Computación corporal: expansión de la sensibilidad computacional hacia mejores experiencias de usuario

El presente trabajo propuso el desarrollo de las aplicaciones e interfaces necesarias que permitieran involucrar a las tecnologías vestibles en el escenario computacional que daba soporte a científicos de las Ciencias Biológicas al realizar tareas de relevamiento florístico. Con este fin, se seleccionaron algunos casos de uso del dominio de aplicación existente y se propusieron escenarios alternativos utilizando un dispositivo vestible con rápidas y simples interacciones que lograran liberar a los científicos de tener que utilizar otros dispositivos móviles (p. ej.: una tablet) y lidiar con interacciones más engorrosas o que insumen mayor cantidad de tiempo (típicamente de espera), simpli ficando y aliviando su tarea, permitiendo ello, conjeturar que fue posible hacer un uso más efi ciente de uno de los recursos más críticos en este tipo de escenarios de utilización, como es la energía de dichos dispositivos. Para ello fue necesario un completo estudio de las posibilidades de interoperabilidad entre las distintas tecnologías involucradas y consecuentemente la construcción de las piezas de software que dieran lugar a un soporte computacional móvil y vestible, diseñado para sacar el mayor provecho de cada una de las tecnologías del dominio planteado.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Computación corporal: expansión de la sensibilidad computacional hacia mejores experiencias de usuario

El presente trabajo propuso el desarrollo de las aplicaciones e interfaces necesarias que permitieran involucrar a las tecnologías vestibles en el escenario computacional que daba soporte a científicos de las Ciencias Biológicas al realizar tareas de relevamiento florístico. Con este fin, se seleccionaron algunos casos de uso del dominio de aplicación existente y se propusieron escenarios alternativos utilizando un dispositivo vestible con rápidas y simples interacciones que lograran liberar a los científicos de tener que utilizar otros dispositivos móviles (p. ej.: una tablet) y lidiar con interacciones más engorrosas o que insumen mayor cantidad de tiempo (típicamente de espera), simpli ficando y aliviando su tarea, permitiendo ello, conjeturar que fue posible hacer un uso más efi ciente de uno de los recursos más críticos en este tipo de escenarios de utilización, como es la energía de dichos dispositivos. Para ello fue necesario un completo estudio de las posibilidades de interoperabilidad entre las distintas tecnologías involucradas y consecuentemente la construcción de las piezas de software que dieran lugar a un soporte computacional móvil y vestible, diseñado para sacar el mayor provecho de cada una de las tecnologías del dominio planteado.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Computación corporal: expansión de la sensibilidad computacional hacia mejores experiencias de usuario

El presente trabajo propuso el desarrollo de las aplicaciones e interfaces necesarias que permitieran involucrar a las tecnologías vestibles en el escenario computacional que daba soporte a científicos de las Ciencias Biológicas al realizar tareas de relevamiento florístico. Con este fin, se seleccionaron algunos casos de uso del dominio de aplicación existente y se propusieron escenarios alternativos utilizando un dispositivo vestible con rápidas y simples interacciones que lograran liberar a los científicos de tener que utilizar otros dispositivos móviles (p. ej.: una tablet) y lidiar con interacciones más engorrosas o que insumen mayor cantidad de tiempo (típicamente de espera), simpli ficando y aliviando su tarea, permitiendo ello, conjeturar que fue posible hacer un uso más efi ciente de uno de los recursos más críticos en este tipo de escenarios de utilización, como es la energía de dichos dispositivos. Para ello fue necesario un completo estudio de las posibilidades de interoperabilidad entre las distintas tecnologías involucradas y consecuentemente la construcción de las piezas de software que dieran lugar a un soporte computacional móvil y vestible, diseñado para sacar el mayor provecho de cada una de las tecnologías del dominio planteado.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

body2vec: 3D Point Cloud Reconstruction for Precise Anthropometry with Handheld Devices

