Propuesta para el Desarrollo de un Sistema de Bitácoras para el Control de Registros de Clientes de Telemarketing de Grupo Vidanta Acapulco

En este artículo, se plasma el trabajo interdisciplinario de la Maestría en Sistemas Computacionales con apoyo del CONACYT, impartida en el Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Acapulco, para presentar la propuesta para el desarrollo de un sistema de bitácoras para facilitar el registro y manejo de los clientes del departamento de Telemarketing del complejo Hotelero de Grupo Vidanta Acapulco. Con el desarrollo del sistema se pretende agilizar tiempos de operadores y personal a cargo de organizar las bitácoras de trabajo y captura de información, y así también tener centralizada la información confidencial de los clientes

COMPARACIÓN DE CLASIFICADORES BASÁNDOSE EN DATOS EXTRAÍDOS DE MAMOGRAMAS DIGITALES

Resumen    Este trabajo se enfoca al desarrollo de la etapa de clasificación de un sistema para identificar la lesión de distorsión arquitectural en mamogramas, se realiza un análisis comparativo de clasificadores, con la finalidad de determinar el método que mejor se ajuste a los datos extraídos. Las técnicas aplicadas para la comparación de clasificadores son matriz de confusión y matriz costo-beneficio. Se toma en cuenta la sensibilidad al costo del error de clasificación de cada técnica, ya que en muchas situaciones los errores producidos por un modelo predictivo no tienen las mismas consecuencias. Para la realización de las pruebas, se hace uso del UCI Machine Learning Repository, donde dos BD contienen datos de historial médico (BD1, BD2) y  una contiene datos extraídos de mamogramas digitales (BD3), para esta última se determina que NB obtiene los mejores resultados.Palabras clave: árboles de decisión, clasificador bayesiano simple (NB), distorsión arquitectural, Máquina de Vector de Soporte (VSM), Perceptrón Multicapa (MLP).COMPARISON OF CLASSIFIERS BASED ON DATA EXTRACTED FROM DIGITAL MAMMOGRAMSAbstract This work focuses on the development of the classification stage of a system to identify the architectural distortion lesion in mammograms, a comparative analysis of classifiers is performed, in order to determine the method that best fits the data extracted. The techniques applied are confusion matrix and cost-benefit matrix. The sensitivity analysis versus the cost of the classification error of each technique is taken into account, since in many situations the errors produced by a predictive model do not have the same consequences. NB, TAN, J48, SVM and MLP are the classifiers used.  To carry out the tests, a set of classification domains was selected from the UCI Machine Learning Repository collection, which contains medical history data (BD1, BD2) and data extracted from digital mammograms   (BD3), for the latter  was determined that NB obtains the best results.Keywords: architectural distortion, decision trees, Multi Layer Perceptron (MLP), Naive Bayes classifier (NB), Support Vector Machines (VSM).

EVALUACIÓN DEL USO DE UN SIMULADOR VIRTUAL DE TECNOLOGÍAS DE REDES MÓVILES (EVALUATION OF THE USE OF A VIRTUAL SIMULATOR OF MOBILE NETWORK TECHNOLOGIES)

 ResumenEl presente artículo es un resumen de los resultados de investigación y desarrollo tecnológico con fines educativos para elaborar una propuesta de implementación de un laboratorio virtual de tecnologías de redes móviles y sus prestaciones de Calidad del Servicio como una alternativa al uso de los costosos y a veces inexistentes laboratorios físicos de redes de datos.A nivel de Educación Superior, el modelo de enseñanza tradicional se caracteriza por ser transmisor de conocimientos y memorística, donde el profesor es la base del éxito educativo y el estudiante un ente pasivo carente de capacidades críticas y de razonamiento, así advierten, tanto los resultados del diagnóstico inicial aplicado a docentes y estudiantes sobre la metodología y la inserción de las TIC´s dentro del proceso enseñanza aprendizaje, como los reportes de las experiencias que los estudiantes realizan periódicamente a sus profesores.Palabra(s) Clave: Calidad el Servicio, GNS-3, Laboratorio Virtual, NS-3.AbstractThis paper is a brief summary of the results of research and technological development for educational purposes to make a proposal for the implementation of a virtual Laboratory of Mobile Network Technologies and its performance of Quality of Service as an alternative to the use of expensive and sometimes non-existent physical laboratories of data networks.At the Universitys, the traditional teaching model is characterized by being a transmitter of knowledge, where the teacher is the basis of educational success and the student a passive entity lacking in critical abilities and reasoning, thus warn both the results of the initial diagnosis applied to teachers and students on the methodology and insertion of information technologies and Communicatons within the teaching-learning process, such as the reports of the experiences that students periodically perform on their teachers.Keywords: Quality of Service, GNS-3, NS-3, Virtual Laboratory

