Feature extraction based on time-singularity multifractal spectrum distribution in intracardiac atrial fibrillation signals

El análisis de la dinámica no lineal de señales de Electrogramas Intracardiacos (EGM) ha sido propuesto como una herramienta para detectar sitios críticos de conducción eléctrica (ejm: rotores o múltiples frentes de onda) en fibrilación auricular (AF). Estudios previos han mostrado que el análisis multifractal puede ser de utilidad para detectar actividad crítica en la señal EGM. A pesar de esto, el análisis multifractal no considera la información temporal de la señal. Existe un nuevo formalismo matemático para superar esta limitación, el cual es llamado Distribución Tiempo-Singularidad del Espectro Multifractal (TS-MFSD), que involucra la variación en el tiempo del espectro. Este artículo describe una nueva metodología para calcular características a partir del TS-MFSD en señales EGM. Nosotros evaluamos los métodos descritos en una base de datos de EGM etiquetada por expertos en cuatro clases: no fragmentada, potenciales fragmentados discretos, actividad desorganizada y actividad continua. Para evaluar el rendimiento se calculó el área bajo la curva ROC. El mejor resultado de las características propuestas alcanzó un área bajo la curva ROC de 95.17% en la detección de señales con actividad continua. Este resultado supera los reportados mediante la utilización del análisis multifractal. Hasta donde sabemos, este es el primer trabajo que reporta la utilización de la TS-MFSD en señales biomédicas, y nuestros resultados sugieren que el análisis Tiempo-Singularidad tiene el potencial para estudiar el comportamiento no estacionario de las señales EGM en AF.Non-linear analysis of electrograms (EGM) has been proposed as a tool to detect critical conduction sites (e.g., rotors vortex, multiple wavefronts) in atrial fibrillation (AF). Likewise, studies have shown that multifractal analysis is useful to detect critical activity in EGM signals. However, the multifractal spectrum does not consider the temporal information. There is a new mathematical formalism to overcome this limitation: the time-singularity multifractal spectrum distribution (TS-MFSD), which involves the time variation of the spectrum. In this manuscript, we describe the methodology to compute the TS-MFSD from EGM signals. Moreover, we propose a methodology to extract features from time-singularity spectrum and from singularity energy spectrum (SES). We tested the features in an EGM database labeled by experts as: non-fragmented, discrete fragmented potentials, disorganized activity, and continuous activity. We tested the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed features achieve an area under the ROC curve of 95.17% when detecting signals with continuous activity. These results outperform those reported using multifractal analysis. To our knowledge, this is the first work that report the use of TS-MFSD in biomedical signals and our findings suggest that time-singularity has the potential to be used in the study of non-stationary behavior of EGM signals in AF

Clasificación automática de las vocales en el lenguaje de señas colombiano

Sign language recognition is a highly-complex problem due to the amount of static and dynamic gestures needed to represent such language, especially when it changes from country to country. This article focuses on static recognition of vowels in Colombian Sign Language. A total of 151 images were acquired for each class, and an additional non-vowel class with different scenes was also considered. The object of interest was cut out of the rest of the scene in the captured image by using color information. Subsequently, features were extracted to describe the gesture that corresponds to a vowel or to the class that does not match any vowel. Next, four sets of features were selected. The first one contained all of them; from it, three new sets were generated. The second one was extracted from a subset of features given by the Principal Component Analysis (PCA) algorithm. The third set was obtained by Sequential Feature Selection (SFS) with the FISHER measure. The last set was completed with SFS based on the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Finally, multiple classifiers were tested on each set by cross-validation. Most of the classifiers achieved a performance over 90%, which led to conclude that the proposed method allows an appropriate class distinction.El reconocimiento del lenguaje de señas es un problema de alta complejidad, debido a la cantidad de gestos estáticos y dinámicos necesarios para representar dicho lenguaje, teniendo en cuenta que el mismo variará para cada país en particular. Este artículo se enfoca en el reconocimiento de las vocales del lenguaje colombiano de señas, de forma estática. Se adquirieron 151 imágenes por cada clase, teniendo en cuenta también una clase no vocal adicional con diferentes escenas. A partir de cada imagen capturada se separa el objeto de interés del resto de la escena usando información de color; luego, se extraen características para describir el gesto correspondiente a cada vocal o a la clase que no corresponde a ninguna vocal. Posteriormente, se seleccionan cuatro conjuntos de características. El primero con la totalidad de ellas; a partir de este salen tres nuevos conjuntos: el segundo extrayendo un subconjunto de características mediante el algoritmo de Análisis de Componentes Principales (PCA). El tercer conjunto, aplicando Selección Secuencial hacia Adelante (SFS), mediante la medida de FISHER y el último conjunto con SFS basado en el desempeño del clasificador de los vecinos más cercanos (KNN). Finalmente se prueban múltiples clasificadores para cada conjunto por medio de validación cruzada, obteniendo un desempeño superior al 90% para la mayoría de los clasificadores, concluyendo que la metodología propuesta permite una adecuada separación de las clases

