Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática

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    Escenario clínico fundamentado en realidad virtual y gamificación aplicado a la enseñanza del manejo activo del alumbramiento como prevención de la hemorragia obstétrica, orientada a la formación de los estudiantes de Medicina
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) García Flórez, Sebastián ; Torres Carreño, Diana Sofía ; Bautista Rozo, Lola Xiomara ; González Quitián, Adriana Inés ; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo ; Bautista Rojas, Luis Eduardo
    La mortalidad materna constituye un grave problema social y de salud pública, ya que a causa de este mueren más de 800 mujeres diariamente a nivel mundial y uno de los mayores motivos es la hemorragia obstétrica. Sin embargo, esta se puede prevenir hasta un sesenta por ciento realizando la técnica del manejo activo del alumbramiento de una manera oportuna y correcta, es por ello que desde el año 2007 la OMS ha recomendado esta estrategia como una intervención critica para la prevención de la hemorragia postparto. Por tal razón es necesario capacitar adecuadamente a los estudiantes de medicina. No obstante, estos presentan ciertas dificultades al poner en práctica sus conocimientos, debido a la alta demanda de alumnos y a la falta de sitios autorizados para su preparación. En este trabajo de investigación se propone un escenario basado en técnicas de gamificación y realidad virtual, cuyo objetivo es apoyar en el aprendizaje y mejorar las habilidades técnicas y no técnicas ante esta situación. La metodología aplicada consta de las siguientes etapas: profundización y capacitación del tema, análisis de requisitos y planteamiento del caso, búsqueda y selección de elementos de gamificación, diseño y arquitectura de la aplicación, desarrollo de la aplicación, pruebas y ajustes, para los cuales se realizó una prueba de confiabilidad y análisis del impacto de la herramienta.
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    Diseño del componente backend del software para el censo de camas del Hospital Universitario de Santander (HUS)
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) Goyeneche Calderón, Valentina ; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo ; Flórez Becerra, Manuel Guillermo ; Jiménez Herrera, Henry Andrés
    El Hospital Universitario de Santander (HUS) es un referente de las instituciones públicas prestadoras de salud en la región nororiental del país. Con más de 380 camas en servicio, el hospital recibe diariamente un alto flujo de pacientes. A pesar de contar con un sistema de censo de camas, este resulta impreciso, dificultando la agilidad de procesos y provocando que el personal opte por una acomodación y análisis de disponibilidad manual. Por tanto, el desarrollo de un software de gestión eficiente permitiría agilizar procesos y mejorar la atención hospitalaria. En este trabajo se presenta el prototipo del componente backend propuesto como solución para una plataforma de aplicación web, este software fue desarrollado con una arquitectura basada en capas elaborada en el lenguaje de programación Java utilizando el framework Spring Boot. Esta configuración permite integrar el componente frontend diseñado en el framework Angular a través de una API REST para procesar y consultar grandes volúmenes de datos almacenados en una base de datos SQLServer 2012. Para validar el enfoque propuesto, se puso a prueba la funcionalidad de este prototipo de software con ayuda del personal en las instalaciones de la institución. Con un conjunto de datos real suministrado por el hospital, se demostró la funcionalidad de esta aplicación para la asignación, control y consulta del servicio de censo de camas.
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    Algoritmo de clasificación de objetos en imágenes difractivas basado en medidas cuadráticas codificadas usando un enfoque de Aprendizaje Profundo
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) Morales Norato, David Santiago ; Jerez Ariza, Andrés Felipe ; Argüello Fuentes, Henry ; Niño Quiñónez, Héctor ; González Gómez, Andrés Leonardo
    El aprendizaje profundo se ha usado ampliamente en el área de visión por computador, así como en la clasificación de objetos. Sin embargo, los enfoques tradicionales se basan principalmente en imágenes de intensidad adquiridas por sistemas de propagación lineal. Dado que los detectores ópticos solo pueden medir la intensidad del campo óptico complejo subyacente, estos sistemas lineales solo registran la información de magnitud, mientras que la información de fase no se puede medir. La recuperación de fase se ha abordado a través de sistemas cuadráticos que modulan el campo óptico usando máscaras de codificación, produciendo medidas cuadráticas codificadas. La clasificación de medidas cuadráticas se ha propuesto recientemente sin el paso de reconstrucción debido a su alto costo computacional. No obstante, la clasificación de medidas cuadráticas codificadas no ha sido estudiada en el estado del arte. Este trabajo propone un esquema de clasificación de objetos sobre medidas cuadráticas codificadas usando aprendizaje profundo. El esquema propuesto consta de tres etapas principales: una capa de adquisición, que simula el proceso de adquisición; un paso de inicialización que estima el campo óptico; y una arquitectura de red neuronal que realiza la tarea de clasificación sobre la estimación inicial. Los resultados de la simulación muestran que el método de clasificación propuesto supera el enfoque tradicional al evaluar diferentes métricas de clasificación sobre los conjuntos de datos MNIST y Fashion-MNIST a partir de los campos cercano, medio y lejano.
