Classification of trunk motion based on inertial sensors

55 páginasPor mucho tiempo en la ingeniería se ha trabajado para la valoración y prevención de desórdenes musculo esqueléticos de la espalda. El uso de sistemas de captura de movimiento es una de las técnicas más utilizadas en este ámbito, considerada el estándar, es un sistema de alto costo y limitaciones considerables. El uso de sensores de inercia en los últimos años ha llegado a ser muchos más frecuente gracias a los avances tecnológicos que lo han llevado a ser más accesible y compacto. Este proyecto se basa en el uso de sensores de inercia para la clasificación de movimientos de la espalda, lo cual ayuda a la valoración y prevención de desórdenes musculo esqueléticos. En el presente texto, se presenta todo el proceso de desarrollo de un sistema para la identificación de movimientos de la espalda, mediante el uso de las señales de los sensores de inercia. Se presentaran experimentos y resultados del uso de un sistema de captura de movimiento comparado con el sistema de sensores de inercia. El programa propuesto para la clasificación de los tres movimientos del tronco (flexión, lateral y rotación) trae consigo importantes ventajas de fiabilidad y libertad espacial. El sistema desarrollado permite la valoración de los movimientos del tronco. La clasificación de estos movimientos utilizando sensores de inercia es un método considerablemente mucho más portable comparado con un sistema de captura de movimiento. También, este sistema se puede usar en diferentes espacios sin mayores esfuerzos y los límites transnacionales de movimientos son mucho más amplios en comparación con sistemas de captura de movimientos. La clasificación permite la adición de nuevas características para la identificación más precisa de movimientos o posturas que permitirán una mejor valoración para la prevención de desórdenes musculo esqueléticos del trono.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a

Multiobjective Evolutionary Algorithms applied to Feature Selection in Microarrays Cancer Data

El análisis de microarrays de expresión de genes es un tópico actual para el diagnóstico y clasificación del cáncer humano. Un microarray de datos de expresión de genes consiste en una matriz de miles de características de las cuales la mayoría es irrelevante para clasificar patrones de expresiones de genes. La elección de un subconjunto mínimo de características para clasificación es una tarea dificultosa. En este trabajo, se realiza una comparación entre dos algoritmos evolutivos multiobjetivo aplicados a conjuntos de expresiones de genes populares en la literatura (linfoma, leucemia y colon). Con el objetivo de remover las características con fuerte correlación se realiza una etapa de pre-procesamiento. Se muestra un análisis extenso y detallado de los resultados obtenidos para los algoritmos multiobjetivo seleccionados.Microarray analysis of gene expression is a current topic for diagnosing and classification of human cancer. A gene expression data microarray consists of an array of thousands of features of which most are irrelevant for classifying patterns of gene expressions. Choosing a minimal subset of features for classification is a difficult task. In this work, a comparison is made between two multi-objective evolutionary algorithms applied to sets of gene expressions popular in the literature (lymphoma, leukemia, and colon). In order to remove the strongly correlated characteristics, a pre-processing stage is performed. An extensive and detailed analysis of the results obtained for the selected multi-objective algorithms is shown.Fil: Dussaut, Julieta Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; ArgentinaFil: Vidal, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; Argentin

Memetic micro-genetic algorithms for cancer data classification

Fast and precise medical diagnosis of human cancer is crucial for treatment decisions. Gene selection consists of identifying a set of informative genes from microarray data to allow high predictive accuracy in human cancer classification. This task is a combinatorial search problem, and optimisation methods can be applied for its resolution. In this paper, two memetic micro-genetic algorithms (MμV1 and MμV2) with different hybridisation approaches are proposed for feature selection of cancer microarray data. Seven gene expression datasets are used for experimentation. The comparison with stochastic state-of-the-art optimisation techniques concludes that problem-dependent local search methods combined with micro-genetic algorithms improve feature selection of cancer microarray data.Fil: Rojas, Matias Gabriel. Universidad Nacional de Lujan. Centro de Investigacion Docencia y Extension En Tecnologias de la Informacion y Las Comunicaciones.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Nacional de Lujan. Centro de Investigacion Docencia y Extension En Tecnologias de la Informacion y Las Comunicaciones.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Vidal, Pablo Javier. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentin

变精度多粒度粗糙集近似集更新的矩阵算法

随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化、数据集结构的复杂化已经成为近似计算中一个不能忽视的问题。动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。本文对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集的向量矩阵近似计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的变精度多粒度粗糙集的近似集静态计算算法；其次,重新考虑了变精度多粒度粗糙集近似集更新时的搜索区域,并根据变精度多粒度粗糙集的性质缩小了该区域,这能有效地提升近似集更新算法的时间效率；再次,根据新的搜索区域,在变精度多粒度粗糙集近似集静态计算算法的基础上,提出了一种新的变精度多粒度粗糙集近似集更新的向量矩阵算法；最后,进行实验验证了本文提出的算法的有效性

变精度多粒度粗糙集近似集更新的矩阵算法

随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化和数据集结构的复杂化已经成为近似计算中不能忽视的问题,而动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集(VPMGRS)的向量矩阵近似集计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的VPMGRS近似集静态计算算法;其次,重新考虑了VPMGRS近似集更新时的搜索区域,并根据VPMGRS的性质缩小了该区域,有效地提升了近似集更新算法的时间效率;再次,根据新的搜索区域,在VPMGRS近似集静态计算算法的基础上提出了一种新的VPMGRS近似集更新的向量矩阵算法;最后,通过实验验证了所提算法的有效性。国家自然科学基金资助项目(11871259,61379021);国家自然科学基金青年项目(11701258)~