Propuesta de diseño e implementación de una red para proporcionar servicio de internet inalámbrico con garantía de QOS en habitaciones de un hotel

Las redes inalámbricas han tenido una gran evolución debido a la aparición de equipos que facilitan la comunicación. Por esta razón, es importante disponer de una red inalámbrica con una conexión adecuada y cobertura suficiente que permita un acceso rápido a la información para permitir la necesaria movilidad de los usuarios y versatilidad de los dispositivos inalámbricos. Debido a la gran demanda de conectividad junto con la popularidad con que cuentan los dispositivos móviles con conectividad Wi-Fi (Wireless Fidelity), surge la necesidad de diseñar e implementar redes inalámbricas que mejoren la calidad de los servicios que se ofrecen al huésped en su estancia en un complejo turístico. La solución de infraestructura propuesta, permite distribuir de manera eficiente el servicio de Internet inalámbrico en todas las habitaciones, a través del uso de equipos y materiales con tecnología suficiente que posibilite aprovechar los recursos disponibles y al mismo tiempo disminuir los costos de operación

Extraction of Morphological Features for the Identification of Aedes aegypti Eggs through Digital Images

El mosquito Aedes aegypti es el principal vector en la transmisión de enfermedades como: Dengue, Zika y Chikungunya. De acuerdo a datos de la Secretaría de Salud, el estado de Guerrero ha experimentado brotes recurrentes de dichas enfermedades en los últimos años. Una de las estrategias para controlar la propagación de estas enfermedades es monitorear y controlar la población de mosquitos en áreas propensas a su reproducción, este proceso se realiza mediante el uso de ovitrampas en las que se coloca una tela para atraer al mosquito a depositar sus huevecillos. Posteriormente, se retira la tela y se realiza el conteo manual de los huevecillos depositados por personal especializado. Debido al tamaño de los huevecillos, la contabilización resulta en una tarea propensa a errores. En este trabajo, se presenta una metodología utilizando algoritmos de visión computacional para la extracción de características morfológicas, Se utilizó un conjunto total de 100 imágenes para realizar las pruebas, la metodología aprovecha técnicas tradicionales de inteligencia artificial, destacando la importancia de prestar atención a características como la excentricidad. Esta investigación contribuye significativamente al proponer una solución tecnológica para mejorar la precisión de los datos, demostrando la eficiencia de la inteligencia artificial en la detección de huevos. El estudio resalta la importancia de la extracción de características morfológicas para contar rápidamente huevos de mosquito con precisión, sentando las bases para futuros avances en estrategias de control de vectores.The Aedes aegypti mosquito is the main vector in the transmission of diseases such as: Dengue, Zika and Chikungunya. According to data from the Ministry of Health, the state of Guerrero has experienced recurrent outbreaks of these diseases in recent years. One of the strategies to control the spread of these diseases is to monitor and control the mosquito population in areas prone to their reproduction. This process is carried out through the use of ovitraps in which a cloth is placed to attract the mosquito to lay its eggs. . Subsequently, the fabric is removed and the eggs deposited are manually counted by specialized personnel. Due to the size of the eggs, counting is an error-prone task. In this work, a methodology is presented using computer vision algorithms for the extraction of morphological features. A total set of 100 images was used to perform the tests. The methodology takes advantage of traditional artificial intelligence techniques, highlighting the importance of paying attention to features. like eccentricity. This research contributes significantly by proposing a technological solution to improve data accuracy, demonstrating the efficiency of artificial intelligence in egg detection. The study highlights the importance of morphological feature extraction to rapidly count mosquito eggs accurately, laying the foundation for future advances in vector control strategies

Aplicación de la Metodología Oohdm para el Desarrollo del Sistema Web de Conciliaciones de la Zona de Operación de Transmisión Guerrero Morelos (Cfe)

The purpose of present article is to show first to fourth phase from developing Web methodology OOHDM applied in the conciliations process that belongs to Zona de Operación de Transmisión Guerrero Morelos (ZOT GM). Starts with the comparative why OOHDM it fits the needs of ZOT GM requires, Subsequently, the diagrams of methodology are showed and modeling tool too. In addition, technologies used to develop this Web application are mentioned. Later, it showed the concluded interfaces which are based in phases of OOHDM. Notably, this article belongs from an article sequence that described the evolution of this application Web, being this one second of the first named: diseño de Sistema web de conciliaciones de CFE, written by the same authors and was approved in the specialized book of the ninth international congress of computing and robotics of the Instituto Tecnológico de La Paz.El presente artículo tiene como objetivo mostrar la aplicación de las primeras cuatro fases de la metodología de desarrollo Web OOHDM en el proceso de gestión de conciliaciones de la Zona de Operacion de Transmisión Guerrero Morelos (ZOT GM). Se inicia con el por qué OOHDM se ajusta a las necesidades de lo que requiere la ZOT Guerrero Morelos, posteriormente, se muestran los diagramas de esta metodología como también la herramienta con las que se diseñaron. Además, se especifican las tecnologías usadas para el desarrollo de esta aplicación Web. Se muestran las interfaces concluidas basadas en las fases establecidas por OOHDM. Por otro lado, este artículo forma parte de una serie de trabajos que describen la evolución de este sistema, siendo el presente artículo el segundo del primero llamado: diseño de sistema Web de conciliaciones de CFE, escrito por los mismos autores y que fue aceptado como libro especializado en el noveno congreso internacional de robótica y computación del Instituto Tecnológico de la Paz

