2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Item Clasificación de MRI hepáticas de infantes utilizando herramientas de machine learning(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-06) Ramírez Bautista, Mario Alexis; DE CELIS ALONSO, BENITO; 387709"La obesidad es un problema mundial que suele iniciarse en la infancia o en la adolescencia. Los estudios sobre este tema se han dado desde diferentes enfoques, los objetivos han sido variados pero el más común es detectar las múltiples patologías que esta condición trae como consecuencia y de las cuales, las enfermedades hepáticas no son la excepción. Las investigaciones han mostrado entre otras cosas, que la acumulación de grasa en la zona del hígado es una de las primeras secuelas de la obesidad, además, se ha confirmado que la mayor frecuencia de esteatosis hepática en la población hispana se debe a una mayor prevalencia de obesidad. Los métodos que utilizan para estudios de obesidad son variados, van desde ecografías, bioimpedanciometría, absorción dual de rayos X, plicometría y MRI. En este trabajo se presenta una forma de distinguir entre imágenes de resonancia magnética (MRI) hepáticas de niños con normopeso y con obesidad, utilizando regiones de interés de la zona hepática e imágenes completas. Se emplean herramientas de Machine Learning como clasificadores y modelos de redes neuronales mediante Transfer Learning (TL), finalmente se hace una comparación del desempeño de los modelos empleados para el estudio".Item Algoritmo de detección y estimación de trayectorias de obstáculos en desplazamientos vehiculares basado en visión computacional(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-04-26) Reyes Cocoletzi, Lauro; REYES COCOLETZI, LAURO; 708553; Olmos Pineda, Ivan; 44309"La navegación autónoma en vehículos terrestres se encuentra en desarrollo por distintas empresas privadas (automotriz, paquetería, agricultura, etc.) así como centros de investigación y desarrollo tecnológico, los cuales están trabajando en distintas técnicas y herramientas para alcanzar el desplazamiento autónomo. La evasión de obstáculos en ambientes reales es una problemática a resolver tomando en consideración que la detección y posterior estimación del recorrido de los objetos evita daños al vehículo además de daños a terceros. La tecnología utilizada actualmente (sensor láser de mapeo 3D) para la detección de obstáculos tiene el inconveniente de elevar los costos de los vehículos y las técnicas implementadas hasta el momento carecen del rendimiento requerido. Este trabajo de investigación propone un algoritmo basado en visión computacional para la estimación de trayectorias de objetos en la ruta de desplazamiento de un vehículo en ambientes de tránsito vehicular para prevenir colisiones".