Reduction of liver abscesses in feedlot cattle by the addition of tannins on diet

Liver abscess is a common disorder of feedlot cattle developed usually after ruminal acidosis. Despite of this condition is generally asymptomatic, it causes economic losses due to the reduction of feed efficiency. Routinely, antibiotics have been used as growth promoters, which can control ruminal acidosis. However, these have not direct effect on liver abscess and their use in the food chain has been under revision because of the concern about the development of antibiotic resistance. Thus, the need of alternatives increases. Tannins have been used for growth promotion in fattening of cattle, but they have not been evaluated for controlling liver disease. The aim of this study was to evaluate the effect of plant-based tannins on the prevalence of liver abscess in feedlot cattle. Two groups of Angus heifers were fattened under regular feedlot conditions; one received the regular feed (control group (CG), n=237 cows) with monensin (40 g/tn of Dry Matter (DM)) as growth promoter. Feed of the other group (tannin’s group (TG), n=258 animals) was added with a commercial blend of tannins (2500 g/tn DM). Animals stayed in the feedlot until fattening was finished, and were sacrificed in the slaughterhouse. Presence of liver abscess was evaluated at the postmortem inspection. Additionally, one sample of the right lobe of healthy liver was collected for histopathologic examination of in approximately 20% of cows from both groups (69 from TG and 66 from CG). Macro and microscopic abscess development were compared by Fischer’s Exact Test. A numeric score of microscopic changes was used and differences in microscopic liver affection between groups were evaluated with the Mann- Whitney test. Differences for all statistics were considered significant when p<0.05. Three animals from TG and 14 from CG showed abscesses, being this difference significant (p=0.0051). Microscopically, there was no difference since 35 animals from TG and 33 from CG showed microscopic abscess (p=1). Finally, there were no differences in microscopic scores from both groups (p=0.7452). The obtained results suggested that the tannin treatment is effective in controlling the development of liver abscess. However, presence of microscopic lesions in cows from TG suggested that the treatment regulated their progression but not the colonization of liver by the infectious agents. Nevertheless, the mechanisms involved are unknown and should be determined in further studies.El desarrollo de abscesos hepáticos es frecuente en bovinos en engorde intensivo como consecuencia de acidosis ruminal. Tal condición suele ser asintomática, pero genera pérdidas económicas. Ciertos antibióticos se utilizan frecuentemente como promotores del crecimiento, colaborando en el control de la acidosis. Sin embargo, su uso en producción animal es cuestionado debido al riesgo de generar resistencia en microorganismos, requiriéndose por lo tanto de productos alternativos. Además, estos no tienen efecto sobre los abscesos hepáticos. Los taninos son productos vegetales utilizados como promotores de crecimiento en engorde de bovinos y no han sido evaluados como herramienta para prevenir la aparición de abscesos. El objetivo del presente trabajo fue evaluar el efecto de taninos vegetales sobre el desarrollo de abscesos hepáticos en bovinos de feedlot. Dos grupos de vaquillonas cruza Angus fueron alimentadas con una dieta habitualmente empleada en engorde a corral; un grupo (grupo control (CG), n=237 animales) recibió monensina como promotor de crecimiento (40 g/t materia seca (MS)). El otro grupo (Grupo Taninos (TG), n=258 animales) recibió una mezcla comercial de taninos (2500 g/t MS). Una vez finalizada la terminación los animales fueron sacrificados en frigorífico, en donde se determinó la presencia de abscesos hepáticos. Una muestra del lóbulo derecho fue recolectada para estudio histopatológico en aproximadamente el 20% de los animales sin cambios macroscópicos de cada grupo (69 de TG y 66 de CG). La presencia de abscesos macro y microscópicos en ambos grupos fue comparada mediante el Test Exacto de Fischer. El grado de afección microscópica entre grupos fue evaluado mediante la prueba de Mann Whitney. Las diferencias fueron consideradas estadísticamente significativas cuando se obtuviera un valor de p<0,05. Tres bovinos de TG y 14 de CG mostraron abscesos a la inspección macroscópica, esta diferencia fue significativa (p=0,0051). Microscopicamente no hubo diferencias ya que 35 animales de TG y 33 de CG mostraron lesiones (p=1). No se encontraron diferencias en la gravedad de las lesiones entre ambos grupos (p=0,7452). Los resultados obtenidos indicaron que el tratamiento con taninos fue efectivo en el control de abscesos hepáticos. La presencia de lesiones microscópicas en bovinos del TG sugirió que el tratamiento controla la progresión del cuadro, pero no la colonización del agente causal. Los mecanismos implicados permanecen desconocidos y deberán analizarse en futuros estudios.Instituto de PatobiologíaFil: Cabral, C. Silvateam, Indunor S.A.; ArgentinaFil: Redondo, Enzo Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patobiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Delgado, Fernando Oscar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patobiología; Argentina. Universidad del Salvador. Escuela de Veterinaria. Catedra de Patología Animal; Argentin

