Cálculo paralelo con CUDA y Matlab en el seguimiento visual de objetos

Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriale

Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo

194 páginasLa anestesia desempeña un papel fundamental en la práctica clínica, siendo esencial en procedimientos quirúrgicos. Corresponde a un proceso progresivo y reversible inducido por fármacos, en el que se procura un estado de pérdida de conciencia, analgesia e inmovilidad del paciente. El monitoreo de la profundidad anestésica del paciente, así como los mecanismos fisiológicos que subyacen este fenómeno constituyen una dinámica área de investigación. Por lo anterior este trabajo apunta a resolver la pregunta: ¿Es posible clasificar los estados de profundidad anestésica, al evaluar en conjunto la actividad de los sistemas nervioso central y autónomo, en el paciente quirúrgico durante la utilización de anestesia total intravenosa? Inicialmente, los fundamentos de la técnica anestésica junto a los modelos de farmacocinética y farmacodinamia, y la relación con la variabilidad de los índices de entropía de Datex-Ohmeda (Entropía Estado y Entropía de Respuesta) fueron explorados mediante la implementación de un estudio clínico cruzado aleatorizado. Este estudio fue publicado en una revista científica revisada por pares (Anexo 1). El análisis estadístico de este estudio consideró pruebas paramétricas (Entropía de Estado: p=0.64, T=0.54; Entropía de Respuesta: p=0.84, T=0.41) y no paramétricas (Entropía de Estado: p=0.57; Entropía de Respuesta: p=0.77,) para comparar el efecto de los modelos. Los resultados no evidenciaron diferencias estadísticamente significativas (p> 0.05 en todas las comparaciones). Sin embargo, el modelo propuesto por Marsh mostró marcados valores atípicos asociados a la inducción, estos valores y otros parámetros farmacocineticos sugieren una ligera superioridad del modelo de Schnider.Doctorado en BiocienciasDoctor en Biociencia

Estudio de la conectividad efectiva en el hipocampo de rata mediante la Causalidad de Granger y el análisis de registros elecetrofisiológicos in vivo

El análisis de series de tiempo multivariables es el marco básico para el análisis de las interacciones neuronales de registros neurofisiológicos. Está reconocida la direccionalidad de estas interacciones neuronales, siendo de gran interés evaluar esta direccionalidad para comprender la computación neuronal. Se ha demostrado que la causalidad de Granger es una técnica clave para proporcionar esta información. El objetivo principal de este proyecto es proporcionar una introducción al concepto de causalidad de Granger dentro de la conectividad cerebral y aplicarlo al análisis de registros electrofisiológicos en el hipocampo de rata.López Madrona, VJ. (2014). Estudio de la conectividad efectiva en el hipocampo de rata mediante la Causalidad de Granger y el análisis de registros elecetrofisiológicos in vivo. http://hdl.handle.net/10251/46615.Archivo delegad

Desarrollo de un sistema de reconocimiento de imágenes utilizando Raspberry Pi y MATLAB® que contribuya al aprendizaje del tratamiento digital de señales.

Presenta el diseño e implementación de guías de laboratorios enfocados al procesamiento digital de imágenes. En estas guías se abordan actividades que demostraron los principios de algunos algoritmos utilizados en esta área

Actividad gamma del electroencefalograma. Métodos de análisis con objetivos clínicos

Objetivos: El objetivo general de la presente tesis doctoral ha sido investigar la identificación de la actividad gamma [30-90 Hz] del electroencefalograma (EEG) utilizando un sistema monocanal, para posibles aplicaciones clínicas. Métodos: Se ha obtenido la actividad gamma del EEG de las áreas motoras de la corteza cerebral en 25 sujetos sanos, con movimiento real e imaginario. Se analiza la señal mediante un método no lineal que utiliza transformaciones tiempo-frecuencia con wavelets. Posteriormente se añade un filtro, basado en la función matemática de descomposición en modo empírico (EMD: Empirical Mode Decomposition) y se comparan los resultados. Resultados: Se identifica la actividad de la banda gamma de las áreas motoras cerebrales durante el movimiento voluntario real e imaginario. Se obtiene un método para cuantificar la plasticidad cerebral analizando la actividad gamma motora. Se demuestra que filtrando las señales EEG mediante EMD, se obtienen mejores resultados que con el análisis original de la señal. Conclusiones: En esta tesis se demuestra que es posible obtener la actividad gamma del EEG de una forma simplificada, en relación a la adquisición y a la utilización de métodos relativamente sencillos de análisis de las señales. Los resultados experimentales de la tesis, principalmente las variaciones de la actividad gamma de las áreas motoras cerebrales, se pueden utilizar desde un punto de vista práctico para proponer aplicaciones clínicas. Palabras clave: Electroencefalografía, actividad gamma, áreas motoras, densidad espectral de potencia, aplicaciones clínicas, descomposición en modo empírico, plasticidad cerebral, tareas motoras reales, tareas motoras imaginarias

Generando música a través de la Actividad Cerebral / Generating music through Brain Activity

El presente artículo muestra la forma en que las interfaces cerebro computador (BCI) pueden ser utilizadas para generar música. Para lograr lo anterior, se realiza una revisión de fuentes académicas que contienen definiciones esenciales relacionadas con ambas áreas del conocimiento; de esta forma se podrá establecerse un puente que permita la descripción de una herramienta computacional que permita cumplir con el objetivo planteado

Desarrollo de un algoritmo para fusionar imágenes en sensado remoto

En ésta tesis una novedosa aproximación para fusionar imágenes de los sensores OLI (satélite LANDSAT 8) y MODIS (satéliteAqua/Terra) es presentada. La presente propuesta emplea las diferencias espectrales entre dos imágenes MODIS, en fechas t1 y t2, y una imagen OLI en la fecha t1 para predecir por medio del uso de una versión modificada del algoritmo de pirámides la imagen OLI en la fecha t2. El resultado predicho mostró una buena apariencia visual y por medio de un análisis de error cuantitativo empleando distintas métricas se determinó que la presente metodología es una buena aproximación para fusionar imágenes OLI y MODIS

Reconocimiento de objetos utilizando Open CV y Python en una Raspberry Pi 2 en una tlapalería

El problema planteado consistió en reconocer objetos usando una computadora Raspberry Pi 2 y la Librería OpenCV, por lo que, una vez que se llevó a cabo la metodología se obtuvieron resultados que muestran la posibilidad de reconocer objetos de una tlapalería, por lo tanto, se concluye que el problema podría quedar resuelto si se implementa la propuesta de solución. Mientras que, el objetivo que se planteó de reconocer objetos a partir de imágenes digitales se logró usando la librería OpenCV y dos programas desarrollados en Python que fueron: El que genera los descriptores de las imágenes y el otro que busca el objetos en el banco de imágenes. Por lo que, el objetivo queda cumplido. Por otro lado, la hipótesis que dice: “Si se implementa un sistema de reconocimiento de objetos en las tlapalerías será posible reconocer objetos a partir de una fotografía así como su existencia y características del objeto buscado”, y que de acuerdo a los resultados la hipótesis ha resultado verdadera al lograrse el reconocimiento de objetos. Las características de los objetos del banco de imágenes fueron almacenadas en los descriptores de los mismos. Es importante mencionar que, en la metodología se usó un conjunto de 20 imágenes que se tuvieron que estandarizar en tamaño de pixeles y se cambiaron a escala de grises. Con lo anterior fue posible el reconocimiento del 75% de objetos, con un 80% de grado de similitud. Sin embargo, falló en algunos objetos, y fue necesario un procesamiento de cambio de tamaño y una nueva segmentación. Con lo anterior fue posible el reconocimiento de los 20 objetos. Se requirió obtener la imagen a partir de una fotografía del objeto, luego se procesó para su segmentación y luego pasar a la escala de grises y finalmente el proceso de reconocimiento de imágenes. Todo lo anterior, se requiere de al menos 4 minutos para obtener la imagen y la búsqueda del objeto tardó segundos, pero cambia al aumentar el banco de imágenes. Este tipo de sistema una vez implementado en alguna tlapalería sustituiría la búsqueda de objetos en la base de datos, obteniendo una búsqueda de objetos más detallada y a la vez brindando a los clientes una mayor atención personal

Estudio de la medida de la calidad perceptual de video

En el presente trabajo se realiza un estudio del estado del arte, en el ámbito de la medida objetiva de la calidad perceptual de video. El video digital, distribuido a través de redes de comunicaciones, sufre varios tipos de distorsión durante el proceso de adquisición, compresión, procesamiento, transmisión y reproducción. Por ejemplo, las técnicas utilizadas habitualmente en la codificación digital de video introducen pérdida de información, para reducir el ancho de banda necesario para su transmisión, lo que genera distorsiones. Por otro lado, las redes de paquetes sobre las que se transporta el video (por ejemplo Internet, aunque también redes de área local LAN, las redes extendidas WAN y las redes inalámbricas), pueden introducir distorsiones adicionales, debido a las demoras, los errores y las pérdidas de paquetes, entre otros factores. La medida objetiva de la calidad perceptual de video es necesaria para diversos tipos de aplicaciones, algunas de las cuales se describen a continuación. Nota : Es el trabajo final para el Diploma de Estudios Avanzados (DEA) en Ingeniería Telemática, de la Universidad de Vigo, Españ