evolutivă, inteligență artificială.

Profil Google Scholar: https://scholar.google.ro/citations?user=VDSuxOcAAAAJ&hl=en

Publicații reprezentative:

  • Ruxandra Stoean, Analysis on the potential of an EA–surrogate modelling tandem for deep learning parametrization: an example for cancer classification from medical images, Neural Computing and Applications (Q1), 32, pp. 313–322, https://doi.org/10.1007/s00521-018-3709-5, WOS:000511974900002, 2020.
  • Nebojsa Bacanin, Ruxandra Stoean, Miodrag Zivkovic, Aleksandar Petrovic, Tarik A. Rashid, Timea Bezdan, Performance of Novel Chaotic Firefly Algorithm with Enhanced Exploration for Tackling Global Optimization Problems: Application for Dropout Regularization, Mathematics, (Q1), 9(21), 2705; https://doi.org/10.3390/math9212705, WOS:000723179600001, 2021.
  • Ruxandra Stoean, Catalin Stoean, Miguel Atencia, Roberto Rodríguez-Labrada, Gonzalo Joya, Ranking Information Extracted from Uncertainty Quantification of the Prediction of a Deep Learning Model on Medical Time Series Data, Mathematics (Q1), 8(7): 1078, https://doi.org/10.3390/math8071078, WOS:000558245700001, 2020.
  • Ruxandra Stoean, Catalin Stoean, Roberto Becerra-García, Rodolfo García-Bermúdez, Miguel Atencia, Francisco García-Lagos, Luis Velázquez-Pérez, Gonzalo Joya, A hybrid unsupervised— Deep learning tandem for electrooculography time series analysis. PLoS ONE (Q2), 15(7): e0236401. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0236401, WOS:000554606400030, 2020.
  • Catalin Stoean, Ruxandra Stoean, Miguel Atencia, Moloud Abdar, Luis Velázquez-Pérez, Abbas Khosravi, Saeid Nahavandi, U. Rajendra Acharya, Gonzalo Joya, Automated Detection of Presymptomatic Conditions in Spinocerebellar Ataxia Type 2 Using Monte Carlo Dropout and Deep Neural Network Techniques with Electrooculogram Signals, Sensors (Q1), 20(11), 3032, https://doi.org/10.3390/s20113032, WOS:000552737900025, 2020.
PHP Code Snippets Powered By : XYZScripts.com