Evaluation of new antibodies for the detection of rabies virus in formalin fixed brain tissue samples

Rabies is an important zoonosis with impact on livestock production. The diagnosis is usually based on the rabies virus detection in fresh or refrigerated brain samples by direct immunofluorescence (IF) performed on fixed brain smears. The aim of this study was to evaluate the performance of 6 monoclonal and 1 rabbit-polyclonal new antibodies for rabies diagnostic by using immunohistochemistry (IHC), which detects the agent on formalin fixed paraffin embedded tissues samples. Tested with 2 positive and 2 negative cows for rabies at dilutions 1/200 and 1/1000, obtained immunostaining was strong for one monoclonal and weak for the polyclonal at both dilutions. For 3 monoclonals, the immunostaining was weaker at 1/1000 and was negative at both dilutions for 2 monoclonals. Unwanted background was absent and negative samples remained clear for all antibodies. When the first monoclonal was applied on sections of brain of 19 cows with Rabies and 41 control cows at 1/1000 dilution, immunohistochemistry recognized all positive samples and was negative for all control cows. The number of cases analyzed did not allow estimating sensitivity and specificity of the tested assay, but the correlation observed between IF and IHC in both positive and negative samples suggested that accuracy of the test might be good. The results indicated that the tested antibody can detect the rabies virus on formalin fixed tissue samples, and that immunohistochemistry can complement other confirmatory tests when those cannot be performed.Fil: Jauregui, Gloria Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; ArgentinaFil: Fontana, Diego Sebastian. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquimica y Ciencias Biologicas. Laboratorio de Desarrollo Biotecnologico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Micheloud, Juan Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; ArgentinaFil: Prieto, Claudio. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquimica y Ciencias Biologicas. Laboratorio de Desarrollo Biotecnologico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Delgado, Fernando Oscar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; Argentin