Development Of the Web Interface of a System for Computer Aided Detection Aimed at The Diagnosis of Breast Cancer

El presente artículo tiene como objetivo exponer el funcionamiento de la interfaz de un sistema de Detección Asistida por Computadora (CAD), que brinda apoyo a los radiólogos en la interpretación de los estudios de cáncer de mama mediante el uso de mastografías digitales, además de incluir el almacenamiento y la gestión de archivos en un servidor web, estableciendo una comunicación mediante la Interfaz de Programación de Aplicaciones (API). En este proceso, las mastografías son transferidas al servidor, donde se someten a un procesamiento avanzado y se implementa un modelo de visión artificial, que ejecuta una detección automática de hallazgos asociados al cáncer de mama. Para acceder al sistema web se ha establecido un solo tipo de usuario, quien podrá utilizar todas las funciones implementadas, las cuales van desde subir, visualizar, actualizar y eliminar archivos, junto con la información relacionada, para ello se requiere una autenticación de inicio de sesión, con el fin de dar seguridad a la información de las pacientes.This article aims to explain the operation of a Computer-Aided Detection (CAD) system interface that provides support to radiologists in the interpretation of breast cancer studies using digital mammograms, in addition to including file storage and management on a web server, establishing communication through the Application Programming Interface (API). In this process, mammograms are transferred to the server, where they undergo advanced processing, and an artificial vision model is implemented to perform automatic detection of findings associated with breast cancer. Access to the web system is restricted to a single type of user who can utilize all the implemented functions, which range from uploading, viewing, updating, and deleting files along with related information. For this purpose, a login authentication is required to ensure the security of patient information

Advances in Diabetic Retinopathy Detection: The Promising Role of Artificial Intelligence

Actualmente, la retinopatía diabética es un gran problema que afecta a la población en edad laboral, cuya principal causa es la diabetes. La detección temprana de esta enfermedad es fundamental para prevenir complicaciones graves y es aquí donde la inteligencia artificial (IA) muestra su potencial. Los enfoques basados ​​en el aprendizaje profundo se han mostrado prometedores en la detección y clasificación de lesiones retinianas asociadas con la retinopatía diabética. Sin embargo, se necesita más investigación para determinar completamente la efectividad de estos métodos. Por otro lado, el glaucoma, una enfermedad ocular que pone en peligro la vista, es difícil de detectar a tiempo. Aunque son posibles técnicas como el examen del nervio óptico mediante imágenes del fondo de ojo, la interpretación subjetiva y costosa del oftalmólogo es un obstáculo importante. En este contexto, nuestro objetivo es aumentar la eficiencia y precisión del diagnóstico aprovechando nuevas tecnologías como la IA. El uso de algoritmos de IA en el análisis de imágenes oculares puede conducir a una detección más rápida y precisa de anomalías relacionadas con el glaucoma. Estos sistemas pueden detectar patrones sutiles que pueden no ser visibles para el ojo humano, lo que permite un diagnóstico temprano y un tratamiento más eficaz. La IA también puede realizar automáticamente análisis proactivos para reducir la carga de trabajo de los profesionales de la salud, permitiéndoles centrarse en casos más complejos o en la atención directa al paciente. En conclusión, si bien la retinopatía diabética y el glaucoma representan desafíos importantes en el campo de la oftalmología, el uso de la IA ofrece una esperanza real para mejorar la detección, el diagnóstico y, en última instancia, el tratamiento de estas enfermedades. Sin embargo, la investigación y validación continua de estas tecnologías es esencial para garantizar la eficacia y seguridad en la práctica clínica.Currently, diabetic retinopathy is a major problem that affects the working-age population, the main cause of which is diabetes. Early detection of this disease is essential to prevent serious complications and this is where artificial intelligence (AI) shows its potential. Deep learning-based approaches have shown promise in detecting and classifying retinal lesions associated with diabetic retinopathy. However, more research is needed to fully determine the effectiveness of these methods. On the other hand, glaucoma, an eye disease that endangers sight, is difficult to detect in time. Although techniques such as examination of the optic nerve using fundus imaging are possible, subjective and costly interpretation by the ophthalmologist is a major obstacle. In this context, our goal is to increase the efficiency and accuracy of diagnosis by leveraging new technologies such as AI. The use of AI algorithms in ocular image analysis can lead to faster and more accurate detection of glaucoma-related abnormalities. These systems can detect subtle patterns that may not be visible to the human eye, allowing for earlier diagnosis and more effective treatment. AI can also automatically perform proactive analyzes to reduce the workload of healthcare professionals, allowing them to focus on more complex cases or direct patient care. In conclusion, while diabetic retinopathy and glaucoma represent significant challenges in the field of ophthalmology, the use of AI offers real hope to improve the detection, diagnosis and ultimately treatment of these diseases. However, continued research and validation of these technologies is essential to ensure efficacy and safety in clinical practice

