Aprendizaje automático y visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con las nuevas Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. En esta área se llevan a cabo diversas investigaciones. Por un lado, se están desarrollando dos librerías para potenciar la carga, el manejo y procesamiento de bases de datos de lengua de señas, así como de imágenes de formas de mano correspondientes a las mismas. Por otro lado, se está estudiando cómo mejorar el reconocimiento de formas de manos de la lengua de señas con Redes Neuronales Convolucionales. Un problema importante dentro de esa área es el de otorgar invarianza a la rotación para reconocer formas de mano. A partir de ese requerimiento, se han desarrollado análisis sobre la forma en que las redes neuronales convolucionales aprenden la invarianza a la rotación y otras transformaciones afines, no sólo en el dominio de las formas de mano sino en general. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en video, se realizó un estudio de diferentes modelos de clasificación de peatones en la vía pública. El objetivo de esta investigación se centró en el análisis de la generalización de los modelos, midiendo cómo se comportaban luego de ser entrenado con un conjunto de datos y ser evaluado con otro. Por último, se está desarrollando un proyecto de I+D+I para identificar diferentes atributos faciales en rostros humanos como emociones y otras características.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aprendizaje automático y visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con las nuevas Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. En esta área se llevan a cabo diversas investigaciones. Por un lado, se están desarrollando dos librerías para potenciar la carga, el manejo y procesamiento de bases de datos de lengua de señas, así como de imágenes de formas de mano correspondientes a las mismas. Por otro lado, se está estudiando cómo mejorar el reconocimiento de formas de manos de la lengua de señas con Redes Neuronales Convolucionales. Un problema importante dentro de esa área es el de otorgar invarianza a la rotación para reconocer formas de mano. A partir de ese requerimiento, se han desarrollado análisis sobre la forma en que las redes neuronales convolucionales aprenden la invarianza a la rotación y otras transformaciones afines, no sólo en el dominio de las formas de mano sino en general. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en video, se realizó un estudio de diferentes modelos de clasificación de peatones en la vía pública. El objetivo de esta investigación se centró en el análisis de la generalización de los modelos, midiendo cómo se comportaban luego de ser entrenado con un conjunto de datos y ser evaluado con otro. Por último, se está desarrollando un proyecto de I+D+I para identificar diferentes atributos faciales en rostros humanos como emociones y otras características.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aprendizaje automático y visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con las nuevas Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. En esta área se llevan a cabo diversas investigaciones. Por un lado, se están desarrollando dos librerías para potenciar la carga, el manejo y procesamiento de bases de datos de lengua de señas, así como de imágenes de formas de mano correspondientes a las mismas. Por otro lado, se está estudiando cómo mejorar el reconocimiento de formas de manos de la lengua de señas con Redes Neuronales Convolucionales. Un problema importante dentro de esa área es el de otorgar invarianza a la rotación para reconocer formas de mano. A partir de ese requerimiento, se han desarrollado análisis sobre la forma en que las redes neuronales convolucionales aprenden la invarianza a la rotación y otras transformaciones afines, no sólo en el dominio de las formas de mano sino en general. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en video, se realizó un estudio de diferentes modelos de clasificación de peatones en la vía pública. El objetivo de esta investigación se centró en el análisis de la generalización de los modelos, midiendo cómo se comportaban luego de ser entrenado con un conjunto de datos y ser evaluado con otro. Por último, se está desarrollando un proyecto de I+D+I para identificar diferentes atributos faciales en rostros humanos como emociones y otras características.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento inteligente de grandes volúmenes de información y de flujos de datos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Big Data y Minería de Datos utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de grandes volúmenes de información y al procesamiento de flujo de datos. Las investigaciones correspondientes al procesamiento de datos masivos están enfocadas en dos temas: el estudio y desarrollo de técnicas de reducción de características y el diseño de estrategias que faciliten el procesamiento masivo de datos a usuarios no informáticos. En lo referido a reducción de características, dado que se está trabajando con bases de datos genómicas, el foco está puesto en las estrategias de selección de atributos. El análisis a realizar sobre estos datos tiene por objetivo identificar grupos de genes cuyos patrones de expresión se encuentren asociados a fenotipos específicos. Por otro lado, se está desarrollando una librería con el objetivo de facilitar el manejo de bases de datos en contextos Big Data. Esto tendrá un impacto directo en el trabajo conjunto que se viene desarrollando junto con la Facultad de Ciencias Veterinarias de la UNLP en relación al análisis de datos de progenie de distintas especies animales. En cuanto a las investigaciones relacionadas con la Minería de Datos se centran en la construcción de modelos que faciliten la interpretación de los patrones obtenidos y la posterior extracción del conocimiento. En particular el énfasis está puesto en la resolución de dos problemas de sumo interés en distintas áreas: las técnicas de agrupamiento aplicables a flujos de datos y la generación de reglas de clasificación.Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informátic

Cross-sectional analysis of the correlation between daily nutrient intake assessed by 7-day food records and biomarkers of dietary intake among participants of the NU-AGE study