Reconocimiento facial para la automatización del registro de asistencia a clases

En el presente trabajo se realizó el desarrollo del sistema piloto de registro automático de asistencia a clases presenciales FR-ARCA, basado en técnicas de detección y reconocimiento facial, utilizando modelos de aprendizaje profundo. Se diseñó el modelo del sistema con una arquitectura modular de diferentes herramientas integradas adecuadamente para resolver las consideraciones previstas. El uso y la integración de contenedores, el lenguaje de progra mación Python con los frameworks FastAPI y Django, el uso de frameworks para Machine Learning como Keras, TensorFlow, PyTorch, OpenCV y MXNet y protocolos de comunicación REST y MQTT permitieron superar retos que tiene la ingeniería de software para implementar inteligencia artificial (IA) en software de producción. Con la extracción de características principales de rostro y su almacenamiento en bases de datos (DB) se realiza la identifica ción de identidades a través del cálculo de similitud entre los vectores de características (embeddings) por lo cual no se necesita reentrenar las redes neuronales convolucionales cuando ingresan nuevos aprendices a la institución. Se probaron modelos preentrenados de detección de rostros como MTCNN, RetinaFace y SCRFD, y modelos de reconocimiento de rostros como VGG-Face, FaceNet y ArtFace, en el sistema FR-ARCA y fueron evaluados con experimentos que permitieron validar y configurar el sistema para lograr excelentes resultados en la exactitud del registro de asistencia a clases.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónÍndice general 1. INTRODUCCIÓN 13 1.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2. FORMULAR EL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2. ESTADO DEL ARTE 21 2.1. DATASET DE IMÁGENES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.1. LFW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.2. CFP-FP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.1.3. AgeDB-30 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.1.4. CALFW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.1.5. CPLFW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.1.6. CASIA-WebFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.7. Glint360K . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.8. WebFace600k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2. MODELOS DE DETECCIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.1. RetinaFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.2. SCRFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.3. MTCNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2.4. Single Shot Detector (SSD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.5. Librerías Para Detección De Rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3. METODOS DE RECONOCIMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3.1. Arcface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2. Partial FC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 2.3.3. VPL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.4. DeepID . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.5. Facenet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.3.6. FbDeepFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.3.7. VGGFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4. SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.1. TIPOS DE SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.2. HERRAMIENTAS DE RECONOCIMIENTO FACIAL OPEN SOURCE . . . 35 2.4.2.1. Ageitgey/face_recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.2.2. DeepFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.2.3. InsightFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.3. SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO FACIAL . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.1. Exadel CompreFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.2. InsightFace-REST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.3. Amazon Rekognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.4. Azure Face . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.5. DESAFÍOS AL IMPLEMENTAR Y DESPLEGAR MODELOS DE MACHINE LEAR NING EN UN PRODUCTO DE SOFTWARE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.5.1. Desarrollo de Software: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.5.2. Manejo de datos de gran volumen: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.3. Manejo de datos: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.4. Comprender los algoritmos, las técnicas y las bibliotecas de ML: . . . . . 39 2.5.5. Manejo de modelos: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.6. Tratar con las dependencias: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.5.7. Modelos de reutilización: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.5.8. Entorno de desarrollo, las herramientas y la infraestructura: . . . . . . . 40 2.5.9. Rendimiento: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3. MARCO TEÓRICO 42 3.1. DETECCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE ROSTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.1.1. DETECCIÓN DE ROSTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.1.1.1. La detección de rostros usando procesamiento de imágenes . . 43 3.1.2. RECONOCIMIENTO DE ROSTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.2. REDES NEURONALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2.1. PERCEPTRÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 3.2.2. PERCEPTRÓN MULTI-CAPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3. REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN) . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3.1. CAPA DE ENTRADA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3.2. CAPAS DE EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3.2.1. Capas de convolución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3.2.2. Capas de pooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3.3. CAPA DE CLASIFICACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3.4. FUNCIONES DE PÉRDIDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.4.1. Triplet Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.4.2. ArcFace Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.5. ONE-SHOT LEARNING . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.6. MEDIDA DE SIMILITUD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.3.6.1. Similitud del coseno del espacio vectorial . . . . . . . . . . . . . 57 3.3.6.2. Coeficiente de correlación de Pearson . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.3.6.3. Coeficiente de Jaccard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.4. TECNOLOGÍAS DE DESARROLLO DE SOFTWARE . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.1. METODOLOGÍAS DE DESARROLLO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.1.1. Metodología de desarrollo cascada . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.4.1.2. Metodología de desarrollo iterativo . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3.4.1.3. Metodología de desarrollo RUP (Proceso Racional Unificado) . 62 3.4.2. PROTOCOLOS DE TRANSFERENCIA DE DATOS . . . . . . . . . . . . . . 63 3.4.2.1. Hypertext Transfer Protocol (HTTP) . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.4.2.2. Representational State Transfer (REST) . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.4.3. INFRAESTRUCTURA DE ALOJAMIENTO WEB . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.3.1. Tipos de Alojamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.3.2. Virtualización de entornos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4. MATERIALES Y MÉTODOS 69 4.1. METODOLOGÍA PARA EL ANÁLISIS, DISEÑO Y DESARROLLO DE FR-ARCA . . 69 4.2. CAJA DE HERRAMIENTAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.1. Dashboard UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.2. API Gestión de Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.3. API de Detección y Reconocimiento de Rostros . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.4. Aplicación de Captura de Imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.2.5. Gestión de Datos y Embeddings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 4.2.6. Aplicación Móvil (Captura imagen Offline) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3. PREPARACIÓN DE DATOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3.1. Software de recolección de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.2. FR-ARCA Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.4. EXPERIMENTOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.4.1. Experimento 1. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima si militud segmentada por grupos, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. . . . . . . . . . . . . 80 4.4.2. Experimento 2. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima similitud en el conjunto completo de embeddings, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. 81 4.4.3. Experimento 3. Tasa de verificación de pares de imágenes. . . . . . . . . 81 4.4.4. Experimento 4. Prueba de comparación de FR-ARCA, CompreFace, Azure Face Recognition y Amazon Rekognition con respecto a la precisión en el test de tasa de verificación de pares de imágenes. . . . . . . . . . . . . 82 4.4.5. Experimento 5. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje internos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 4.4.6. Experimento 6. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje externos, usando la aplicación móvil. . . . 83 4.5. MÉTRICAS DE EVALUACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5.1. Matriz de Confusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5.2. Curvas ROC y AUC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5. DESARROLLO DE LA SOLUCIÓN 89 5.1. DISEÑO DEL MODELO DEL SISTEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2. PRINCIPALES CONSIDERACIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.3. SISTEMA DE RECONOCIMIENTO FACIAL SIN REENTRENAMIENTO DE DCNN PARA NUEVOS GRUPOS DE APRENDICES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 5.3.1. Metodología para reconocimiento de rostros a través de cálculo de similitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.3.2. Cálculo de similitud entre embeddings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.4. SELECCIÓN DE MODELOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.4.1. Modelos de detección de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.4.2. Modelos de reconocimiento de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.4.3. Alineación y normalización de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 5.5. ARQUITECTURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.6. DISEÑO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.6.1. Usuarios del Sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.6.2. Ingreso de rostros al sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.6.3. Reconocimiento de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.6.4. Gestión de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6. RESULTADOS 108 6.1. RESULTADOS DE LOS EXPERIMENTOS REALIZADOS . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.1.1. Resultados Experimento 1. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima similitud segmentada por grupos, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. . . . . 109 6.1.2. Resultados Experimento 2. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima similitud en el conjunto completo de embeddings, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 6.1.3. Resultados Experimento 3. Tasa de verificación de pares de imágenes. . 113 6.1.4. Resultados Experimento 4. Prueba de comparación de FR-ARCA, CompreFace, Azure Face Recognition y Amazon Rekognition con respecto a la precisión en el test de tasa de verificación de pares de imágenes. . . . 117 6.1.5. Resultados Experimento 5. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje internos. . . . . . . . . . . . . . . 118 6.1.6. Resultados Experimento 6. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje externos, usando la aplicación móvil. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.2. PRODUCTO FINAL FR-ARCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.2.1. Interfaz gráfica para gestión de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.2.2. Interfaz gráfica para ingreso de características principales de rostros. . . 126 6.2.3. Interfaz gráfica del dispositivo de captura de imágenes. . . . . . . . . . . 127 6.2.4. Interfaz gráfica de la aplicación móvil. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS ..................131 8. PUBLICACIONES.................. 134 Referencias ............... 13

