Ingeniería de Sistemas

Permanent URI for this collection

https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9263

Browse

Now showing 1 - 20 of 1111

Estrategia de aprendizaje profundo para la segmentación no supervisada en patología digital
(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-09) Camacho Torres, Julián Camilo; Díaz Gutiérrez, Juan Sebastián; Romo Bucheli, David Edmundo; Moreno Tarazona, Alejandra; Martínez Carrillo, Fabio
La histopatología es área fundamental de la medicina que se ocupa del estudio de las enfermedades a través de la observación microscópica de tejidos y células. Utilizando técnicas de tinción y análisis microscópico, los histopatólogos examinan muestras de tejido obtenidas mediante biopsias, autopsias o cirugías para identificar y diagnosticar enfermedades. Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta valiosa en el campo de la histopatología al mejorar la precisión y eficiencia en el análisis de muestras de tejido. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede ayudar en la detección y clasificación de células y estructuras patológicas, permitiendo una identificación más rápida y precisa de enfermedades. Con este trabajo, esperamos explorar la capacidad de generalización y robustez de una representación obtenida a través de modelos de segmentación no supervisada en el área de la histopatología. Esta técnica puede mejorar el tiempo en el diagnóstico de los pacientes debido a que los métodos no supervisados no requieren de etiquetas para generar una representación que tiene potencialmente una mejor generalización.
Detección de pólipos en secuencias largas de colonoscopia siguiendo esquemas no supervisados.
(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-14) Ortiz Celis, Daniel Eduardo; Martínez Carrillo, Fabio; Rangel Pieschacón, Edgar Yesid; Bacca Quintero, Jorge Luis; Pertuz Arroyo, Said David
En Colombia, durante el año 2020, se diagnosticaron 11 mil nuevos casos de cáncer de colon, siendo el tercer tipo de cáncer con mayor incidencia a nivel nacional. Además, mundialmente se reportaron cerca de 2 millones de casos nuevos, siendo el tercer tipo de cáncer con mayor incidencia. Los pólipos observados durante procedimientos de colonoscopia son los principales precursores de la enfermedad y su detección temprana está asociada con mejores pronósticos. Sin embargo, la tarea de detección de estas masas es desafiante, incluso para expertos gastroenterólogos, reportando hasta un 26% de pólipos no clasificados. Las herramientas computacionales para la detección y caracterización de pólipos han permitido soportar estos procedimientos, pero siguen reportando limitaciones en ambientes reales debido a movimientos de cámara, similitud textural con pliegues intestinales, entre otros artefactos de la escena. Además, la escasez es un desafió adicional, apareciendo en menos del 10% de una secuencia de colonoscopia. En este trabajo se exploraron dos estrategias de entrenamiento débilmente supervisadas para la detección de cáncer colorrectal. Primero, se utiliza un modelo del estado del arte basado en una arquitectura multiatención, que se entrenó bajo un esquema de aprendizaje semisupervisado, realizando una tarea de segmentación binaria de pólipos. Durante este proceso, solo se incluyó un subconjunto de entrenamiento para simular escenarios con, complementando la información con pseudoetiquetas que complementan observaciones para ajustar el modelo. También en este trabajo se adopto la arquitectura de aprendizaje profunda, para ajustarla en un esquema autosupervisado, siguiendo una tarea de reconstrucción. De esta arquitectura se implementó una estrategia para la detección (patrones no vistos durante el entrenamiento) utilizando únicamente datos del tracto intestinal. Estos dos enfoques fueron validados en dos conjuntos diferentes de datos, públicos y secuencias largas de colonoscopia, para evaluar el desempeño y generalización del modelo.