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    Diseño del componente Front end del software para el censo de camas del Hospital Universitario de Santander (HUS)
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) Espitia Muñoz, Fabián Alberto ; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo ; Rojas Morales, Fernando Antonio ; Gómez Prada, Urbano Eliécer
    El hospital Universitario de Santander es una entidad pública que se encuentra en el nororiente colombiano, encargada de brindar un servicio de salud de buena calidad a las personas que lo requieran y de formar gran talento humano en sus instalaciones. Al contar con una alta demanda de pacientes, requiere un buen número de camas para las diferentes áreas de la salud que ellos requieran. Por lo tanto, se necesita de un buen sistema software, donde sus procesos de asignación de camas sean rápidos y eficientes. Sin embargo, el Hospital Universitario de Santander no cuenta con un mecanismo tecnológico para que sus pacientes tengan una asignación rápida y segura de sus camas, lo cual, hace que el servicio sea demorado e ineficiente. Basado en lo anterior, se puede observar que existe la necesidad de crear un software web que permita a los diferentes actores involucrados, asignar, controlar y realizar censos, permitiendo tomar mejores decisiones y brindar un gran servicio a los involucrados, con una buena interfaz para el usuario, agrupado en camas por especialidad y así, permitir al personal encargado tener la información de una manera adecuada y ordenada, generando sus reportes diarios de censo de cama, asignación y control de manera rápida y segura.
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    Software móvil para administración de selecciones deportivas de Rugby de la Universidad Industrial de Santander
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) Hernández Torres, Andrés Ricardo ; Gamboa Sarmiento, Sonia Cristina ; González Ramírez, Luis Ignacio ; Flórez Becerra, Manuel Guillermo
    En el trabajo que se pone a consideración se evidencia el desarrollo de un aplicativo móvil para las selecciones de rugby de la universidad industrial de Santander. Se desarrolló teniendo en cuenta la metodología scrum para vincular en el proceso al entrenador, en este caso conocido como product owner, buscando cumplir con las expectativas de este. Para la creación del aplicativo se realizó el levantamiento de los requerimientos funcionales y no funcionales, estos requerimientos se representaron en tablas de forma ordenada para así reconocer los módulos necesarios del aplicativo y las características para el desarrollo que se conocen como no funcionales. Dentro de lo establecido en el trabajo se encuentra el planteamiento de los casos de uso con el fin de conocer los permisos que tienen los actores encontrándolos divididos en dos roles: administrador y selección. El aplicativo móvil presenta una arquitectura cliente – servidor, los cuales se comunican mediante el api de firebase con el protocolo HTTP siendo necesaria la conexión a internet ya que el servidor se encuentra alojado en la nube. A continuación, se desarrolló la parte Frontend del aplicativo móvil incluyendo las funcionalidades planteadas desde el inicio de su desarrollo, logrando así conservar un diseño intuitivo que facilita la interacción de los usuarios con el sistema. De este modo se estableció la conexión con el api de firebase para el manejo del Backend.