Reconocimiento facial para la automatización del registro de asistencia a clases

En el presente trabajo se realizó el desarrollo del sistema piloto de registro automático de asistencia a clases presenciales FR-ARCA, basado en técnicas de detección y reconocimiento facial, utilizando modelos de aprendizaje profundo. Se diseñó el modelo del sistema con una arquitectura modular de diferentes herramientas integradas adecuadamente para resolver las consideraciones previstas. El uso y la integración de contenedores, el lenguaje de progra mación Python con los frameworks FastAPI y Django, el uso de frameworks para Machine Learning como Keras, TensorFlow, PyTorch, OpenCV y MXNet y protocolos de comunicación REST y MQTT permitieron superar retos que tiene la ingeniería de software para implementar inteligencia artificial (IA) en software de producción. Con la extracción de características principales de rostro y su almacenamiento en bases de datos (DB) se realiza la identifica ción de identidades a través del cálculo de similitud entre los vectores de características (embeddings) por lo cual no se necesita reentrenar las redes neuronales convolucionales cuando ingresan nuevos aprendices a la institución. Se probaron modelos preentrenados de detección de rostros como MTCNN, RetinaFace y SCRFD, y modelos de reconocimiento de rostros como VGG-Face, FaceNet y ArtFace, en el sistema FR-ARCA y fueron evaluados con experimentos que permitieron validar y configurar el sistema para lograr excelentes resultados en la exactitud del registro de asistencia a clases.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónÍndice general 1. INTRODUCCIÓN 13 1.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2. FORMULAR EL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2. ESTADO DEL ARTE 21 2.1. DATASET DE IMÁGENES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.1. LFW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.2. CFP-FP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.1.3. AgeDB-30 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.1.4. CALFW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.1.5. CPLFW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.1.6. CASIA-WebFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.7. Glint360K . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.8. WebFace600k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2. MODELOS DE DETECCIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.1. RetinaFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.2. SCRFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.3. MTCNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2.4. Single Shot Detector (SSD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.5. Librerías Para Detección De Rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3. METODOS DE RECONOCIMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3.1. Arcface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2. Partial FC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 2.3.3. VPL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.4. DeepID . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.5. Facenet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.3.6. FbDeepFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.3.7. VGGFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4. SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.1. TIPOS DE SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.2. HERRAMIENTAS DE RECONOCIMIENTO FACIAL OPEN SOURCE . . . 35 2.4.2.1. Ageitgey/face_recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.2.2. DeepFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.2.3. InsightFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.3. SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO FACIAL . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.1. Exadel CompreFace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.2. InsightFace-REST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.3. Amazon Rekognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3.4. Azure Face . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.5. DESAFÍOS AL IMPLEMENTAR Y DESPLEGAR MODELOS DE MACHINE LEAR NING EN UN PRODUCTO DE SOFTWARE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.5.1. Desarrollo de Software: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.5.2. Manejo de datos de gran volumen: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.3. Manejo de datos: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.4. Comprender los algoritmos, las técnicas y las bibliotecas de ML: . . . . . 39 2.5.5. Manejo de modelos: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.6. Tratar con las dependencias: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.5.7. Modelos de reutilización: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.5.8. Entorno de desarrollo, las herramientas y la infraestructura: . . . . . . . 40 2.5.9. Rendimiento: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3. MARCO TEÓRICO 42 3.1. DETECCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE ROSTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.1.1. DETECCIÓN DE ROSTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.1.1.1. La detección de rostros usando procesamiento de imágenes . . 43 3.1.2. RECONOCIMIENTO DE ROSTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.2. REDES NEURONALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2.1. PERCEPTRÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 3.2.2. PERCEPTRÓN MULTI-CAPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3. REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN) . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3.1. CAPA DE ENTRADA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3.2. CAPAS DE EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3.2.1. Capas de convolución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3.2.2. Capas de pooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3.3. CAPA DE CLASIFICACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3.4. FUNCIONES DE PÉRDIDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.4.1. Triplet Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.4.2. ArcFace Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.5. ONE-SHOT LEARNING . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.6. MEDIDA DE SIMILITUD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.3.6.1. Similitud del coseno del espacio vectorial . . . . . . . . . . . . . 