LOCALIZACIÓN DE LESIONES RELACIONADAS CON EL CÁNCER DE PRÓSTATA SOBRE SECUENCIAS MULTIMODALES BP-MRI
(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-14) González Guerrero, Camilo Eduardo; Martínez Carrillo, Fabio; Olmos Rojas, Juan Andrés; González Gómez, Andrés Leonardo; Rueda Chacón, Hoover Fabián
El cáncer de próstata es el segundo cáncer con mayor incidencia en hombres a nivel mundial. En Colombia, por ejemplo, en los últimos 20 años la tasa promedio de defunción fue de alrededor de 11.6 por cada 100 mil habitantes. Hoy en día, el estudio de lesiones prostáticas mediante resonancia magnética biparamétrica es un criterio estándar para la detección y diagnóstico del cáncer de próstata. Este examen incluso se realiza en etapas previas a la biopsia. Sin embargo, la localización de lesiones en estas imágenes sigue siendo subjetiva y su caracterización reporta bajos niveles de sensibilidad. Es por ello que los mecanismos computacionales han evolucionado como herramientas claves para la localización y diagnóstico del cáncer de próstata directamente sobre estudios bp-MRI. En este trabajo se desarrolló una herramienta de aprendizaje profundo multimodal para localizar lesiones prostáticas. La arquitectura desarrollada, integra una representación basada en YOLO (You Only Look Once), ajustándose específicamente respecto a la tarea de localización y produciendo una representación para las lesiones más probables, complementada además, con una rama dedicada a la segmentación de lesiones. El método desarrollado utilizó 1280 cortes de bp-MRI , alcanzando una precisión de 0,89 y exhaustividad de 0,48. Así mismo, el método logró una precisión-promedio AP 0.5 de 0,69.
Prototipo de sistema de observabilidad de microservicios backend para el proyecto de Renovación de los Sistemas de Información UIS (R.S.I).
(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-10) Ciro Orozco, Camilo; Barbosa Vargas, Amin Esteban; Cárcamo Troconis, Emilio Justiniano; Meneses Mendoza, Jathinson; Barrios Hernández, Carlos Jaime
La observabilidad de los sistemas es una necesidad actual para la detección de fallos y reportes sobre la salud del aplicativo; los equipos de desarrollo optimizan la resolución de las dificultades que se les presentan al tener acceso a los logs, métricas y trazas de un servicio garantizando de esta forma que se encuentren funcionales la mayor parte del tiempo. Este documento además de plantear la importancia de un sistema de observabilidad, se encarga de diseñar un modelo arquitectónico que pueda suplir las necesidades básicas de cualquier proyecto de desarrollo, además, de mostrar como escala al paso del crecimiento de la aplicación. Se inicia con un estudio premilinar sobre los conceptos que abarca el marco de la observabilidad, luego sobre las distintas herramientas existentes para la recolección y visualización de datos y finalmente diseñando una serie de arquitecturas donde se le realizan diferentes pruebas para probar su versatilidad, eficiencia y desempeño.
Implementación de Pruebas de Integración Automatizadas en la Capa Backend de los Aplicativos Web del Proyecto RSI
(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-14) Villamizar Vera, Adriana; Espinel Botero, Miguel Felipe; Rojas Morales, Fernando Antonio; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo; Riaño Velandia, Dario Alejandro
Dentro del proceso de desarrollo de un software, una de las diferentes etapas cruciales para garantizar la calidad es la realización de pruebas de las funcionalidades implementadas. Dependiendo del alcance que se le quieran dar a dichas pruebas se aplica el tipo respectivo; por ejemplo, se pueden probar unidades de código aisladas mediante pruebas unitarias, o la interacción de varios componentes del sistema haciendo uso de pruebas de integración. No obstante, aprovechar herramientas que faciliten el proceso de ejecución de pruebas resulta ser de vital importancia para optimizar recursos temporales y humanos, a esto se le conoce como automatización de pruebas de software. El enfoque principal de este proyecto es diseñar e implementar una solución para la necesidad de usar pruebas automatizadas en la capa backend del proyecto RSI, el cual es un proyecto desarrollado con el fin de renovar los sistemas de información de la Universidad Industrial de Santander, poniendo en uso nuevas tecnologías.
