Desenvolvimento de um aplicativo para a predição de ingredientes e receitas de cozinha por meio de TensorFlow e máquinas de suporte vetorial

This article is derived from a research project in which an application for the prediction of ingredients and recipes by TensorFlow and support- vector machines was developed. A scheme with general architecture was developed, then a neural network was implemented, and then, the support-vector machine was run. After that, they were integrated via an application that allows the user to select ingredients’ images for their prediction and the prediction of kitchens recipe in a didactic manner. It was concluded that the system has an average precision value of 75.8% and 71% for 17 ingredients categories and recipes classifier. In addition, sensitivity testing was performed on the application resulting on statistically equivalent results.Este artículo es derivado de un proyecto de investigación en el cual se realizó el desarrollo de una aplicación para la predicción de ingredientes y recetas por medio de TensorFlow y máquinas de soporte vectorial. Se realizó un esquema de la arquitectura general, luego se desarrolló una red neuronal y después se efectuó la ejecución de la máquina de soporte vectorial. Finalmente, se realizó la integración en una aplicación que permite al usuario seleccionar imágenes de los ingredientes para su predicción y de la receta de cocina para desayunos de manera didáctica. Se concluyó que el sistema tiene un promedio de precisión del 75,8 % para las 17 categorías de ingredientes y de 71 % para el clasificador de recetas. Adicionalmente, se realizó un análisis de esta estabilidad y se observó que todos los resultados eran iguales en términos estadísticos.Este artigo é derivado de um projeto de pesquisa no qual se realizou o desenvolvimento de um aplicativo para a predição de ingredientes e receitas por meio de TensorFlow e máquinas de suporte vetorial. Realizou-se um esquema da arquitetura geral, desenvolveu-se uma rede neuronal e depois efetuou-se a execução da máquina de suporte vetorial. Finalmente, realizou-se a integração num aplicativo que permite ao usuário selecionar imagens dos ingredientes para sua predição e da receita de cozinha para cafés da manhã de maneira didática. Concluiu-se que o sistema tem uma média de precisão de 75,8 % para as 17 categorias de ingredientes e de 71 % para o classificador de receitas. Adicionalmente, realizou-se uma análise dessa estabilidade e observou-se que todos os resultados eram iguais em termos estatísticos.&nbsp

Cov-caldas: A new COVID-19 chest X-Ray dataset from state of Caldas-Colombia

The emergence of COVID-19 as a global pandemic forced researchers worldwide in various disciplines to investigate and propose efficient strategies and/or technologies to prevent COVID-19 from further spreading. One of the main challenges to be overcome is the fast and efficient detection of COVID-19 using deep learning approaches and medical images such as Chest Computed Tomography (CT) and Chest X-ray images. In order to contribute to this challenge, a new dataset was collected in collaboration with “S.E.S Hospital Universitario de Caldas” (https://hospitaldecaldas.com/) from Colombia and organized following the Medical Imaging Data Structure (MIDS) format. The dataset contains 7,307 chest X-ray images divided into 3,077 and 4,230 COVID-19 positive and negative images. Images were subjected to a selection and anonymization process to allow the scientific community to use them freely. Finally, different convolutional neural networks were used to perform technical validation. This dataset contributes to the scientific community by tackling significant limitations regarding data quality and availability for the detection of COVID-19. © 2022, The Author(s)

Desarrollo de una aplicación para la predicción de ingredientes y recetas de cocina por medio de TensorFlow y máquinas de soporte vectorial

