Virtual Environment for the Training of the Hands in Minimally Invasive Thoracic Surgery

The hand and eye coordination of the surgeon is one of the most important factor minimally invasive thoracic surgery. Virtual Simulation is a powerful training tool in surgery. At present, the main problems of the learning process are to reduce the learning time and to improve specific skills by the simulation. There are different options to perform tests: working with animals, with artificial tissues to simulate the pressure, and even simulators through joystick. The main disadvantage is the high cost of this systems and the complexity to replicate the situation during a real operations. In this paper, a virtual reality system is presented. This system allows to reduce the learning time and to improve the hand and eye coodination of the surgeon. Moreover, it is a low cost, portable and easy-to-use solution for future surgeons

Adaptive Domotic System in Green Buildings

This paper presents an adaptive domotic system in green buildings. In our case, the data of sensor and devices were controlled in CIESOL center. The adaptive domotic system uses a Fuzzy Lattice Reasoning classifier for predicting building energy performance depending on the user condition. Training and testing of classifiers were carried out with temperature condition data acquired for 4 months (February, May, July and November) in the case building called CIESOL. The results show a hihg accuracy rates with a mean absolute error between 0% and 0.21%

Reduction of Irrelevant Features in Oceanic Satellite Images by means of Bayesian Networks

This paper describes the use of Bayesian networks for the reduction of irrelevant features [1,2] in the recognition of oceanic structures in satellite images. Bayesian networks are used to validate the symbolic knowledge -provided by neuro symbolic or HLKPs (High Level Knowledge Processors) nets- and the numeric knowledge. This provides an automatic interpretation of images. The main objective of this work is the construction of an automatic recognition system for processing AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) images from NOAA (National Oceanographic and Atmospheric Administration) satellites to detect and locate oceanic phenomena of interest like upwellings, eddies and island wakes. With this aim, this paper reports on a methodology of knowledge selection and validation. In knowledge selection, filter measures are used. For knowledge validation, Bayesian networks (Naïve Bayes, TAN and KDB) are evaluated

Procedimiento de interpretación automática de imágenes para la cuantificación de marcadores tumorales nucleares

Número de publicación: 2 481 347 Número de solicitud: 201232033Procedimiento de interpretación automática de imágenes para la cuantificación de marcadores tumorales nucleares donde, partiendo de imágenes tintadas previamente por procedimientos conocidos, se aplican los siguientes pasos: cambio de espacio de color RGB a otro espacio en el que uno de sus canales represente la intensidad luminosa del píxel, extracción del canal correspondiente al valor de intensidad, filtrado de la imagen, ecualización del histograma para aumento del contraste, segmentación basada en regiones y en detección de contornos, suma de las imágenes obtenidas de la segmentación basada en regiones y de la segmentación basada en contornos para obtener una máscara que se aplica a la imagen original para obtener el área de interés compuesta sólo de los núcleos y por último, clasificación de los píxeles. La invención propuesta mejora el flujo de trabajo, la ergonomía, confort y productividad de los expertos en diagnóstico.Universidad de Almerí

OBIA System for Identifying Mesoscale Oceanic Structures in SeaWiFS and MODIS-Aqua Images

The ocean covers over 70% of the surface of our planet and plays a key role in the global climate. Most ocean circulation is mesoscale (scales of 50–500 km and 10–100 days), and the energy in mesoscale circulation is at least one order of magnitude greater than general circulation; therefore, the study of mesoscale oceanic structures (MOS) is crucial to ocean dynamics, making it especially useful for analyzing global changes. The detection of MOS, such as upwellings or eddies, from satellites images is significant for marine environmental studies and coastal resource management. In this paper, we present an object-based image analysis (OBIA) system which segments and classifies regions contained in sea-viewing field-of-view sensor (SeaWiFS) and Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS)-Aqua sensor satellite images into MOS. After color clustering and hierarchical data format (HDF) file processing, the OBIA system segments images and extracts image descriptors, producing primary regions. Then, it merges regions, recalculating image descriptors for MOS identification and definition. First, regions are labeled by a human-expert, who identifies MOS: upwellings, eddies, cool, and warm eddies. Labeled regions are then classified by learning algorithms (i.e., decision tree, Bayesian network, artificial neural network, genetic algorithm, and near neighbor algorithm) from selected features. Finally, the OBIA system enables images to be queried from the user interface and retrieved by means of fuzzy descriptors and oceanic structures. We tested our system with images from the Canary Islands and the North West African coast