57 3.3.6.2. Coeficiente de correlación de Pearson . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.3.6.3. Coeficiente de Jaccard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.4. TECNOLOGÍAS DE DESARROLLO DE SOFTWARE . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.1. METODOLOGÍAS DE DESARROLLO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.1.1. Metodología de desarrollo cascada . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.4.1.2. Metodología de desarrollo iterativo . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3.4.1.3. Metodología de desarrollo RUP (Proceso Racional Unificado) . 62 3.4.2. PROTOCOLOS DE TRANSFERENCIA DE DATOS . . . . . . . . . . . . . . 63 3.4.2.1. Hypertext Transfer Protocol (HTTP) . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.4.2.2. Representational State Transfer (REST) . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.4.3. INFRAESTRUCTURA DE ALOJAMIENTO WEB . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.3.1. Tipos de Alojamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.3.2. Virtualización de entornos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4. MATERIALES Y MÉTODOS 69 4.1. METODOLOGÍA PARA EL ANÁLISIS, DISEÑO Y DESARROLLO DE FR-ARCA . . 69 4.2. CAJA DE HERRAMIENTAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.1. Dashboard UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.2. API Gestión de Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.3. API de Detección y Reconocimiento de Rostros . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.4. Aplicación de Captura de Imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.2.5. Gestión de Datos y Embeddings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 4.2.6. Aplicación Móvil (Captura imagen Offline) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3. PREPARACIÓN DE DATOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3.1. Software de recolección de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.2. FR-ARCA Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.4. EXPERIMENTOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.4.1. Experimento 1. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima si militud segmentada por grupos, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. . . . . . . . . . . . . 80 4.4.2. Experimento 2. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima similitud en el conjunto completo de embeddings, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. 81 4.4.3. Experimento 3. Tasa de verificación de pares de imágenes. . . . . . . . . 81 4.4.4. Experimento 4. Prueba de comparación de FR-ARCA, CompreFace, Azure Face Recognition y Amazon Rekognition con respecto a la precisión en el test de tasa de verificación de pares de imágenes. . . . . . . . . . . . . 82 4.4.5. Experimento 5. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje internos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 4.4.6. Experimento 6. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje externos, usando la aplicación móvil. . . . 83 4.5. MÉTRICAS DE EVALUACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5.1. Matriz de Confusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5.2. Curvas ROC y AUC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5. DESARROLLO DE LA SOLUCIÓN 89 5.1. DISEÑO DEL MODELO DEL SISTEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2. PRINCIPALES CONSIDERACIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.3. SISTEMA DE RECONOCIMIENTO FACIAL SIN REENTRENAMIENTO DE DCNN PARA NUEVOS GRUPOS DE APRENDICES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 5.3.1. Metodología para reconocimiento de rostros a través de cálculo de similitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.3.2. Cálculo de similitud entre embeddings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.4. SELECCIÓN DE MODELOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.4.1. Modelos de detección de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.4.2. Modelos de reconocimiento de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.4.3. Alineación y normalización de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6 Capítulo 0 Universidad Tecnológica de Pereira 5.5. ARQUITECTURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.6. DISEÑO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.6.1. Usuarios del Sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.6.2. Ingreso de rostros al sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.6.3. Reconocimiento de rostros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.6.4. Gestión de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6. RESULTADOS 108 6.1. RESULTADOS DE LOS EXPERIMENTOS REALIZADOS . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.1.1. Resultados Experimento 1. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima similitud segmentada por grupos, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. . . . . 109 6.1.2. Resultados Experimento 2. Reconocimiento de rostros con búsqueda de máxima similitud en el conjunto completo de embeddings, para el cálculo de accuracy de diferentes métodos de detección y reconocimiento de rostros. . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 6.1.3. Resultados Experimento 3. Tasa de verificación de pares de imágenes. . 113 6.1.4. Resultados Experimento 4. Prueba de comparación de FR-ARCA, CompreFace, Azure Face Recognition y Amazon Rekognition con respecto a la precisión en el test de tasa de verificación de pares de imágenes. . . . 117 6.1.5. Resultados Experimento 5. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje internos. . . . . . . . . . . . . . . 118 6.1.6. Resultados Experimento 6. Prueba de registro de asistencia a clases con FR-ARCA en ambientes de aprendizaje externos, usando la aplicación móvil. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.2. PRODUCTO FINAL FR-ARCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.2.1. Interfaz gráfica para gestión de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.2.2. Interfaz gráfica para ingreso de características principales de rostros. . . 126 6.2.3. Interfaz gráfica del dispositivo de captura de imágenes. . . . . . . . . . . 127 6.2.4. Interfaz gráfica de la aplicación móvil. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS ..................131 8. PUBLICACIONES.................. 134 Referencias ............... 13

