Detección del bacilo mycobacterium tuberculosis mediante reconocimiento de patrones

Una imagen es una excelente fuente de información siempre que sea posible identificar y extraer los diferentes objetos que la constituyen. Las técnicas de reconocimiento de patrones permiten aislar grupos de objetos para aplicaciones específicas. El grupo de nuestro interés lo conforma los bacilos Mycobacterium Tuberculosis (o bacilos de Koch), causantes de la infección de tuberculosis, y que pueden ver se en las imágenes fotográficas de muestras de esputo en pacientes que presenten síntomas de esta enfermedad. Este artículo presenta un algoritmo basado en wavelets de reconocimiento de patrones morfológico y estadístico par a aislar y cuantificar sobre la imagen dichos bacilos par a diagnosticar la severidad de la infección en el paciente. Finalmente son presentados algunos resultados, conclusiones y recomendaciones de su aplicación en Telemedicina

La tuberculosis: un fenómeno de edad, inmunosupresión y factores ambientales

La tuberculosis es la enfermedad específica más contagiosa del mundo, constituye en la actualidad después de décadas de investigación y avances terapéuticos, una de las principales causas de muerte en el planeta. Se mantiene como una de las enfermedades transmisibles de gran preocupación y ocupación para los sistemas de salud. En este trabajo se desarrolla una revisión de tres factores importantes para la que están impactando profundamente en el presente y futuro de la tuberculosis, encontrándose las edades extremas, la población pediátrica en especial y en esta franja los menores de tres años son los más susceptibles; su relación con la inmunosupresión ya que la infección con el Virus de Inmunodeficiencia Humana ha alterado enormemente el patrón epidemiológico de esta enfermedad. Varios estudios han sugerido que la Diabetes Mellitus aumenta el riesgo de tuberculosis activa. En cuanto al factor ambiental como la altitud, temperatura y otras condiciones particulares del ambiente pueden ser relevantes para la adquisición de tuberculosis

Sistema inteligente móvil basado en redes neuronales convolucionales para el diagnóstico previo de enfermedades renales

El presente trabajo de investigación tuvo como finalidad la generación de una herramienta que facilite el diagnóstico previo del estado del deterioro del riñón, en pacientes sanos y con enfermedades renales, utilizando algoritmos de redes neuronales convolucionales desde un aplicativo móvil, e imágenes de resultados de exámenes de orine realizados a partir de tiras reactivas. Este aplicativo permite la determinación de dos estados de salud: “Enfermo” y “Sano”. Se ha utilizado como dataset un banco compuesto de 268 imágenes (154 imágenes de tiras reactivas con resultados de pacientes “Sanos” y 154 imágenes de tiras reactivas con resultados de pacientes “Enfermos”). El tipo de investigación es Aplicada, con un nivel de investigación Explicativa, siendo el diseño de la investigación Experimental. Se ha logrado un índice de Sensibilidad del 100 % y de Especificidad del 99 % con esto se concluye que el software de reconocimiento es una herramienta efectiva a partir del cual se logran resultados aceptables, en ambos casos son valores esperados en la presente tesis; de esta manera se acepta la Hipótesis de la Investigación: “La implementación de un Sistema Inteligente Móvil basado en procesamiento de imágenes con redes neuronales convolucionales permitirá realizar diagnósticos previos de enfermedades renales de la población adulta en la ciudad de Iquitos 2019”

AGRUPAMIENTO VIA CLASIFICACIÓN.

El reconocimiento es algo tan natural para las personas, pero también algo complejo. Por ejemplo, un niño desde pequeño y conforme va creciendo comienza a reconocer personas, colores, sabores, olores, textos escritos, piezas de música, palabras, etc. Conforme el niño va conociendo nuevos objetos es capaz de relacionarlos con otros objetos parecidos, ya sea por su color, forma o tamaño. Cuando al niño se le presenta un nuevo objeto que no conoce, crea una clasificación del nuevo objeto. Por ejemplo, cuando un niño es capaz de acomodar un libro en un grupo de libros, tuvo que utilizar las características del libro, como su color, tamaño, forma, para reconocer en donde debería situar el libro.En la actualidad se han intentado adaptar técnicas de aprendizaje supervisado para ser utilizadas en aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, los árboles de decisión no supervisados ó también se ha utilizado el algoritmo K-NN como algoritmo de agrupamiento, donde se utiliza la regla del k vecino más cercano para crear grupos. Cuando no se conocen las clases del aprendizaje supervisado, el investigador tiene que realizar de forma manual la creación de las clases de acuerdo a su amplio conocimiento del tema para realizar dicha clasificación. En este sentido, el aprendizaje no supervisado puede ser un paso previo de la clasificación, porque ayuda a obtener la muestra de entrenamiento que posteriormente se utilizará para la clasificación de nuevos objetos. Aunque en principio esto podría parecer lógico, en la práctica no es así, ya que el algoritmo específico de aprendizaje supervisado que se vaya a utilizar tiene un criterio diferente al algoritmo utilizado por el aprendizaje no supervisado para generar las clases. Entonces, el problema es ¿cómo generar aprendizaje supervisado y no supervisado utilizando el mismo criterio? El método que se propone en este trabajo es la realización de un algoritmo de agrupamiento basado en un algoritmo de genético, el cual, a su vez sea dirigido por un algoritmo de clasificación. Los operadores que se realizaron o se adaptaron fueron el operador de selección, el operador de cruza, el operador de mutación y el módulo de la función de aptitud. De acuerdo a la experimentación que se realizaron, se puede afirmar que es factible la idea presentada en esta tesis. Ya que los resultados son favorables e interesantes