A location-based approach to the classification of mesoscale oceanic structures in SeaWiFS and Aqua-MODIS images of Northwest Africa

This study presents a different approach to the classification of Mesoscale Oceanic Structures (MOS) present in the Northwest African area, based on their location. The main improvement stems from the partition of this area in four large zones perfectly differentiated by their morphological characteristics, with attention to seafloor topography and coastal relief. This decomposition makes it easier to recognize structures under adverse conditions, basically the presence of clouds partly hiding them. This is observed particularly well in upwellings, which are usually very large structures with a different morphology and genesis in each zone. This approach not only improves the classification of the upwellings, but also makes it possible to analyse changes in the MOS over time, thereby improving the prediction of its morphological evolution. To identify and label the MOS classified in the Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) and Aqua-MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) chlorophyll-a and temperature images, we used a tool specifically designed by our group for this purpose and which has again shown its validity in this new proposal

Stigma-stop a serious game against the stigma in mental disorders

In this work, a serious game is presented to sensitize young people to stigma in mental health. This a video game, developed by a multidisciplinary team (computer scientists, psychologists, psychiatrists and educators), features characters that have different mental disorders. It provides different information about what mental illness is while the player interacts with the characters in different ways, indicating which the most appropriate reactions are. There are also various short games aimed at eradicating stigma. The game will be available for free to teenagers and college students. Furthermore, it can be used both independently and as part of other existing programs in schools against stigma of mental disorders

Aplicación del ABP y aprendizaje-servicio en las asignaturas del grado y máster en Ingeniería Informática desde la semipresencialidad

El aprendizaje basado en problemas (ABP) se implantó hace varios años en las asignaturas del Grado, así como en el reciente máster en Ingeniería Informática de la UAL. La puesta en marcha de un enfoque empresarial integrando proyectos con clientes reales y otras metodologías activas como el aprendizaje-servicio, un aprendizaje colaborativo ha propiciado un entorno motivador y empresarial para el alumnado. El carácter semipresencial ha potenciado el trabajo autónomo y la tutorización del alumno. Los resultados de los alumnos en las asignaturas son muy positivos fomentando un aprendizaje duradero y facilitando la incorporación a un entorno empresarial

La docencia virtual como herramienta de apoyo en una metodología orientada a grupos de trabajo. Aplicación a la asignatura Nuevas Tecnologías de la Programación

Nuestra metodología de trabajo en grupo ha sido muy satisfactoria para otras asignaturas (Introducción a la Programación) tal y como se expuso en las publicaciones presentadas en las Jornadas de Enseñanza Universitaria en Informática JENUI [2] y [4]. Por ello se pretende ir más allá en esa metodología mediante la incorporación de elementos de docencia virtual adaptados al trabajo en grupo y a su comunicación. Por un lado, se plantea una metodología docente mediante elementos clásicos pero adaptados y potenciados por otros elementos innovadores (listas de preguntas de examen, concurso de definición de términos, presentación de proyectos, etc.), todo ello desde la perspectiva del trabajo en grupo. Por otro, se pretende la máxima interacción entre el profesor y los miembros de un grupo, y además la interacción entre los diferentes grupos entre sí (a través de la docencia y las tutorías). Esta comunicación se realiza mediante la utilización de la herramienta de docencia virtual WebCT [5]

Nuevas Tecnologías de la Programación en Internet

La asignatura Nuevas Tecnologías de la Programación (NTP) establece un planteamiento novedoso a la hora de presentar contenidos que apenas aparecen en los planes de estudios y cuando lo hacen se encuentran dispersos por varias asignaturas. Esta asignatura pretende ofrecer al alumno una visión completa de las tecnologías utilizadas en el desarrollo de aplicaciones web. Partiendo del diseño de páginas estáticas (HTML) y de las tecnologías orientadas a la presentación (CSS, JavaScript), repasa tecnologías de cliente (applets Java), para mostrar luego tecnologías de programación para servidores (Servlets, JSP y EJB), completando el recorrido con una visión general del acceso a base de datos a través de Internet (con JDBC). Estos contenidos se imparten a través de la utilización de metodología de trabajo en grupo y el apoyo de herramientas de teleformación o docencia virtual que se describen con detalle en otros artículos presentados en JENUI [3], [4] y [5]