• Visión inteligente. Análisis de imágenes médicas.
• Monitorización y Diagnóstico en Medicina
• Interpretación semántica de comportamiento de personas
• Aplicación de técnicas de realidad virtual para el diagnóstico y tratamiento.
• Aplicación de técnicas de machine learning para la optimización de test neurosicológicos y la identificación temprana de deficiencias cognitivas.
• Robótica para la asistencia a las terapias educacionales con niños TEA

Técnicas de Inteligencia Artificial Bioinspiradas para el Procesamiento de Imágenes Visuales en Modelado Retiniano ( AI4BRAIN-UNED). Agencia estatal de investigación: Ayudas a proyectos de investigación en el ámbito de la IA.(2025-29)

Sistema de ayuda a la decisión clínica para la detección temprana de fases preclínicas de la demencia basado en técnicas de machine learning a partir marcadores digitales cognitivos, semánticos y paralingüísticos. Agencia Estatal de Investigación. (2025-2028)

Robótica social para detectar y aliviar el miedo y la ansiedad basadas en respuestas neurofisiológicas (2024-2027). Agencia Estatal de Investigación.

1. Carles-Bou,J.L., Carmona,E.J. Achieving faithful explainability in feedforward neural networks through accurately computed feature attribution (2026). Neural Networks, Vol. 195.
2. Redondo A, Ivaylova K, Bachiller M, Rincón M, Cuadra JM, Tamimi F, López-Cedrún JL, Diniz-Freitas M, Lago-Méndez L, Rubín-Roger G, Torres J, Bagán L, Hernández G, López-Pintor RM. Multiclass classification of oral mucosal lesions by deep learning from clinical images without performing any restrictions. Biomedical Signal Processing and Control. 2026 En;111(108337)
3. Javier Martínez-Río, Enrique J. Carmona, Daniel Cancelas, Jorge Novo, Marcos Ortega /2025). Evolutionary mosaicking for high-resolution wide-field optical coherence tomography angiography, Applied Soft Computing,Volume 176, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113145.
4. Guerrero-Martín, J., Estella-Nonay, E., Bachiller-Mayoral, M., Rincón, M. (2025). Mild Cognitive Impairment Detection from Rey-Osterrieth Complex Figure Copy Drawings Using a Contrastive Loss Siamese Neural Network. Computers, Materials & Continua, 85(3), 4729–4752. https://doi.org/10.32604/cmc.2025.066083
5. López E, Bachiller Mayoral M, Losada Durán R. (2025). Preclinical Cognitive Markers of Alzheimer Disease and Early Diagnosis Using Virtual Reality and Artificial Intelligence: Literature Review. JMIR Med Inform 13:e62914. DOI: 10.2196/62914
6. Guerrero-Martín, J.; María del Carmen Díaz-Mardomingo, Sara García-Herranz, Rafael Martínez-Tomás, Mariano Rincón. (2024). A benchmark for Rey-Osterrieth complex figure test automatic scoring, Heliyon, Volume 10, Issue 21, e39883. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e39883.
7. Gómez-Valadés, Alba; Rafael Martínez, Mariano Rincón. (2024). Designing an effective semantic fluency test for early MCI diagnosis with machine learning. Computers in Biology and Medicine, Volume 180,108955. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108955.
8. Martínez-Río, J., Carmona, E.J., Cancelas, D. et al. Deformable registration of multimodal retinal images using a weakly supervised deep learning approach. Neural Comput & Applic 35, 14779–14797 (2023). https://doi.org/10.1007/s00521-023-08454-8
9. Santiago Timón-Reina, Mariano Rincón, Rafael Martínez-Tomás. An overview of graph databases and their applications in the biomedical domain, Database, Volume 2021, 2021, baab026, https://doi.org/10.1093/database/baab026
10. Rubén Romero-García, Rafael Martínez-Tomás, Pilar Pozo, Félix de la Paz, Encarnación Sarriá- 2021. Q-CHAT-NAO: A robotic approach to autism screening in toddlers, Journal of Biomedical Informatics,Volume 118,103797, DOI:10.1016/j.jbi.2021.103797.

• Autonomous Robotics
• Artificial Vision
• Data Mining
• Distributed agent systems
• Evolutionary Computation
• Knowledge modeling
• Machine Learning
• Medical Applications
• Surveillance applications
• Visual Analytics

Laboratorio de robótica con diferentes robots autónomos, entre ellos varios robots humanoides

Laboratorio de computación avanzada con diferentes Works-tations para Machine Learning con plazas GPU,   Work-Station de 24 cores (48 hilos),  para cálculo intensivo y acceso a la máquina de la ETSI Informática con 4 Teslas V100, 2 32 y 2 de 16 Gy, de 40 núcleos.