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    Segmentación automática de la aorta abdominal en tomografías computarizadas cardíacas usando aprendizaje profundo
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) Rozo Quintana, Liceth Yaneth ; Bautista Rozo, Lola Xiomara ; Bautista Rojas, Luis Eduardo ; Martínez Carrillo, Fabio ; González Gómez, Andrés Leonardo
    La imagenología es una herramienta de apoyo diagnóstica bastante útil en el campo de la medicina, en particular, las Tomografías Computarizadas brindaron la posibilidad de explorar el cuerpo humano de manera no invasiva, pero el proceso de adquisición de las mismas las hace susceptibles al ruido ocasionado por múltiples factores, además que la composición de diversos elementos y tejidos hace difícil la identificación de los mismos, por lo tanto, es necesario segmentar las imágenes para aislar los diferentes componentes, pero este proceso usualmente es un proceso exhaustivo. La automatización de tareas, como por ejemplo, la identificación de patrones, es transversal a todas las áreas del conocimiento, la medicina no es ajena a ello. El propósito de este trabajo de grado es aplicar métodos basados en técnicas de aprendizaje profundo para automatizar el proceso de segmentación de imágenes de tomografías computarizadas del área abdominal, dado que los métodos tradicionales son altamente dependientes de la intervención humana. Principalmente se aprovecharon dos tipos de arquitecturas, las U-Net y las Seg-Net. Donde el coeficiente de Dice para el entrenamiento de la red U-Net implementada es del 97 % y 87 % en entrenamiento y validación respectivamente. Para la red Seg-Net implementada el coeficiente de Dice fue del 87 % y 82 % en entrenamiento y validación respectivamente. Permitiendo tener datos segmentados para la construcción de modelos tridimensionales.
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    Análisis y diseño de un sistema POS en la web para la gestión de pedidos, que optimice el proceso de ventas en el comercio de restaurantes
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-29) Corredor Siratá, Leydi Bibiana ; Beltrán Castro, Carlos Adolfo ; Gamboa Sarmiento, Sonia Cristina ; Niño Quiñónez, Héctor
    La presente investigación tiene como objeto desarrollar un sistema POS en la web que permita optimizar y gestionar el proceso de venta y cobro de pedidos en el comercio de restaurantes, de una manera ágil, segura y satisfactoria para el cliente. Esto a través de: la identificación y determinación de los diferentes procesos para el control del registro de pedidos en el comercio de restaurantes; la definición de la metodología de desarrollo de software que se va a trabajar para el desarrollo del sistema; el diseño y desarrollo del software del sistema POS que ejecute el proceso de venta y cobro de pedidos; la integración al sistema de un módulo para los pedidos que el cliente solicite a domicilio; y la ejecución del sistema POS en la web, en el comercio de restaurantes, que permita verificar la adecuada aplicación del sistema. Lo anterior se desarrolló bajo la metodología de desarrollo de software Scrum y a partir de herramientas tecnológicas como MySQL, PHP 7, JavaScript, HTML, CSS, Visual Studio Code, entre otras. Entre los principales resultados de la investigación cabe resaltar un software de facturación POS ajustado a las necesidades básicas asociadas a restaurantes, el cual permite la gestión de pedidos tanto a nivel del establecimiento como domicilios. Así mismo, la verificación de su correcto funcionamiento.
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    Aprendizaje de un modelo de propagación no lineal para el sistema óptico de adquisición de imágenes espectrales basado en apertura codificada de única captura (CASSI) a través de redes neuronales profundas
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-30) Escobar Pérez, Jessica Paola ; Bacca Quintero, Jorge Luis ; Romo Bucheli, David Edmundo ; Camacho Velasco, Ariolfo
    Las imágenes espectrales detectan la información espacial de una escena a lo largo de múltiples longitudes de onda; las imágenes multiespectrales tienen una alta resolución espacial y baja resolución espectral, por el contrario, las imágenes hiperespectrales se caracterizan por tener alta resolución espectral y baja resolución espacial. La adquisición de dichas imágenes a través de la imagen espectral compresiva (CSI, por sus siglas en inglés compressive spectral imaging) reduce significativamente la velocidad de detección ya que adquiere la información a partir de una cantidad reducida de muestras. El sistema de adquisición de imágenes espectrales basado en apertura codificada de única captura (CASSI, por sus siglas en inglés coded aperture snapshot spectral imagers) es una de las arquitecturas más representativas de CSI en la cual se asume un modelo de propagación lineal. Sin embargo, al realizar la adquisición se presentan diferentes fenómenos de dispersión óptica que provocan que el modelo de propagación no sea lineal, por lo que se desconoce el modelo real de sensado. Por este motivo, se propone aprender un modelo de propagación no lineal a través de redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés deep neural networks), el cual se usará en algoritmos de recuperación para obtener una mejor calidad en la estimación.