Current point cloud extraction methods based on photogrammetry generate large amounts of spurious detections that hamper useful 3D mesh reconstructions or, even worse, the possibility of adequate measurements. Moreover, noise removal methods for point clouds are complex, slow and incapable to cope with semantic noise. In this work, we present body2vec, a model-based body segmentation tool that uses a specifically trained Neural Network architecture. Body2vec is capable to perform human body point cloud reconstruction from videos taken on hand-held devices (smartphones or tablets), achieving high quality anthropometric measurements. The main contribution of the proposed workflow is to perform a background removal step, thus avoiding the spurious points generation that is usual in photogrammetric reconstruction. A group of 60 persons were taped with a smartphone, and the corresponding point clouds were obtained automatically with standard photogrammetric methods. We used as a 3D silver standard the clean meshes obtained at the same time with LiDAR sensors post-processed and noise-filtered by expert anthropological biologists. Finally, we used as gold standard anthropometric measurements of the waist and hip of the same people, taken by expert anthropometrists. Applying our method to the raw videos significantly enhanced the quality of the results of the point cloud as compared with the LiDAR-based mesh, and of the anthropometric measurements as compared with the actual hip and waist perimeter measured by the anthropometrists. In both contexts, the resulting quality of body2vec is equivalent to the LiDAR reconstruction.Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Navarro, Pablo Eugenio. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaFil: Pazos, Bruno Alfredo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Morales, Arturo Leonardo. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Paschetta, Carolina Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: de Azevedo, Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Ruderman, Anahí. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Perez, Luis Orlando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Gonzalez-Jose, Rolando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentin

Detección automática de tejido blando nasal en CT-Scan y MRI utilizando Random Forests

Este trabajo presenta un procedimiento sencillo para la detección automática de tejido blando nasal a partir de imágenes médicas de tipo CT-Scan y MRI. Para dichas imágenes, inicialmente se aplica un procedimiento de segmentación manual y técnicas de procesamiento digital de imágenes para la confección de un dataset de entrenamiento, conteniendo los valores de cada pixel de la imagen por un lado y 4 valores que representan el área de interés a detectar por otro. Posteriormente, se utilizan métodos de preprocesamiento de datos sobre estas imágenes para ser utilizadas como conjunto de entrenamiento, validación y prueba de un estimador, empleando un algoritmo basado en un modelo de regresión multi-salida denominado Random Forest. Este último es capaz de detectar automáticamente el área de la imagen en la cual se encuentra el tejido blando nasal prediciendo simultáneamente los 4 valores que representan los bordes del área de interés mencionada.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Escaneo corporal 3D de bajo costo para monitoreo y seguimiento remotos de sobrepeso

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el sobrepeso y la obesidad infantil constituyen dos de los principales problemas de salud pública del siglo XXI. De 42 millones de niños y niñas con sobrepeso en el mundo, el 80% vive en países en desarrollo, especialmente Latinoamérica. En Argentina, el 27,4% de los hombres y el 31% de las mujeres sufren de obesidad, es por esto que es reconocida como una enfermedad de interés nacional (Ley 26.396/08) e integrada por el Ministerio de Salud dentro del Programa Médico Obligatorio. Para su tratamiento, es crucial un diagnóstico preciso y un monitoreo y seguimiento regular. Hay creciente consenso en que el índice de masa corporal (BMI), que se basa únicamente en estatura y peso, es insuficiente para tal propósito, requiriéndose en cambio técnicas más elaboradas para poder evaluar la forma y tamaño corporales. Existen diversos sistemas aplicables al escaneo corporal, pero debido a su costo no son de uso masivo o accesibles. En cambio, las mediciones que se realizan usualmente carecen de la suficente exactitud y precisión antropométricas como para poder brindar información confiable para dicho seguimiento. En este trabajo se presenta una aplicación para dispositivos móviles que, junto con un servicio en la nube, permite realizar un escaneo 3D, sobre el cual se pueden obtener variables antropométricas de calidad y que permitan cuantificar adecuadamente la forma corporal. Mediante un procedimiento simple y no invasivo se analiza la forma y tamaño corporal, permitiendo diagnosticar obesidad o condiciones similares, accediendo a su vez a la historia clínica del paciente para conocer datos específicos, su evolución temporal o valores de referencia de la OMS.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

The effects of forest degradation on arboreal primates within Sikundur, the Gunung Leuser Ecosystem, Northern Sumatra

Abstract of a paper given at the 87th Annual Meeting of the American Association of Physical Anthropologists held at Austin, Texas, 11-14 April 201