Modularización de plataforma e-commerce en keyrus
(Universidad Industrial de Santander, 2024-04-23) Carrillo Muñoz, Sergio Andrés; Gómez Flórez, Luis Carlos; Camacho Velasco, Ariolfo; Sanabria Echeverry, Duvan Yahir
En Keyrus se identificaron problemas de rendimiento en las plataformas de comercio electrónico de uno de sus clientes. Estos problemas son causados por una mala gestión en el desarrollo de nuevo código por parte de algunos desarrolladores, lo que resulta en funcionalidades confusas y sin propósitos claros. Este desorden en el código se refleja en problemas de rendimiento, escalabilidad y especialmente en los tiempos de carga. Al no estar claramente definidas algunas funcionalidades, se envían al usuario archivos innecesarios que afectan significativamente los tiempos de carga. Para abordar esta problemática, Keyrus planificado una modularización del código. Dado el tamaño de la plataforma de comercio electrónico, se identificó la sección más problemática dentro de la plataforma junto a las principales funcionalidades que la componen y a partir de estas se reestructuro el código en módulos correspondientes a grupos de funcionalidades. Este enfoque permite que diferentes programadores trabajen en diferentes módulos de manera paralela, lo que aumenta la eficiencia y la velocidad del proceso de desarrollo. Además, se establecieron condiciones específicas para determinar qué módulos se cargarán en cada caso, lo que reduce la cantidad de archivos enviados al usuario únicamente a aquellos que sean estrictamente necesarios para el correcto funcionamiento.
Segmentación automática de movimiento en proyecciones comprimidas de secuencias de videos multiespectrales mediante aprendizaje profundo
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Lucena Luna, Liseth Verónica; Correa Pugliese, Claudia Victoria; Arguello Fuentes, Henry
El vídeo espectral ha surgido como una herramienta científica no invasiva para analizar el comportamiento de escenas dinámicas en alta resolución espectral, siendo de gran interésen diversas áreas del conocimiento enfocadas a la detección de anomalías, clasificación de materiales, y seguimiento de objetos. Dada su importancia, diversas técnicas se han desarrollado paraobtener la información espectral de la escena en formato comprimido, a fin de solventar los problemas de adquisición, almacenamiento y procesamiento. Estas técnicas consisten en sistemas ópticosque captan y codifican la información tridimensional de la escena (espacio-espectral) en un conjuntode proyecciones bidimensionales, a altas velocidades de fotograma. A partir de estas medidas comprimidas, se puede recuperar el vídeo espectral subyacente mediante algoritmos de reconstruccióncomputacional, para realizar las diversas tareas de procesamiento como la detección, identificacióny seguimiento de objetos en movimiento. Sin embargo, el principal desafío de los enfoques basadosen la reconstrucción es el alto costo computacional, que incrementa significativamente con el númerode fotogramas. En este trabajo se presenta una estrategia para segmentar objetos en movimiento enel dominio de compresión. El método propuesto incorpora redes neuronales convolucionales paramodelar características espacio-temporales que permiten detectar las regiones de movimiento prominente sin necesidad de reconstruir el conjunto de datos. Los experimentos realizados muestran lacalidad de la segmentación del enfoque propuesto respecto a un método del estado del arte, quetambién realiza esta tarea de inferencia en el dominio de compresión, reportando en promedio unamejora del 29 % en C-CASSI y 24% en CASSI en términos de F-measure.