Use of Virtual Reality in the Rehabilitation of People With Motor Disabilities Applied to the Lower Limbs

En México existen centros de rehabilitación los cuales ofrecen terapias físicas y ocupacionales para fortalecer los músculos, mejorar el equilibrio y la coordinación sin embargo se requieren de nuevas estrategias para la realización de sus actividades diarias. En este trabajo se expone el desarrollo de un sistema auxiliar en la rehabilitación física de los miembros inferiores(piernas) utilizando la tecnología de Realidad Virtual (RV) inmersiva. El sistema de rehabilitación propuesto emplea dispositivos de RV brinda ejercicios diseñados para ejercitar los miembros inferiores y superiores para incrementar la fuerza, la coordinación y la destreza, para pacientes que hayan sufrido lesiónes temporales. Estos ejercicios se ajustan a las necesidades individuales de cada paciente, permitiendo un enfoque personalizado. El sistema de rehabilitación consiste en un prototipo de hardware conectado a un módulo de rehabilitación con ejercicios a realizar mediante RV, utilizando las gafas Oculus quest 2. El prototipo de conexión (microcontrolador arduino 1) obtiene entradas de datos basados en los sensores (MPU6050) con acelerómetros y giroscopios que capturan las rotaciones de los movimientos de las piernas de los usuarios, con lo cual el módulo de rehabilitación simula los escenarios (juegos) que involucran los ejercicios necesarios para la terapia determinada por un experto humano.In Mexico there are rehabilitation centers which offer physical and occupational therapies to strengthen muscles, improve balance and coordination, however new strategies are required to carry out daily activities. This work presents the development of an auxiliary system in the physical rehabilitation of the lower limbs (legs) using immersive Virtual Reality (VR) technology. The proposed rehabilitation system uses VR devices and provides exercises designed to exercise the lower and upper limbs to increase strength, coordination and dexterity, for patients who have suffered temporary injuries. These exercises are tailored to the individual needs of each patient, allowing for a personalized approach. The rehabilitation system consists of a hardware prototype connected to a rehabilitation module with exercises to be performed through VR, using the Oculus quest 2 glasses. The connection prototype (arduino 1 microcontroller) obtains data inputs based on the sensors (MPU6050) with accelerometers and gyroscopes that capture the rotations of the users' leg movements, with which the rehabilitation module simulates the scenarios (games) that involve the exercises necessary for the therapy determined by a human expert

Técnicas de IA para el estudio de datos geomagnéticos y su implementación como precursores sísmicos: estado del arte

This work presents the results of the development of a state of the art with topics related to the analysis of intelligent systems using geomagnetic data, present in the ionosphere, implementing AI (Artificial Intelligence) techniques for the development of possible seismic precursors; the mentioned work has as objective the revision of AI techniques and/or algorithms, programming languages, parameters of interest and databases. As a result of the research, 106 documents were obtained, consisting of theses, journal articles, and exhibitions in congresses by means of posters, of national and international character; it was concluded that within the techniques and/or algorithms investigated, the Convolutional Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees and K-MEANS stand out; these techniques are useful to observe the behavior of the data and to find patterns in the information.  Este trabajo presenta los resultados del desarrollo de un estado del arte con temas relacionados con el análisis de sistemas inteligentes utilizando datos geomagnéticos, presentes en la ionosfera, implementando técnicas de IA (Inteligencia Artificial) para el desarrollo de posibles precursores sísmicos; el trabajo mencionado tiene como objetivo la revisión de técnicas y/o algoritmos de IA, lenguajes de programación, parámetros de interés y bases de datos. Como resultado de la investigación, se obtuvieron 106 documentos conformados por tesis, artículos de revistas, y exposiciones en congresos por medio de carteles, de carácter nacional e internacional; se concluyó que dentro de las técnicas y/o algoritmos investigados destacan las Redes Neuronales Convolucionales (ANN), Máquina Vectores de Soporte (SVM), Árboles de decisión y K-MEANS, estas técnicas son de utilidad para observar el comportamiento de los datos y encontrar patrones en la información