Clasificación automática de las vocales en el lenguaje de señas colombiano

Sign language recognition is a highly-complex problem due to the amount of static and dynamic gestures needed to represent such language, especially when it changes from country to country. This article focuses on static recognition of vowels in Colombian Sign Language. A total of 151 images were acquired for each class, and an additional non-vowel class with different scenes was also considered. The object of interest was cut out of the rest of the scene in the captured image by using color information. Subsequently, features were extracted to describe the gesture that corresponds to a vowel or to the class that does not match any vowel. Next, four sets of features were selected. The first one contained all of them; from it, three new sets were generated. The second one was extracted from a subset of features given by the Principal Component Analysis (PCA) algorithm. The third set was obtained by Sequential Feature Selection (SFS) with the FISHER measure. The last set was completed with SFS based on the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Finally, multiple classifiers were tested on each set by cross-validation. Most of the classifiers achieved a performance over 90%, which led to conclude that the proposed method allows an appropriate class distinction.El reconocimiento del lenguaje de señas es un problema de alta complejidad, debido a la cantidad de gestos estáticos y dinámicos necesarios para representar dicho lenguaje, teniendo en cuenta que el mismo variará para cada país en particular. Este artículo se enfoca en el reconocimiento de las vocales del lenguaje colombiano de señas, de forma estática. Se adquirieron 151 imágenes por cada clase, teniendo en cuenta también una clase no vocal adicional con diferentes escenas. A partir de cada imagen capturada se separa el objeto de interés del resto de la escena usando información de color; luego, se extraen características para describir el gesto correspondiente a cada vocal o a la clase que no corresponde a ninguna vocal. Posteriormente, se seleccionan cuatro conjuntos de características. El primero con la totalidad de ellas; a partir de este salen tres nuevos conjuntos: el segundo extrayendo un subconjunto de características mediante el algoritmo de Análisis de Componentes Principales (PCA). El tercer conjunto, aplicando Selección Secuencial hacia Adelante (SFS), mediante la medida de FISHER y el último conjunto con SFS basado en el desempeño del clasificador de los vecinos más cercanos (KNN). Finalmente se prueban múltiples clasificadores para cada conjunto por medio de validación cruzada, obteniendo un desempeño superior al 90% para la mayoría de los clasificadores, concluyendo que la metodología propuesta permite una adecuada separación de las clases

Taller interinstitucional de proyecto urbano: otras alternativas para Cali a la autopista Bicentenario.

El Taller de Proyecto Urbano de la Universidad del Valle (taller vertical que vincula estudiantes de sexto, séptimo y octavo semestre de pregrado de Arquitectura), ha hecho una alianza con el Taller de Proyecto Urbano de la Universidad de San Buenaventura Cali (conformado por estudiantes de séptimo semestre del pregrado de Arquitectura) para hacer propuestas alternativas a la autopista, con el fin de generar una reflexión técnica y conceptual sobre cuál debería ser el papel del conector urbano férreo y par vial de las calles 25 y 26 en el desarrollo de Cali y qué alternativas y proyectos serían los indicados para la consolidación de un proyecto que genere espacios urbanos de calidad, cohesión social, sostenibilidad, renovación y productividad.Universidad de San Buenaventura - Cal

Proyecto urbano: dos experiencias académicas para Cali

Esta publicación detalla la experiencia académica y las reflexiones teóricas, metodológicas e instrumentales que apoyaron los talleres de formulación de proyectos urbanos de la cohorte III (2009 y 2010) y de la cohorte IV (2011-2012). El taller de formulación de proyecto urbano de la cohorte III tuvo como propósito fundamental la reflexión sobre las potencialidades urbanísticas que ofrece la zona oriental de la ciudad de Cali, dadas sus condiciones socioeconómicas y espaciales y las nuevas dinámicas que se generarán con la puesta en marcha del Sistema Integrado de Transporte Masivo (MIO) y la presencia en el sector objeto de estudio de dos troncales: la Carrera 15 y la de Aguablanca, así como varias pretroncales. Igualmente, el taller busca hacer aportes en términos de exploración y propuestas de transformación, enmarcadas en el Plan de Ordenamiento Territorial y el Plan de Desarrollo Municipal de Cali vigentes, tanto con el desarrollo y modelación de proyectos previstos que no se han llevado a cabo, como con nuevas propuestas que pueden complementar la orientación estratégica y coordinada de los instrumentos de planeamiento del municipio. El taller de formulación del proyecto urbano de la cohorte IV se centra en la reflexión crítica y propositiva del área que integra la pieza sur de Cali, la cual incluye suelos urbanos y de expansión delimitados en el POT de Cali (Acuerdo 069/2000), y se conforma por las siguientes zonas: la Comuna 22, parte de la Comuna 17 y la zona de expansión del corredor regional Cali-Jamundí. Este territorio es la zona de mayor aptitud que aún se conserva en el municipio de Cali para el planteamiento de desarrollos urbanísticos de mediana y gran escala. Sus ventajas de localización concretadas en su cercanía a zonas dotacionales y de centralidad, han generado la construcción de un polo sur en la ciudad y le confieren un lugar relevante en las preferencias de localización del grueso de los proyectos inmobiliarios de Cali que en los últimos años se han desarrollado en el ángulo suroriental de la Comuna 17 (sectores El Caney y Valle del Lili).Universidad de San Buenaventura - Cal

Smart Technologies. SmartTech-IC 2021: Proceedings of the Second International Conference on Smart Technologies, Systems and Applications

This book contains a group of selected papers, which were presented at the Second International Conference on Smart Technologies, Systems and Applications (SmartTech-IC 2021) held on December 1-3, 2021 in Quito, Ecuador. The SmartTech-IC conference aims to attract researchers, scientists and technologists from some of the top companies, universities, research groups, and government agencies from Latin America and around of the world to communicate their research results, inventions and innovative applications in the area of smart science and the most recent smart technological trends. The second edition of SmartTech-IC conference was organized by the Universidad Politécnica Salesiana (Campus Giron), a private institution of higher education with social purposes, nonprofit and co-financed from the Ecuadorian State. The SmartTech-IC conference has been conceived as an academic platform to promote the creation of technical and scientific collaboration networks. The goal of the conference was addressed some relevant topics related to smart technologies, smart systems, smart trends and applications in different domains in the field of computer science and information systems that represent innovation in current society

ESICM LIVES 2016: part two : Milan, Italy. 1-5 October 2016.

Meeting abstrac