Plataforma software para la construcción de ambientes de aprendizaje con modelado y simulación para la educación preescolar, básica y media
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Valdivieso Suarez, Luis Hernando; Fernández Díaz, Cristian Mauricio; Andrade Sosa, Hugo Hernando
El presente proyecto se ha motivado por el interés de dar soporte a los trabajos de investigación de los estudianteprofesores de la maestría en informática para la educación (MIE). En MIE se elaboran propuestas educativas en una dinámica de investigaciónacción; esto le demanda la formulación de ambientes de aprendizaje con el soporte pertinente de las Tecnologías de la información, la comunicación y el conocimiento (TICC), en particular, mediante el modelado y simulación con dinámica de sistemas (DS). Además, cada ambiente de aprendizaje debe facilitar el uso de diversos materiales dispuestos en un orden determinado por la secuencia didáctica que el profesor de MIE elabora para desarrollar su experiencia escolar. Así, las particularidades y diversidad de los proyectos de MIE demandaron el desarrollo de un recurso informático que le permitiera a cada profesor organizar sus documentos, cuestionarios, videos, modelos y otros, en una forma y contenidos adecuados a su experiencia. El presente proyecto constituye la primera versión del recurso software web y de escritorio, que le permite atender la demanda señalada, no solo para proyectos escolares de un solo profesor una asignatura, sino igualmente en proyectos interdisciplinarios, varias asignaturas escolares, varios profesores, para así lograr de este modo un buen acoplamiento entre varias disciplinas, ya que en la mayoría de los casos un buen sistema se conforma del conjunto de varios conocimientos
Prototipo funcional de aplicación móvil para el registro de datos de actividades agrícolas en plantación rural para la construcción de indicadores
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Vargas Camacho, Jonattan Stivent; Rojas Morales, Fernando Antonio
Diseño y desarrollo de un prototipo funcional de aplicación móvil moderno para una correcta recolección de datos de actividades agrícolas (tales como de rendimientos de cosecha y producción por hectárea) por parte de operarios en plantación rural con el uso de móviles (celulares) para apoyar el proceso funcional de construcción de indicadores de la plantación. Se implementa el control en la entrada de datos para la correcta recolección de éstos teniendo en cuenta que sean datos válidos o lógicos al contexto y que correspondan al formato de dato esperado; además estos datos se registran en la base de datos empresarial por parte del prototipo funcional de aplicación móvil y por supuesto, es un desarrollo de un prototipo funcional de aplicación móvil moderno, estable con respecto al entorno empresarial y susceptible de recibir mantenimiento.
Estimación de la profundidad a partir de proyecciones 2d del campo de luz mediante aprendizaje profundo
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Martínez Estrada, Emmanuel David; Vargas Díaz, Edwin Mauricio; Arguello Fuentes, Henry
En los últimos años, estimar la profundidad de una escena se ha convertido en unatarea desafiante, debido a que esta información se desvanece al adquirir una única proyección conun sensor bidimensional, generando un problema inverso mal planteado. La profundidad se puedeestimar de manera robusta aprovechando la información espacial y angular que proporcionan loscampos de luz. Sin embargo, adquirir los campos de luz requieren un alto costo de almacenamientoy de procesamiento limitando el uso de esta tecnología en aplicaciones prácticas. Para superar estalimitación, la teoría de muestreo compresivo ha permitido el desarrollo de arquitecturas ópticaspara adquirir una única proyección codificada del campo de luz. Sin embargo, este tipo de técnicasrequieren un alto costo computacional para decodificarla. Este trabajo propone optimizar conjuntamente una arquitectura Óptica para adquirir el campo de luz a partir de una única proyección y unared neuronal convolucional que funciona como decodificador en un enfoque de extremo a extremopara la estimación de la profundidad. Esto permite estimar directamente la profundidad desde lasmedidas comprimidas omitiendo el proceso de reconstrucción del campo de luz que se requiere enenfoques tradicionales. Para el decodificador se propone una red compuesta de bloques residualesy proyecciones ascendentes basada en la arquitectura U-net, que contribuye a la estimación óptimade la profundidad a partir de la escasa información que brindan las medidas comprimidas. Experimentalmente, se encontró que el método propuesto estima mapas de disparidad comparables conlos obtenidos usando campos de luz reconstruidos. Además, el método propuesto es 20 veces másrápido en el entrenamiento y 23 veces más rápido en la inferencia en comparación con el mejormétodo que estima la profundidad a partir de campos de luz reconstruidos.
Evaluación del desempeño del protocolo de enrutamiento rpl en redes lln a través de internet en iot-lab
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Luna Duitama, Alexander; Trujillo Tarazona, Pedro Javier
Las redes de baja potencia y con pérdidas (LLNs, Low power and Lossy Networks), están orientadas hacia su aplicación en el monitoreo y control de propiedades físicas de objetos. Entre los objetivos fundamentales de estas redes es que operen con una limitada cantidad de recursos energéticos y de cómputo para que sean de bajo costo y consumo energético. RPL o ﬁProtocolo de enrutamiento en IPv6 para redes de baja potencia y con pérdidasﬂ RPL es un protocolo de enrutamiento para redes de bajo consumo energético y susceptible a pérdidas de paquetes que es aplicable en el enrutamiento en redes inalámbricas que operan siguiendo el estándar IEEE 802.15.4. En este reporte se evalúa el protocolo RPL, se hace una revisión conceptual de temas relevantes para realizar la evaluación del protocolo, se diseñan una serie de 8 escenarios con 8 topologías de red distintas. Se realizan pruebas de estos escenarios en la infraestructura de internet de las cosas IoT-Lab en conjunto con el sistema operativo Contiki, las simulaciones fueron realizadas con el simulador Cooja el cual hace parte de Contiki . Posteriormente luego de realizadas las pruebas con los datos obtenidos se grafican y se concluye acerca de las métricas ETX, RSSI y LQI.
Elaboración del estudio preliminar del plan de implementación de la norma iso 27001 sistemas de gestión de la seguridad de la información, para el data center de la dirección de sistemas de información de la gobernación de Santander
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Rangel Supelano, Sergio Arturo; Trujillo Tarazona, Pedro Javier; Ramírez Gómez, Herman
La Dirección de Sistemas de Información de la Gobernación de Santander, en su propósito de ofrecer calidad en los servicios que presta su Data Center de acuerdo con lineamientos generales de la Estrategia Gobierno en línea reglamentado parcialmente por La Ley 13412009 y, considerando el decreto 25732014 (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, 2014) ve la necesidad de iniciar el proceso hacia la certificación ISO 27001:2013. Para ello se realiza este estudio preliminar en el que fue explorada y aplicada la metodología PHVA o de Mejora Continua, la cual es recomendada por la norma ISO 27001, sino también, por modelos establecidos en normas vigentes como los lineamientos de Seguridad y Protección de la Información contemplado en el Modelo de Seguridad y Privacidad como habilitador de la política de Gobierno Digital propuesto por el MinTIC en el año 2021. Este estudio está compuesto por un esquema que reúne las fases de planificar, hacer, verificar y actuar, estableciendo compromisos y liderazgo necesarios por la entidad, así como políticas de seguridad, acciones de soporte, evaluación de desempeño, comunicación y documentación pertinente. Se adjunta una relación de la infraestructura del Data Center y un análisis de los riesgos que pueden perjudicar el buen funcionamiento del mismo. Finalmente, se anexan documentos que contiene controles según los dominios de la norma. El desarrollo de una propuesta de implementación es un primer paso para desplegar los requerimientos que deben cumplirse en la implementación y certificación en una norma ISO 27001 por consiguiente, las dimensiones de este proyecto de grado fueron acotadas al alcance real del autor y los recursos disponibles. Igualmente, fue lograda una recopilación de información y aplicación de la misma con el objetivo de elaborar una base inicial para la implementación de la ISO 27001:2013 en el Data Center de la entidad
Proyección del comportamiento de enlaces en redes analambricas lln mediante series de tiempo aplicando algoritmos de aprendizaje por refuerzo
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Rivera Cepeda, Brayan Orlando; Trujillo Tarazona, Pedro Javier; Niño Quiñonez, Héctor
Algunos parámetros de enlaces de las redes IEEE 802.15.4 se pueden caracterizar y estudiar mediante series de tiempo, por lo que resulta factible proyectar estos parámetros, como lo son el LQI y el RSSI para evaluar el comportamiento de los enlaces. En este reporte se presenta el uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para predecir el comportamiento de parámetros de enlaces en redes LLN IEEE 802.15.4 mediante series de tiempo. Se incluyen algunos fundamentos sobre las series de tiempo, algoritmo ARIMA, algoritmos de aprendizaje por refuerzo: Monte Carlo, Monte Carlo con acotación, DDPG y RDPG, métricas de error utilizadas, de enlaces en las redes LLN IEEE 802.15.4, también se muestran detalles alrededor de la estructura y tratamiento de los conjuntos de datos, experimentación, resultados y evaluación. Se concluye que la implementación del algoritmo DDPG aplicando WFV obtuvo los mejores resultados en LQI y RSSI; y para RSSI, este algoritmo DDPG generó las métricas de error más bajas de la experimentación. La utilización de WFV en las implementaciones de ARIMA es poco favorable porque genera mayores métricas de error que cuando no se utiliza. De los algoritmos basados en el método Monte Carlo, el acotado obtuvo menores métricas de error. Los algoritmos RDPG y Monte Carlo obtuvieron las métricas de error más altas de la experimentación
Cuantificación de patrones locomotores del pez cebra usando descriptores de movimiento en video
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Montenegro Martínez, Edgar Andrés; Martínez Carrillo, Fabio; Franco Restrepo, Juan Esteban; Guayacan Chaparro, Luis Carlos
El pez cebra (Danio Rerio) es un modelo animal emergente ampliamente utilizado en el estudio de efectos farmacológicos, compuestos químicos, toxicología, trastornos neuropsiquiátricos, mecanismos de enfermedades, entre muchos otros. La locomoción y el análisis delcomportamiento se han convertido en una prueba esencial para apoyar los bioensayos (pruebas enanimales) llevados a cabo sobre el pez cebra. Muchas de las estrategias computacionales existentesrequieren pasos de calibración, están limitadas a escenarios específicos y en muchos casos la dinámica del pez es solo aproximada por una trayectoria de movimiento global. Este trabajo presentauna estrategia para medir automáticamente mapas de ocurrencia cinemática que expresan patronesespacio-temporales del pez cebra, a partir de trayectorias locales de movimiento capturadas en unexperimento de comportamiento social. En el presente trabajo, los peces cebra fueron sometidosa un estrés ambiental agudo, posteriormente a 10 o 100 uM(micro molar) de cafeína durante 20minutos y finalmente a la prueba de comportamiento social durante 5 minutos. Como principal contribución, la estrategia propuesta devuelve mapas cinemáticos de ocurrencia que recuperan el historialde locomoción y que permite una mayor descripción del comportamiento social particular de cadaespécimen en secuencias de vídeo. Estos mapas pueden realzar las regiones de interés y explicarlos comportamientos en función de los patrones de frecuencia de velocidad y aceleración. Además,el enfoque propuesto tiene la capacidad de rastrear la locomoción global del pez cebra como lasaplicaciones estándar. Los resultados locomotores muestran una disminución de la distancia, la velocidad y la aceleración principalmente en el grupo expuesto al estrés más 10 uM de cafeína. Además,los resultados muestran una preferencia por la zona social en todos los grupos que aumenta conla exposición al estrés más 100 uM de cafeína, estos resultados fueron verificados con mapas deocurrencia para cada grupo.
Aplicación móvil orientada al mejoramiento de la valoración del producto agrícola y la toma de decisiones en la comercialización
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Cuadros Sanabria, Andrés Javier; Rangel Flórez, Deisy Katherine; Andrade Sosa, Hugo Hernando; Gómez Prada, Urbano Eliécer
En la economía Colombiana, la agricultura es un sector con grandes dificultades de rentabilidad, debido a razones como las importaciones de productos agrícolas, la poca inversión por parte del estado y de las entidades privadas del sector, los problemas en las vías de transporte, la poca tecnificación de los procesos, el desconocimiento en el uso de la tecnología en los pequeños productores, el bajo control de las finanzas, la depreciación de los costos que conlleva todo el proceso productivo, entre otras. En este trabajo de grado se propone una aplicación para dispositivos móviles como solución a la dificultad que tienen los pequeños productores agrícolas de llevar y poder controlar los costos de sus cultivos. Ellos pueden implementar la tecnología a su favor, utilizando