Methods for measuring diet composition and quantifying nutrient intake with sufficient validity are essential to study the association between nutrition and health outcomes and risk of diseases. 7-day food records provides a quantification of food actually and currently consumed and is interesting for its use in intervention studies to monitor diet in a short-term period and to guide participants toward changing their intakes. The objective of this study is to analyze the correlation/association between the daily intake of selected nutrients (collected by a 7-day food records plus a mineral/vitamin supplementation questionnaire) and estimates of energy expenditure as well as blood and urine biomarkers of dietary intakes in 1,140 healthy elderly subjects (65–79 years) at baseline of the NU-AGE intervention study (NCT01754012, clinicaltrials.gov). The results show that: the daily intake of energy correlated significantly with predicted total energy expenditure (pTEE) (ρ = 0.459, p < 0.001, and q < 0.001); protein intake correlated significantly with the ratio of 24 h urinary urea to creatinine excretion (ρ = 0.143 for total protein intake, ρ = 0.296 for animal protein intake, and ρ = 0.359 for protein intake/body weight, p < 0.001 and q < 0.001 for each correlation); vitamin B12 and folate intakes correlated significantly with their serum concentrations (ρ = 0.151 and ρ = 0.363, respectively; p < 0.001 and q < 0.001 for each correlation); sodium and potassium intakes correlated significantly with their 24 h urinary excretion (ρ = 0.298 and ρ = 0.123, respectively; p < 0.001 and q < 0.001 for each correlation); vitamin B12 and folate intakes were negatively associated with plasma homocysteine measure (p = 0.001 and p = 0.004, respectively); stratifying subjects by gender, the correlations between energy intake and pTEE and between potassium intake and its 24 h urinary excretion lost their significance in women. Even if the plasma and urinary levels of these nutrients depend on several factors, the significant correlations between daily reported intake of nutrients (protein, vitamin B12, folate, and sodium) and their blood/urinary markers confirmed that the 7-day food records (plus a supplementation questionnaire) provides reliable data to evaluate short-term current dietary intake in European elderly subjects and it can be exploited to guide and monitor NU-AGE participants through the shift of their diet according NU-AGE recommendations

IMPACT OF ROUX-EN-Y GASTRIC BYPASS SURGERY (RYGB) ON METABOLIC SYNDROME COMPONENTS AND ON THE USE OF ASSOCIATED DRUGS IN OBESE PATIENTS

ABSTRACT BACKGROUND The prevalence of obesity and metabolic syndrome is increasing worldwide and both behavior modification and drug therapy have low adherence. Gastric bypass has shown effective results in both reducing weight and improving comorbidities. OBJECTIVE To evaluate the impact of Roux-en-Y Gastric Bypass Surgery (RYGB) on both metabolic syndrome components and the use of associated drugs in obese patients. METHODS Historical cohort of patients subjected to Roux-en-Y Gastric Bypass Surgery (RYGB) between January 2007 and March 2014 in a private clinic. The sample consisted of 273 obese class II and III individuals, 86.4% of whom were female, with age ≥20 years, followed up for 2 months after surgery. Sociodemographic, anthropometric, biochemical, clinical, and drug-use data were collected from patients’ medical records. RESULTS Significant differences were found in weight, body mass index and waist circumference, after 60 postoperative days. Components for metabolic syndrome diagnosis (hypertension P=0.001; hyperglycemia P<0.001; hypertriglyceridemia P=0.006) were reduced after 60 days of postoperative, with the exception HDL-c (P=0.083). There was a significant reduction in the use of antihypertensive (P<0.001), hypoglycemic (P=0.013), lipid lowering (P<0.001), and antiobesity (P=0.010) drugs and increased use of gastroprotective drugs, vitamins, and minerals (P<0.001) after 60 postoperative days. CONCLUSION Patients subjected to Roux-en-Y Gastric Bypass Surgery exhibited both weight loss and significant improvement not only in metabolic syndrome components (except for HDL-c) but in the use of drugs associated with obesity and metabolic syndrome

Candidate biomarkers from the integration of methylation and gene expression in discordant autistic sibling pairs

While the genetics of autism spectrum disorders (ASD) has been intensively studied, resulting in the identification of over 100 putative risk genes, the epigenetics of ASD has received less attention, and results have been inconsistent across studies. We aimed to investigate the contribution of DNA methylation (DNAm) to the risk of ASD and identify candidate biomarkers arising from the interaction of epigenetic mechanisms with genotype, gene expression, and cellular proportions. We performed DNAm differential analysis using whole blood samples from 75 discordant sibling pairs of the Italian Autism Network collection and estimated their cellular composition. We studied the correlation between DNAm and gene expression accounting for the potential effects of different genotypes on DNAm. We showed that the proportion of NK cells was significantly reduced in ASD siblings suggesting an imbalance in their immune system. We identified differentially methylated regions (DMRs) involved in neurogenesis and synaptic organization. Among candidate loci for ASD, we detected a DMR mapping to CLEC11A (neighboring SHANK1) where DNAm and gene expression were significantly and negatively correlated, independently from genotype effects. As reported in previous studies, we confirmed the involvement of immune functions in the pathophysiology of ASD. Notwithstanding the complexity of the disorder, suitable biomarkers such as CLEC11A and its neighbor SHANK1 can be discovered using integrative analyses even with peripheral tissues

Sistemas inteligentes: aplicaciones en minería de datos y big data

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de grandes volúmenes de información y al procesamiento de flujo de datos. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la construcción de conjuntos de reglas de clasificación difusas que faciliten y permitan justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el diseño de técnicas de agrupamiento para flujos de datos con aplicación al análisis de trayectorias vehiculares para predecir congestión de tránsito. Con respecto al área de Big Data se está trabajando en el diseño y desarrollo de algoritmos de selección de características en grandes bases de datos de muchas columnas. Las implementaciones que se están llevando a cabo serán utilizadas en problemas de genómica molecular con el objetivo de determinar gene signatures. En esta misma línea se está trabajando sobre algoritmos de selección de características para el tratamiento de flujos de datos. Por otro lado y como transferencia tecnológica concreta, se efectuó un análisis sobre la producción de leche en ganado bovino a partir de la base de datos de la Asociación de la Región Pampeana de Entidades de Control Lechero (ARPECOL). En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción de los párrafos más representativos utilizando métricas de selección y técnicas de optimización.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic