Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
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Browsing Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática by browse.metadata.advisor "Bautista Rozo, Lola Xiomara"
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Item Análisis y diseño de un sistema de telecitologia que apoye el programa de detección temprana de cáncer cervicouterino en Colombia(Universidad Industrial de Santander, 2012) Garces Rodríguez, Lina Maria; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Álvarez Ojeda, Olga MercedesLa baja eficiencia de la tamización por citología de cérvix uterino o prueba de Papanicolaou ha conllevado, pese a los esfuerzos del programa de detección temprana de cáncer cérvicouterino, a que la incidencia de éste cáncer en Colombia sea muy alta. Uno de los factores que promueve este problema de salud, es la falta de sistemas de información que le den apoyo al proceso de diagnóstico basado en citología cérvicouterina. Partiendo del hecho de que implantar un sistema sin conocer los requerimientos de los stakeholders involucrados en el proceso, puede llevar al deterioro del sistema en su conjunto y producir resultados contrarios a los esperados, en este documento se presenta la Arquitectura Software de un Sistema de Telecitología que sigue el Proceso iterativo de Diseño de Arquitectura de tres pasos; de igual manera se exponen los requerimientos funcionales y de atributos de calidad, como también la documentación de las decisiones, las cuales se reflejan en vistas arquitect ónicas, que a su vez detallan el rationale obtenido del análisis; Así mismo, se muestra la validación del diseño mediante pruebas de escenarios y prototipos. Como resultado de la validación de la Arquitectura Software se puede concluir que es posible concebir un sistema de telecitología que brinde apoyo al programa de detección temprana de cáncer cérvicouterino en Colombia.Item Detección de glaucoma utilizando imágenes del fondo del ojo mediante el uso de redes neuronales convolucionales(Universidad Industrial de Santander, 2024-04-23) Carrillo Rodríguez, Juan Sebastián; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Villamizar Morales, Jorge; Fajardo Ariza, Carlos Augusto; Pertuz Arroyo, Said DavidLas deficiencias en el cuidado de la visión pueden tener consecuencias lamentables e irreversibles en la vida de las personas, ya que algunas enfermedades oculares, como el Glaucoma abordado en este proyecto, son afecciones sigilosas que afectan los ojos de manera asintomática. El Glaucoma se destaca como una de las principales causas de ceguera a nivel mundial, atribuido a la falta de síntomas claros que adviertan a quienes lo padecen y a la escasez de oftalmólogos especializados para diagnosticar y dar seguimiento adecuado a los casos identificados. En la práctica, la detección de la enfermedad comienza con un análisis visual de imágenes del fondo del ojo para identificar la presencia de Glaucoma. Estas imágenes se adquieren de manera relativamente sencilla, sin requerir procedimientos invasivos ni dispositivos costosos, y las cámaras para su obtención pueden ser manejadas por personal con entrenamiento básico. Además, proporcionan información suficiente para el diagnóstico de la enfermedad. En este proyecto, se aborda esta problemática de manera computarizada mediante la detección automatizada de Glaucoma. Se emplea una estrategia que combina redes de aprendizaje profundo yla transformada wavelet. Primero, las imágenes se procesan mediante el algoritmo de transformada wavelet para extraer características, y luego estas características se utilizan en el algoritmo de aprendizaje profundo para detectar la presencia de Glaucoma, respaldando así el diagnóstico oftalmológico. Esta estrategia ha demostrado una sensibilidad de hasta 96.72 % y una mejora en la convergencia de la red neuronal convolucional.Item Herramienta computacional para la detección y clasificación automática de granulocitos como soporte al diagnóstico de leucemia mieloide crónica utilizando procesamiento de imágenes, machine learning y el modelo de representación bag-of-features(Universidad Industrial de Santander, 2017) Hasbon Reyes, Luis Eduardo; Rojas Morales, Fernando Antonio; Bautista Rozo, Lola XiomaraDebido al incremento acelerado de la población urbana y a la inmediata pretensión de habitar en sinergia con el medio ambiente, surge la necesidad de implementar soluciones sostenibles en áreas claves y de gestar un cambio en el sector de la construcción que faculte la generación de un crecimiento ordenado y sostenible en las urbes, agregue valor real al usuario y logre consolidar a las empresas constructoras como competitivas tanto a nivel nacional como internacional. Por ende, el objetivo final del proyecto es la creación de un estudio de diseño para el sector construcción que desencadene un cambio positivo en el sector, el cual actualmente ha dejado a un lado el fin último de su producto, la habitabilidad, resultado de las estrategias competitivas que tienen que afrontar por la acelerada demanda y oferta del mercado. Por consiguiente, a partir de las metodologías "Disciplined Entrepreneurship" y "Design Thinkig" se gesta la creación de la empresa y de su primer proyecto enfocado en viviendas de interés social en el Área Metropolitana de Bucaramanga Santander, Colombia. A partir de las fases concepción, desarrollo y lanzamiento implementadas en el proyecto, se obtiene como resultado la creación del estudio de diseño SEAS y la identificación, caracterización y convergencia de los diferentes actores, lo que conlleva a la concepción de un diseño piloto de vivienda progresiva sostenible, proyecto INVIRA, bajo los pilares de sostenibilidad social, ambiental y económica.Item Predicción de la estructura secundaria del ARN incorporando modelos computacionales de evolución molecular y técnicas de inteligencia artificial(Universidad Industrial de Santander, 2016) Cuadrado Morad, Manuel Ignacio; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Martinez Perez, Francisco JoseLa conformación que las moléculas de ARN adoptan suele estar asociada en gran medida a su función biológica. Debido a esto, la predicción de la estructura secundaria del ARN sigue siendo un problema abierto en el campo de la biología computacional. Aunque existen técnicas experimentales como la Cristalografía de rayos X y la Espectroscopía de Resonancia Magnética Nuclear, que permiten determinar la estructura de este tipo de macromoléculas, su uso suele ser restrictivo debido a su alto costo. Lo anterior ha impulsado el desarrollo de métodos computacionales que buscan determinar las interacciones que conducen al proceso de plegamiento del ARN. En este trabajo se presenta un algoritmo evolutivo basado en gramáticas, que permite predecir la estructura secundaria de moléculas de ARN a partir de su secuencia de nucleótidos. El algoritmo propuesto se fundamenta en el concepto de Evolución Gramatical, una técnica de inteligencia artificial originalmente diseñada para generar automáticamente programas en cualquier lenguaje. Se planteó un modelo de representación que codifica tanto la secuencia de nucleótidos del ARN como su estructura secundaria utilizando elementos estructurales conocidos como horquillas. A su vez se diseñó un conjunto de producciones organizadas en gramáticas que permiten no solo generar estructuras secundarias válidas, sino que también simulan el proceso de plegamiento del ARN a través de la modificación de cadenas definidas bajo el nuevo modelo de representación. Como todo algoritmo evolutivo, se implementa el uso de operadores genéticos con el fin de optimizar una población aleatoria de soluciones potenciales. Cada solución representa una trayectoria de plegamiento, que conduce a una estructura secundaria que la molécula puede adoptar. La energía libre asociada a la estructura obtenida luego de seguir cada posible trayectoria, es utilizada como función objetivo dentro del proceso de optimización. Con cada generación de individuos, las estructuras generadas convergen al estado de mínima energía.Item Propuesta de una técnica autoestereoscópica basada en la superposición de autoestereogramas para un muro de visualización(Universidad Industrial de Santander, 2016) Ramos Chaux, Jonnathan Alfredo; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Plata Gómez, ArturoLas ventajas demostradas de la percepción de profundidad para el desarrollo de actividades asociadas con la manipulación de objetos, el juzgamiento de posiciones, la comprensión espacial y la navegación han motivado el interés por comprender los mecanismos que la producen y por construir métodos capaces de desecadenarla a partir de estímulos sintéticos. El creciente uso de muros de visualización en entornos comerciales y académicos plantea un reto importante para las técnicas de presentación de imágenes en profundidad ya que es comín que estos métodos requieran para su efectividad de dispositivos con características que incrementan su costo o del uso de instrumentos visuales que no siempre están disponibles. Para abordar este escenario se propuso, en el marco de este trabajo de investigación, una técnica que utiliza autoestereogramas y el efecto de profundidad por movimiento para presentar escenas con informacipon de volumen a los usuarios de un muro de visualización. Para evaluar la eficacia del método desarrollado se ejecutó un experimento factorial que puso en consideración dos factores con tres niveles para cada uno de ellos. A partir de los resultados obtenidos se pudo concluir que la técnica desarrollada es efectiva para algunos valores de los dos factores puestos en consideración