una aplicación móvil y un sitio web como herramienta que les permite generar un conocimiento de los costos directos en la producción de los cultivos, contando con información para la toma de decisiones al momento de comercializar sus productos. La aplicación móvil contiene un modelo de referencia que sirve como guía a las personas que la utilicen, debido a que los orienta en cómo distribuir los costos directos de la producción para que puedan: tomar decisiones con respecto al presupuesto, analizar los resultados obtenidos en sus cultivos y tener un informe al finalizar el ciclo productivo, de manera que permita identificar fallas durante el proceso y así obtener mejores resultados a futuro
Ambiente web para el aprendizaje de la asociatividad y la sustentabilidad en la agroindustria
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Sequeda Castillo, Karina; Morales Osma, Andrea Jimena; Gómez Prada, Urbano Eliécer
En este proyecto se desarrolló un Ambiente Web para el aprendizaje sobre la producción que se da en pequeños invernaderos que están ubicados en un mismo piso térmico y que no cuentan con una infraestructura en tecnologías de la información. El propósito fue brindar una herramienta que facilite la comprensión y el manejo de recursos para tres tipos de cultivos, pimentón, lechuga y tomate, de manera que el agricultor logre conocer tiempos de siembra, cosecha, riego, abono y el movimiento que se genera en el mercado respecto a la oferta y demanda. El Ambiente Web se debe utilizar en sesiones que cuenten en paralelo con participantes que realizan las mismas actividades para que puedan comprender la asociatividad entre los agricultores y los efectos que generan la forma en que se administran los cultivos. Las sesiones de utilización de la herramienta están mediadas por un tutor o administrador que puede consultar los informes que el ambiente consolida para hacer retroalimentación de los resultados. Se encontró, después de las pruebas realizadas con seis usuarios, sin mayores conocimientos en el sector y con diferentes edades, que el ambiente si promueve el aprendizaje de cómo es la operación de un sistema productivo en invernadero.
Segmentación de patrones asociados al cáncer de próstata, siguiendo la escala de Gleason y utilizando representaciones profundas
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Gómez Ortiz, Andrés Felipe; Martínez Carrillo, Fabio
El análisis histológico es la principal herramienta para diagnosticar y cuantificar la agresividad del cáncer de próstata. El sistema de puntuación de Gleason es el sistema más utilizado para cuantificarla agresividad de la enfermedad sobre histologías. Este sistema permite estratificar regionalmente los patronesanormales en las placas histológicas, dando pautas para la puntuación y grado de la enfermedad. A pesar deello, estudios recientes han mostrado una variabilidad persistente en el diagnóstico de la enfermedad, reportandovalores moderados de concordancia de 0.55, según el valor kappa. Este trabajo introduce un enfoque de segmentación y estratificación de regiones de acuerdo con las segmentaciones realizadas siguiendo el puntaje de Gleason. En un primer nivel, una red de aprendizaje profundo regionales entrenada con anotaciones completas, sobre imágenes histopatológicas, realizadas por un experto patólogo.Esta arquitectura permite definir delineaciones regionales, siendo efectivo en localizaciones con estructuras generales. En un segundo nivel de representación, se entrenó un modelo únicamente con anotaciones superpuestasdel primer esquema, y que constituyen regiones con dificultad de clasificación. Finalmente, en un tercer nivelde representación, que permite una descripción más granular de las regiones, se entrenó una tercera red con lasregiones resultantes de las activaciones de la representación del primer nivel. La segmentación final resulta entonces de la superposición de los tres niveles de representación. La estrategia propuesta se validó en un conjuntopúblico con 886 imágenes correspondientes a microarreglos de tejidos histológicos con anotaciones de grados deGleason: benigno, 3, 4 y 5. Las segmentaciones generadas lograron en promedio un AUPRC (área bajo la curvade precisión-sensibilidad precision-recall) de 0.8 con respecto al diagnóstico de un primer patólogo, y de 0.76 con respecto al diagnóstico de un segundo patólogo.