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    Diseño de un sistema Web para la gestión del servicio de camillero del Hospital Universitario de Santander (HUS)
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-30) Riveros Gómez, María Paula ; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo ; Gómez Flórez, Luis Carlos ; Cárcamo Troconis, Emilio Justiniano
    El servicio de camilleros de un hospital se ocupa del traslado del personal en situación de enfermedad y/o discapacidad desde algunos servicios a otros; este constituye una tarea de gran importancia ya que así se pueden garantizar los procesos de cuidados adecuados para la salud. Para el Hospital Universitario de Santander (HUS) es de vital importancia contar con una buena gestión de estos servicios, por tal razón existe una central de camilleros en la que se lleva a cabo los procesos de solicitud y asignación de dichos servicios. Sin embargo, en ocasiones estas actividades de solicitud y asignación se llegan a retrasar debido a que no se tiene una buena organización respecto a la ocupación de los camilleros en el momento. Además, no es posible considerar los tiempos a ajustar para que los pacientes sean conducidos a los destinos en forma oportuna, ya que no se cuenta con la información necesaria. En este proyecto se propone desarrollar una herramienta, en este caso un prototipo de sistema web, que permita llevar el control de las asignaciones y solicitudes para los camilleros en el HUS, permitiendo a su vez consultar los tiempos de respuesta de los servicios para así, si es necesario, hacer mejoras posteriormente.
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    Metodología de clasificación en imágenes espectrales a partir del uso de redes neuronales en un sistema con múltiples vistas angulares
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-30) Córdoba Carrero, Junior Alejandro ; Márquez Castellanos, Miguel Ángel ; Argüello Fuentes, Henry ; Bautista Rozo, Lola Xiomara ; Bacca Quintero, Jorge Luis
    La clasificación se ha convertido en una herramienta indispensable en áreas comerciales como de la investigación al ser usada en el reconocimiento de objetivos y la interpretación de imágenes, más aún al usar información espectral, porque el comportamiento de la reflectancia a diferentes frecuencias electromagnéticas es característico de cada material, siendo posible identificarlos y analizarlos usando procesamiento de imágenes. Las SI son capturadas mediante sistemas ópticos, estos permiten obtener imágenes espectrales con una alta resolución espectral, pero su uso se ve limitado a escenarios donde los objetos poseen poco o nulo movimiento y su adquisición requiere altas capacidades de almacenamiento y de transmisión de datos. Para solucionar estos problemas, surge el muestreo compresivo espectral, que establece que es posible estimar la información espectral de una escena a partir de menos proyecciones que las requeridas por los sistemas ópticos tradicionales. A pesar de que estas técnicas permiten solucionar problemas de almacenamiento, transferencia de información, altos tiempos de adquisición, entre otros, tienen como desventaja la degradación de la información espacial. Para mejorar la calidad de reconstrucción y de clasificación se usan algunos métodos tradicionales para la dquisición de multiples imágenes como son el barrido por fila espectral, pixel por pixel y por banda espectral, se han modificado los sistemas ópticos a su vez de desarrollar e implementar aplicaciones y algoritmos basados en técnicas de DL con pocas proyecciones. En este trabajo se propone el estudio de un sistema compresivo óptico computacional que permite mejorar las tareas de clasificación a partir de una única medida comprimida la cual se obtiene mediante un arreglo de lentes y de una red neuronal basada en aprendizaje profundo.
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    Estudio de aplicabilidad de base de datos Oracle para el manejo de información relacional no estructurada y de objetos en la empresa Visión Ingeniería S.A.S.