Common and rare variant association analyses in amyotrophic lateral sclerosis identify 15 risk loci with distinct genetic architectures and neuron-specific biology

A cross-ancestry genome-wide association meta-analysis of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) including 29,612 patients with ALS and 122,656 controls identifies 15 risk loci with distinct genetic architectures and neuron-specific biology. Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disease with a lifetime risk of one in 350 people and an unmet need for disease-modifying therapies. We conducted a cross-ancestry genome-wide association study (GWAS) including 29,612 patients with ALS and 122,656 controls, which identified 15 risk loci. When combined with 8,953 individuals with whole-genome sequencing (6,538 patients, 2,415 controls) and a large cortex-derived expression quantitative trait locus (eQTL) dataset (MetaBrain), analyses revealed locus-specific genetic architectures in which we prioritized genes either through rare variants, short tandem repeats or regulatory effects. ALS-associated risk loci were shared with multiple traits within the neurodegenerative spectrum but with distinct enrichment patterns across brain regions and cell types. Of the environmental and lifestyle risk factors obtained from the literature, Mendelian randomization analyses indicated a causal role for high cholesterol levels. The combination of all ALS-associated signals reveals a role for perturbations in vesicle-mediated transport and autophagy and provides evidence for cell-autonomous disease initiation in glutamatergic neurons

Analysis of shared common genetic risk between amyotrophic lateral sclerosis and epilepsy

Because hyper-excitability has been shown to be a shared pathophysiological mechanism, we used the latest and largest genome-wide studies in amyotrophic lateral sclerosis (n = 36,052) and epilepsy (n = 38,349) to determine genetic overlap between these conditions. First, we showed no significant genetic correlation, also when binned on minor allele frequency. Second, we confirmed the absence of polygenic overlap using genomic risk score analysis. Finally, we did not identify pleiotropic variants in meta-analyses of the 2 diseases. Our findings indicate that amyotrophic lateral sclerosis and epilepsy do not share common genetic risk, showing that hyper-excitability in both disorders has distinct origins

Reconstrucción automática de estructuras anatómicas en 3D

En la actualidad, los métodos y herramientas disponibles para llevar a cabo tareas de reconstrucción de estructuras anatómicas dependen, en mayor o menor medida, de la intervención de personal especializado al momento de iniciar el proceso de reconstrucción, ajustando parámetros manualmente y/o corrigiendo imperfecciones al obtener los resultados. Esto se traduce directamente en una gran demanda de tiempo valioso de estos profesionales. En contextos de investigación o durante prácticas médicas, el poder contar con un mecanismo de reconstrucción automática de las estructuras mencionadas a partir de imágenes médicas (CT y/o MRI), permitiría obtener información indispensable en escenarios como análisis antropológicos sobre individuos y/o poblaciones, simulaciones fluidodinámicas con fines biomédicos, análisis morfológicos comparando las estructuras de individuos sanos contra las de individuos con alguna patología, entre otros. El objetivo principal de este trabajo es investigar y desarrollar algoritmos y/o métodos para la adquisición y reconstrucción automática de estructuras anatómicas complejas a partir de los tipos de adquisición de imágenes mencionados teniendo como principal área de interés, el tracto nasofaríngeo humano. Como resultado, se pretende contar con una herramienta capaz de realizar automáticamente tareas de segmentación automática de la estructura bajo estudio, cuantificación espacial, generación de mallas poligonales para su representación geométrica 3D, simplificación y corrección de errores y potencialmente, la capacidad de realizar simulaciones de fluidos con la estructura resultante (CFD). Finalmente, esta herramienta permitirá acelerar el proceso de obtención de datos al poder contar con grandes volúmenes de imágenes ya procesadas y modelos 3D listos para ser analizados, alivianando la carga de trabajo de los profesionales, ahorrándoles tiempo y proveyéndoles resultados confiables, robustos y precisos para realizar sus tareas.Fil: Pazos, Bruno Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Trelew.; Argentina. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes ; Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras ; Universidad Nacional del Sur;Fil: Gonzalez-Jose, Rolando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes ; Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras ; Universidad Nacional del Sur; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaQuinto Encuentro Nacional de MorfometríaPuerto MadrynArgentinaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y HumanasConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Nacional Patagónic