Detección de patrones anormales asociados a la enfermedad del Parkinson en secuencias de movimiento ocular usando redes generativas adversarias
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Niño Rodríguez, Juan David; Martínez Carrillo, Fabio
Las alteraciones oculomotoras constituyen un biomarcador prometedor para la detección ycaracterización de la enfermedad del Parkinson (EP), incluso en etapas prodrómicas. Sin embargo, actualmentesolo las trayectorias globales y simplificadas de movimiento ocular, obtenidas de dispositivos de rastreo, sonusadas para aproximar la compleja cinemática de la función oculomotora. Además, la adquisición de tales señalesrequiere de calibración sofisticada y ajustes intrusivos. La cuantificación de patrones oculares en secuencias devideo ha sido una alternativa para complementar este análisis, involucrando además herramientas de aprendizajede máquina para clasificaciones de patrones patológicos. Estos enfoques, sin embargo, se basan principalmenteen modelos discriminatorios que requieren condiciones estrictas en cuanto al número y balance de los datosde entrenamiento. Este trabajo construye un novedoso descriptor de video para la cuantificación de patronesparkinsonianos, durante tareas de fijación ocular. El descriptor fue desarrollado en un marco de detección de anomalías, donde se asume únicamente la disponibilidad de muestras de una clase de interés. Por lo tanto, el enfoque presentado se enfoca solo en la representación modal del Parkinson, considerando todas las otras clases demuestra como una anomalía de la distribución, y logrando así su clasificación. Este enfoque fue evaluado en totalun total de 13 pacientes control y 13 pacientes Parkinson. En la tarea de clasificación, el biomarcador digital propuesto alcanzó una sensibilidad y sensitividad de 0.965 y 0.685, respectivamente. Una prueba estadística muestra diferencias significantes (p <0.05) entre las clases “predichas, codificadas por el descriptor propuesto, evidenciando una discriminación entre pacientes Parkinson y control.
Análisis, desarrollo, implementación y mantenimiento de módulos relacionados con los nuevos servicios del administrador web y renovación de servicios en el aula virtual de la plataforma coma
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Sánchez Arciniegas, Omar; González Ramírez, Luis Ignacio
Actualmente las plataformas que conforman el proyecto COMA, Comunidad Académica, son las usadas por las escuelas como el principal canal de integración entre toda la comunidad de la Universidad Industrial de Santander. Permitiendo también a las escuelas la administración y control de todas las actividades académicas que se realizan dentro de estas, así como las actividades administrativas que se realizan las facultades y escuelas. El grupo Calumet, actualmente brinda soporte al proyecto COMA razón por la que mantener a todos sus servicios actualizados y en óptimas condiciones es su principal objetivo del grupo, siempre buscando satisfacer las necesidades de los usuarios del proyecto como los son estudiantes, profesores, administrativos y entre otros. Por lo anterior, se hace necesario realizar cambios, modificaciones y actualizaciones como: Actualizar servicio de limpieza y la seguridad de los archivos compartidos dentro del módulo del Aula virtual; Crear un nuevo servicio para el administrador web que facilite la labor de este en todas las plataformas y actualizar la forma de como la comunidad puede obtener el contenido programático de cualquier asignatura subida a los planes de estudio.
Diseño del modulo de gestión de movilidad académica de relaciones exteriores de la Universidad Industrial de Santander
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Ramírez Patiño, Laura Marcela; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo
Actualmente la comunidad universitaria cuenta con más de 270 personas que hacen parte de programas de movilidad académica, estos procesos son acompañados y diligenciados por la oficina de relaciones exteriores (RELEXT). Sin embargo, los profesionales de RELEXT no cuentan con una herramienta amigable e intuitiva para almacenar los datos de las personas involucradas, de manera correcta, interactuar con ellos y llevar a cabo procesos de inscripción, selección y acompañamiento a lo largo de los procesos de movilidad a cada participante. Debido a la identificación de la necesidad asociada al talento humano en RELEXT de digitalizar procesos y aligerar trabajo, la investigación de este proyecto se centró en diseñar y llevar a cabo el desarrollo de un prototipo de gestión para la movilidad académica que permitirá agilizar el desarrollo y cumplimiento de procesos de movilidad y la interacción de los usuarios que se ven involucrados en ellos. El proceso consistió en la identificación de requerimientos, reconocimiento y elaboración de diagramas de procesos para conocer el funcionamiento interno, diseño de prototipo y la programación de una herramienta que cumple con los requerimientos que fueron seleccionados. El prototipo fue desarrollado con el patrón de arquitectura modelo vista controlador y las tecnologías implementadas fueron Angular, NodeJS y

Browse

Recent Submissions