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-30) Gómez Castellanos, José Luis ; Gamboa Sarmiento, Sonia Cristina ; Meneses Mendoza, Jathinson ; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo
    El trabajo de este proyecto abre con la introducción a las bases de datos, sus características y su importancia en las organizaciones del presente, hoy en día las compañías dependen de las bases de datos para la facilitación de la administración, modificación y el registro de datos. Con el continuo crecimiento de la información que las empresas manejan y la impracticabilidad que viene con el uso de métodos tradicionales a medida que el conjunto de datos crece, el estudio y aplicación de las bases de datos está en aumento. Las compañías están en una batalla competitiva buscando aumentar la velocidad de sus procesos donde la capacidad de mover información a altas velocidades es de alta significancia, Visión Ingenieria S.A.S. es una de estas organizaciones interesada en buscar alternativas en el campo de bases de datos, con herramientas Oracle, para en beneficio de sí misma y sus clientes. Explorando y describiendo los conceptos que componen las bases de datos y sus metodologías más modernas que excluyen las desventajas de los métodos más clásicos, enfocado en tecnologías Oracle. Junto con la presentación de la situación actual en Visión Ingenieria S.A.S. y la viabilidad de la aplicaciónes de las alternativas.
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    Detección automática de fracturas y fallas geológicas a partir de la segmentación de imágenes con redes convolucionales profundas aplicadas a cubos sísmicos
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-31) Álvarez Castillo, Bryan Daniel ; Goyes Peñafiel, Yesid Paul ; Argüello Fuentes, Henry ; Romo Bucheli, David Edmundo ; Martínez Carrillo, Fabio
    Uno de los mayores retos en la interpretación sísmica es el uso de grandes volúmenes de datos generados durante la etapa de exploración para la definición de nuevos prospectos de hidrocarburos, lo cual ocasiona un aumento en el tiempo requerido para la interpretación manual de estructuras geológicas (fallas y fracturas). Debido a esto, la detección automática de fallas geológicas es un proceso relevante para la industria petrolera. Desde la perspectiva de la visión por computador, la tarea de detección de fallas puede ser interpretada como un problema de segmentación, el cual ha sido ampliamente analizado usando redes neuronales convolucionales. No obstante, tradicionalmente se usa como dato de entrada la imagen sísmica en el dominio de la amplitud, por lo cual puede tener insuficiente información para cumplir con la tarea propuesta. En este trabajo, se propone el uso de multi-atributos sísmicos de tipo geométrico y de amplitud, sintetizando la información con el Analisis de Componentes Principales, como una forma de preprocesamiento de los datos sísmicos, para mejorar el desempeño en la tarea de segmentación de fallas geológicas con una red convolucional de tipo U NET y autoencoder, la cual permite detectar de manera eficiente las discontinuidades en datos reales y sintéticos. La propuesta presentada en este trabajo obtuvo una ganancia de 0.45 SSIM con respecto a los métodos tradicionales sobre datos sintéticos y reales.
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    Metodología de adquisición y reconstrucción de vídeos espectrales mediante el uso de la teoría de muestreo compresivo y redes neuronales convolucionales
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-03-31) Calderón Carrillo, Camilo Andrés ; Gómez Toloza, Pablo Andrés ; Márquez Castellanos, Miguel Ángel ; Andrade Sosa, Hugo Hernando ; Galvis Carreño, Laura Viviana ; Pertuz Arroyo, Said David
    La adquisición de video espectral a partir de la teoría de muestreo compresivo (CSV, de sus siglas en inglés compressive spectral video) se ha convertido en un tema de investigación de gran interés en la comunidad de visión por computadora, debido a que estos sistemas permiten comprimir la información espacial, espectral y temporal en un conjunto de imágenes 2D para posteriormente recuperarla usando algoritmos de reconstrucción. Sin embargo, los enfoques de CSV se han limitado a comprimir únicamente la dimensión espectral de cada cuadro, es decir, no se desarrolla compresión temporal. Los enfoques alternativos son los sistemas de brazo doble basados en un generador de imágenes espectrales y temporales compresivas que fusiona las mediciones adyacentes para recuperar el vídeo espectral. Por lo tanto, es deseable el desarrollo de un generador de imágenes CSV que permita recuperar un vídeo espectral a partir de una única medición comprimida. Este trabajo propone una metodología de adquisición y compresión de video espectral mediante el uso de un elemento de codificación espacial binario tipo segmentado y un filtro tuneable. A través del sistema óptico propuesto, tanto la dimensión espectral como la temporal se pueden modular durante un tiempo de integración utilizando solo dos elementos ópticos.