Caracterización e identificación de la geomorfología (ambientes y unidades geomorfológicas) en la plancha 121 - Cerrito, Colombia, aplicado a movimientos en masa, escala 1:100.000

Esta investigación centra su trabajo en la identificación de unidades geomorfológicas dentro del área de la plancha 121 – Cerrito, que corresponde al municipio de Cerrito en el departamento de Santander, Colombia, tomando como criterio la evolución geológica. De esta misma manera, se analizan los movimientos en masa (MM) que muestran la geomorfología activa (morfodinámica) en cuestión de procesos activos como erosión pluvial, socavación y reptación, entre otros. Estos procesos afectan litologías específicas por sus propiedades físicas y químicas junto con la generación de suelos produciendo características favorables a la acumulación o a altos contenidos de agua en su estructura (suelos arcillosos). La consecuencia en épocas de precipitaciones constantes y grandes volúmenes de líquido es la generación de movimientos tales como flujos y deslizamientos. La generación de mapas de MM puede ser de gran utilidad para estudios de zonificación de amenaza y susceptibilidad por remoción de movimientos en masa, teniendo en cuenta los ambientes geomorfológicos y su distribución en toda el área de estudio.This research focuses on the identification of geomorphological units based on geological evolution in the Sheet 121 – Cerrito, Santander, Colombia, using the geological evolution as criterion. In addition analysis of landmass movements is included showing active geomorphology (morphodinamics) such as pluvial erosion, hydrodynamic scour, and creep, among others. These processes affect rocks depending on their physical and chemical properties with the generation of soils producing favorable characteristics for accumulation or high content of water in their structure (clay soils). As consequence of high rainfalls and large volumes of fluids are produced movements such as flows and slides. The development of maps showing landslides is useful to mark off hazard and susceptibility zones by landmass movements considering its geomorphological features and its distribution in the area of study

Hiperplasia endometrial simple con complejo focal y sin atipia, en una paciente de 23 años de edad. A propósito de un caso y revisión de la literatura

Se presenta el caso de una paciente de 23 años de edad, previamente sana, G1P0A1, con cuadro clínico de hemorragia uterina anormal, a quien se le realizó ecografía transvaginal que reportó embarazo molar, sin embargo tras realizar la medición sérica de B-HCG, fue de 0.00 mUI/ml, por lo que requirió realización de legrado y biopsia para establecer diagnóstico histológico. El resultado evidenció hiperplasia simple, con complejo focal y sin atipia. Se destaca la importancia de la comunicación de este caso, debido a que a esta edad, la presentación de esta patología es infrecuente. Se hace una revisión de los artículos publicados en los últimos 10 años en las bases de datos Medline vía PubMed, y en LILACS en español, inglés y francés. Se tuvo como referencia además textos clásicos.La hiperplasia endometrial simple en pacientes menores de 30 años es poco frecuente, se debe tener en cuenta la presencia de atipias en la histología pues de ser positivo, es mayor el riesgo de transformación maligna