This article is derived from a research project in which an application for the prediction of ingredients and recipes by TensorFlow and suppor-t-vector machines was developed. A scheme with general architecture was developed, then a neural network was implemented, and then, the support-vector machine was run. After that, they were integrated via an application that allows the user to select ingredients’ images for their prediction and the prediction of kitchens recipe in a didactic manner. It was concluded that the system has an average precision value of 75.8% and 71% for 17 ingredients categories and recipes classifier. In addition, sensitivity testing was performed on the application resulting on statis-tically equivalent resultsEste artigo é derivado de um projeto de pesquisa no qual se realizou o desenvolvimento de um aplicativo para a predição de ingredientes e recei-tas por meio de TensorFlow e máquinas de suporte vetorial. Realizou-se um esquema da arquitetura geral, desenvolveu-se uma rede neuronal e depois efetuou-se a execução da máquina de suporte vetorial. Finalmente, realizou-se a integração num aplicativo que permite ao usuário selecionar imagens dos ingredientes para sua predição e da receita de cozinha para cafés da manhã de maneira didática. Concluiu-se que o sistema tem uma média de precisão de 75,8 % para as 17 categorias de ingredientes e de 71 % para o classificador de receitas. Adicionalmente, realizou-se uma análise dessa estabilidade e observou-se que todos os resultados eram iguais em termos estatísticos.Este artículo es derivado de un proyecto de investigación en el cual se realizó el desarrollo de una aplicación para la predicción de ingredientes y recetas por medio de TensorFlow y máquinas de soporte vectorial. Se realizó un esquema de la arquitectura general, luego se desarrolló una red neuronal y después se efectuó la ejecución de la máquina de soporte vectorial. Finalmente, se realizó la integración en una aplicación que permite al usuario seleccionar imágenes de los ingredientes para su predicción y de la receta de cocina para desayunos de manera didáctica. Se concluyó que el sistema tiene un promedio de precisión del 75,8 % para las 17 categorías de ingredientes y de 71 % para el clasificador de recetas. Adicionalmente, se realizó un análisis de esta estabilidad y se observó que todos los resultados eran iguales en términos estadísticos

Alteraciones en el control de los impulsos y la conducta suicida

Knowledge about suicidal behavior is beginning to take on great relevance due to the number of lives that are lost daily as a result of this phenomenon. Thus, there are more and more neurocognitive theories that seek to explain suicide, specifically those that study inhibitory control that generate more controversy as to whether or not there is a direct relationship. Thus, the objective of this narrative review is to explore the current state of knowledge regarding the link between inhibitory control and suicidal behavior. Throughout this investigation, discrepancies were found in which various authors consider that there is a relationship between suicidal behavior and inhibitory control based on the results obtained from the instruments applied in relation to the executive functions applied. In the same way, it can also be observed that the debate arises when low scores are evidenced that indicate a deterioration of cognitive inhibition in suicidal behavior, which fluctuate from cases with slight differences in subjects with ideation or previous attempts, to cases in which a high connection between the two is estimated.El conocimiento sobre la conducta suicida comienza a tomar gran relevancia debido a la cantidad de vidas que se pierden a diario producto de este fenómeno. Así, cada vez son más las teorías neurocognitivas que pretenden explicar el suicidio, específicamente, aquellas que estudian el control inhibitorio, lo que genera más controversia en cuanto a si existe o no una relación directa. El objetivo de esta revisión narrativa es explorar el estado del conocimiento actual respecto al vínculo del control inhibitorio y la conducta suicida. A lo largo de esta investigación, se encontraron discrepancias en las cuales diversos autores consideran que existe relación entre la conducta suicida y el control inhibitorio, basados en los resultados de los instrumentos aplicados con relación a las funciones ejecutivas aplicadas. De igual manera, puede observarse que el debate se presenta cuando se evidencian bajas puntuaciones que indican un deterioro de la inhibición cognitiva en el comportamiento suicida, que fluctúan desde casos con ligeras diferencias ensujetos con ideación o intentos previos, hasta casos en los que se estima una alta conexión entre ambos

NEGATIVE - MIDS

Negative images in MIDS format

POSITIVE - NPY Processed

Preprocessed positive images stored in numpy array format (npy)

NEGATIVE - XNAT - 3

Third part of Negative XNAT Images, in DICOM format

NEGATIVE - NPY Processed

Preprocessed negative images stored in numpy array format (npy

POSITIVE - Tables

Tables describing the distributions of each of the positive images. They contain information such as subject, session, file path, partition (train, dev, test), and image projection (frontal, lateral)

POSITIVE - XNAT - 2

Second part of Positive XNAT Images, in DICOM format