Maestría en Informática
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Item Diseño y especificación de una herramienta software de apoyo a las especificaciones de los sistema de información - ESFOSIN(Universidad Industrial de Santander, 1998) Esteban Villamizar, Luis Alberto; Llamosa Villalba, RicardoItem Diseño y especificación en Estelle de un sistema de mensajería para la UIS(Universidad Industrial de Santander, 1992) Pico Merchán, Benjamín Augusto; Porras Díaz, HernánItem Enfoque de la programación por objetivos para el desarrollo de un modelo en el servicio de aseo de las empresas públicas(Universidad Industrial de Santander, 1993) Parra Pinilla, Leonel; Higuera Guío, GabrielItem Caracterización de lesiones prostáticas en secuencias MRI utilizando un marco de aprendizaje contrastivo profundo(Universidad Industrial de Santander, 2023-08-11) Gutiérrez Guate, Yesid Alfonso; Martínez Carrillo, Fabio; Arévalo Ovalle, John Edilson; Acosta Tamayo, Óscar; Delrieux, Claudio AugustoEl diagnóstico temprano del cáncer de próstata a partir de estudios de MRI biparamétricos (secuencias T2WI y DWI) constituye las nuevas directrices del protocolo PI-RADS-2. A partir de dichas secuencias, las lesiones malignas se caracterizan por sus propiedades morfológicas y de densidad celular. Sin embargo, dicha caracterización es sensible a la alta variabilidad entre diferentes secuencias MRI y zonas de próstata, lo que a menudo resulta en diagnósticos erróneos. Las representaciones actuales de aprendizaje profundo han mostrado resultados prometedores para apoyar el diagnóstico. Sin embargo, estas estrategias suelen requerir una enorme cantidad de hallazgos anotados en secuencias MRI, lo que limita claramente la implementación y aplicación de estas estrategias computacionales en la rutina clínica. Además, las representaciones aprendidas pueden ser sensibles al ruido generado durante las técnicas de aumento de datos. Este trabajo introduce un enfoque de aprendizaje débilmente supervisado a partir de una representación profunda BP-MRI para clasificar lesiones malignas. En primer lugar, se toman parches de tejido redundante de la glándula prostática, lo que permite ajustar una representación para discriminar entre lesiones y tejido control. Esta tarea se realiza bajo un esquema de aprendizaje contrastivo, aprendiendo una proyección de embebidos que agrupa parches similares maximizando la distancia entre las diferentes clases. A continuación, a partir de dicha representación, se lleva a cabo un proceso de fine-tunning para discriminar entre lesiones benignas y malignas relacionadas con lesiones de cáncer de próstata. El enfoque propuesto superó a los estudios de referencia en un conjunto de datos públicos, alcanzando un ROC-AUC de 0,85 utilizando el 80\% de las lesiones anotadas disponibles. Además, utilizando el 20\% de las lesiones, la estrategia propuesta alcanzó un ROC-AUC de 0.80, siendo un resultado prometedor para transferir modelos a la rutina clínica.Item Modelo de arquitectura empresarial para proyectos estratégicos de desarrollo regional(Universidad Industrial de Santander, 2023-03-05) Porras Suárez, Laura Carolina; Gómez Flórez, Luis Carlos; Romero Riaño, Efrén; Becerra Ardila, Luis Eduardo; Gamboa Sarmiento, Sonia CristinaEste proyecto de maestría presenta un modelo de arquitectura empresarial para los proyectos estratégicos de desarrollo regional financiados por el Sistema General de Regalías (SGR), resultado de una revisión del estado del arte a partir de documentos encontrados en bases de datos científicas y entrevistas realizadas a los entes involucrados. A través del análisis de los documentos relevantes en la gestión de proyectos estratégicos del SGR, se caracterizan los procesos ejecutados por dichos actores y se diseña el modelo de arquitectura empresarial para luego ser ilustrado a través del caso de estudio en el proyecto: Diseño de un modelo de trabajo colaborativo entre actores del sector agropecuario para el desarrollo de la Agrópolis de Santander Magdalena Medio, generando como resultado la aplicación del modelo de Arquitectura Empresarial, mediante la implementación de las mejoras en las brechas encontradas, para que el trabajo colaborativo sea efectivo al desarrollo de los objetivos del sector agropecuario.