Hiperplasia endometrial simple con complejo focal y sin atipia, en una paciente de 23 años de edad. A propósito de un caso y revisión de la literatura

Se presenta el caso de una paciente de 23 años de edad, previamente sana, G1P0A1, con cuadro clínico de hemorragia uterina anormal, a quien se le realizó ecografía transvaginal que reportó embarazo molar, sin embargo tras realizar la medición sérica de B-HCG, fue de 0.00 mUI/ml, por lo que requirió realización de legrado y biopsia para establecer diagnóstico histológico. El resultado evidenció hiperplasia simple, con complejo focal y sin atipia. Se destaca la importancia de la comunicación de este caso, debido a que a esta edad, la presentación de esta patología es infrecuente. Se hace una revisión de los artículos publicados en los últimos 10 años en las bases de datos Medline vía PubMed, y en LILACS en español, inglés y francés. Se tuvo como referencia además textos clásicos.La hiperplasia endometrial simple en pacientes menores de 30 años es poco frecuente, se debe tener en cuenta la presencia de atipias en la histología pues de ser positivo, es mayor el riesgo de transformación maligna

User's experience in the visualization of architectural images in different environments

The visualization of images, both photographic and infographic, is a process that depends on a series of features that define the user (user profile: age, sex, culture or experience, etc.), the visual message (type of image, resolution, content, quality, etc.), and the display (size, resolution, type of screen immersive or not, etc.). When we can determine how the tree features relate, the communicative messages based on visual aspects will be more efficient for both the user and the technological output. The main objective of the research work presented in this paper is to determine whether differences in the visualization (immersive or not) of specific types of images (real and virtual) related to the architecture framework, differ depending on the gender of the user. The reflection of the existence of such differences in the future will allow us to define the characteristics of the image and the medium, and maximize the emotional communication of architectural ideas, depending on the type of user.Peer ReviewedPostprint (published version

Protection efficacy of Argentinian isolates of Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis with different genotypes and virulence in a murine model

Paratuberculosis is a chronic disease caused by Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (Map). The disease causes economic losses and, therefore, it is imperative to follow proper control strategies, which should include an effective vaccine. Several strategies have assessed the virulence and immune response of Map strains that could be used as a vaccine. This study evaluates the degree of virulence, immune response, and protection of Argentinian strains of Map with different genotype in a murine model. Four local isolates (Cattle type) with different genotypes (analyzed by MIRU-VNTR and SSRs) were selected and evaluated in a virulence assay in BALB/c mice. This assay allowed us to differentiate virulent and low-virulence Map strains. The less virulent strains (1543/481 and A162) failed to induce a significant production of the proinflammatory cytokine IFNg, whereas the virulent strain 6611 established infection along with a proinflammatory immune response. On the other hand, the virulent strain 1347/498 was efficient in establishing a persistent infection, but failed to promote an important Th1 response compared with 6611 at the evaluated time. We selected the low-virulence strain 1543/498 as a live vaccine and the virulent strain 6611 as a live and inactivated vaccine in a protection assay in mice. Strain 1543/481 failed to protect the animals from challenge, whereas strain 6611, in its live and inactivated form, significantly reduced the CFUs count in the infected mice, although they had different immunological response profiles. The inactivated virulent strain 6611 is a potential vaccine candidate against paratuberculosis to be tested in cattle.Fil: Colombatti Olivieri, María Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Moyano, Roberto Damian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Travería, Gabriel Eduardo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Veterinarias. Departamento de Clínica. Centro de Diagnóstico e Investigaciones Veterinarias; ArgentinaFil: Alvarado Pinedo, María Fiorella. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Veterinarias. Departamento de Clínica. Centro de Diagnóstico e Investigaciones Veterinarias; ArgentinaFil: Mon, Maria Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Gravisaco, Maria Jose Federica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Delgado, Fernando Oscar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Patobiología; ArgentinaFil: Santangelo, María de la Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Romano, Maria Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin