Automatic mapping magnetic resonance images into multimedia database using SIFT

I. INTRODUCCIÓN STE proyecto de representación de la información a través de ontologías, analiza las imágenes de una base de datos multimedia, la cual contiene imágenes de tomografías, resonancia magnética de rodillas, brazos, columna vertebral (por citar algunas) con su descripción en texto y las ubica de manera automática en una ontología, que es nuestra base de conocimiento. Una ontología es un hipergrafo dirigido con vértices relacionados mediante aristas. En ella, un vértice representa un concepto o idea, mientras que un enlace representa la relación entre los vértices que une. Las características o propiedades de un concepto también se representan con aristas emanando del nodo correspondiente (Fig. 5). Nuestro sistema extrae imágenes de la base de datos multimedia, y coloca automáticamente cada imagen en el nodo correspondiente en la ontología, atendiendo a la categoría del objeto extraído. Esta ontología así enriquecida con imágenes es útil para consultas en comercio electrónico, aplicaciones 1 J. L. Reynoso, Universidad Autónoma del Estado de México, [email protected]. A. D. Cuevas, Universidad Autónoma del Estado de México, [email protected]. F. García, Universidad Autónoma del Estado de México, [email protected]. A. Guzmán, Centro de Investigación en Computación del IPN , [email protected]. médicas, rostros de criminales, marcas registradas, imágenes satelitales, etc. Para el reconocimiento de imágenes se usa el algoritmo SIFT (Scale Invariant Feature Transform) que extrae puntos clave que describen o modelan a los objetos en la escena [2]. Se construye un conjunto de entrenamiento que contiene los puntos clave extraídos de diferentes imágenes de objetos que se desean reconocer, en este caso, resonancias magnéticas de diferentes partes del cuerpo. En la fase de reconocimiento, a una imagen nueva se le extraen sus puntos clave y se comparan con los almacenados en el conjunto de entrenamiento para poder reconocer el objeto que aparece en la imagen. Es importante mencionar que los puntos clave son invariantes a la escala, rotación, pequeños cambios de iluminación y en la dirección de la vista, lo que hace que el reconocimiento sea robusto, hasta cierto punto. Además del algoritmo de reconocimiento de patrones y la carga automática de las imágenes de acuerdo al concepto al que pertenece, una interfaz del sistema permite a un usuario no sofisticado poder consultar las características de cada concept o y con ello su imagen. Está dirigido por ejemplo a usuarios no especializados en temas de medicina o a estudiantes de medicina que, por fines didácticos, pueden buscar información sobre un padecimiento a lo cual, una interfaz presenta información en texto estructurado como la glosa del concepto, palabras, idiomas, propiedades o características, imagen, nodos antecesores y sucesores en la ontología. La organización de este trabajo es la siguiente: En la sección I se presenta una introducción al tema, en la II se explica la principal idea que motivó nuestro desarrollo. En la sección III se presentan los conceptos básicos usados. La sección IV contiene los trabajos relacionados. En la sección V se presenta la metodología utilizada para el desarrollo del sistema. La sección VI contiene pruebas con los ejemplos de resonancia magnética de rodilla y resonancia magnética de columna lumbar, cráneo, brazo, pierna y mama. En la sección VII se muestran los resultados obtenidos de acuerdo a textos e imágenes analizadas. Las conclusiones aparecen en la sección VIII.This paper focuses on the representation of magnetic resonances of different parts of the human body, such as knees, spinal column, arms, elbows, etc., using ontologies. First, it maps the resonance im ages in a multimedia database. Then, automatically, using the SIFT pattern recognition algorithm, descriptors of the images stored in the database ar e extracted in order to recover useful data for the user; it use s the ontologies as an artificial intelligence tool and, in consequen ce, reduces generation of useless data. Why do we think this is an interesting task? Because, if the user requires information abo ut any topics or (s)he has some illness or needs to undergo magnet ic resonance, this tool will show him /her images and text to conve y a better understanding, helping t o obtain useful conclusions. Artificial intelligence techniques are used, such as machine learning, knowledge representat ion, and pattern recognition. The ontological relations introduced here are based on the common representation of language , using definition dictionarie s, Roget’s thesaurus, synonym dictionaries, and other resources The system generates an output in the OM ontological language [1]. This language represents a structure where our system adds the data scanned by the SIFT algorithm. The tests have been made in Spanish; however, thanks to the portability of our system, it is possible to extend the method to any language.Sistema Nacional de Investigadores SNI, El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología CONACYT del gobierno Mexicano, La Secretaría de Investigación y Posgrado del Instituto Politécnico Nacional SIP-IPN. Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario Texcoco La Secretaría de Investigación y Estudios Avanzados SIEA. El proyecto: 3454CHT/201

Gaps to bridge: Misalignment between perception, reality and actions in obesity

Aims Despite increased recognition as a chronic disease, obesity remains greatly underdiagnosed and undertreated. We aimed to identify international perceptions, attitudes, behaviours and barriers to effective obesity care in people with obesity (PwO) and healthcare professionals (HCPs). Materials and methods An online survey was conducted in 11 countries. Participants were adults with obesity and HCPs who were primarily concerned with direct patient care. Results A total of 14 502 PwO and 2785 HCPs completed the survey. Most PwO (68%) and HCPs (88%) agreed that obesity is a disease. However, 81% of PwO assumed complete responsibility for their own weight loss and only 44% of HCPs agreed that genetics were a barrier. There was a median of three (mean, six) years between the time PwO began struggling with excess weight or obesity and when they first discussed their weight with an HCP. Many PwO were concerned about the impact of excess weight on health (46%) and were motivated to lose weight (48%). Most PwO (68%) would like their HCP to initiate a conversation about weight and only 3% were offended by such a conversation. Among HCPs, belief that patients have little interest in or motivation for weight management may constitute a barrier for weight management conversations. When discussed, HCPs typically recommended lifestyle changes; however, more referrals and follow‐up appointments are required. Conclusions Our international dataset reveals a need to increase understanding of obesity and improve education concerning its physiological basis and clinical management. Realization that PwO are motivated to lose weight offers an opportunity for HCPs to initiate earlier weight management conversations

Co-occurrence, possible origin, and health-risk assessment of arsenic and fluoride in drinking water sources in Mexico: Geographical data visualization

Arsenic and fluoride in drinking water present a significant challenge to public health worldwide. In this study, we analyze the results of one of the largest surveys of drinking water quality in Mexico: 14,058 samples from 3951 sites, collected between January and December 2017. We use these data to identify the distribution and possible origin of arsenic and fluoride in drinking water throughout the country, and to estimate the associated health burden. The highest concentrations appear in alluvial aquifers in arid northern Mexico, where high-silica volcanic rock likely releases both arsenic and fluoride to the groundwater. We find fluoride contamination to be significantly correlated with aridity (Pearson correlation = −0.45, p = 0.0105), and also find a significant difference in fluoride concentrations between arid and humid states (Welch's t-test, p = 0.004). We estimate population exposure by assigning to each town in Mexico the average concentration of any sampling sites within 5 km. Our results show that 56% of the Mexican population lives within 5 km of a sampling site, 3.05 million people are exposed to fluoride above the reference dosage of 0.06 mg/(kg ∗ day), 8.81 million people are exposed to arsenic above the limit of 10 μg/L, and an additional 13,070 lifetime cases of cancer are expected from this arsenic exposure alone. This burden of disease is concentrated in the arid states of north-central Mexico

Distribución histórica, actual y futura de Cedrela odorata en México

Background and Aims: Tropical forests play an indispensable role to confront and reduce environmental degradation. The objective of this work was to determine, through ecological niche simulation models, the historical and current distribution of Cedrela odorata in Mexico.Methods: A base of 1747 presence data of C. odorata was used. For the modeling 19 climatic-environmental variables were used, as well as the layers of altitude, orientation, slope and soil type. The ecological niche modeling was carried out in the program MaxEnt, with 75% of the sample for training and the Logistic, Cumulative, Raw and Cloglog models. The validation was carried out with 25% of the sample and the Crossvalidate technique.Key results: The use of the Cloglog regression is the one that most adheres to the potential distribution for the species, otherwise using the Raw type modeling, since the projection of the potential area is very restrictive and compact, followed by the Cumulative regression and the Logistic regression, being these an intermediate point for the modeling of the historical distribution of C. odorata in Mexico.Conclusions: The historical distribution obtained from this model showed that the species has very high values of probability in the southern part of the Yucatán Península, north and south of Chiapas and the coastal plain of the Gulf in the Veracruz state with respect to the current distribution reported. This suggests a reduction in the distribution of the species in the country.Antecedentes y Objetivos: Los bosques tropicales juegan un papel indispensable para enfrentar y reducir la degradación ambiental. El objetivo de este trabajo fue determinar, mediante modelos de simulación de nicho ecológico, la distribución histórica y actual de Cedrela odorata en México.Métodos: Se empleó una base de 1747 datos de presencia de C. odorata. Para la modelación se emplearon 19 variables climato-ambientales y las capas de altitud, orientación, pendiente y tipo de suelos. La modelación de nicho ecológico se realizó en el programa MaxEnt con 75% de la muestra para el entrenamiento y los modelos Logistic, Cumulative, Raw y Cloglog. La validación se realizó con 25% de la muestra y la técnica Crossvalidate.Resultados clave: El empleo de la regresión Cloglog es la que más se apega a la distribución potencial para la especie, caso contrario al emplear la modelación de tipo Raw, ya que la proyección del área potencial es muy restrictiva y compacta, seguido de la regresión Cumulative y la regresión Logistic, siendo estas un punto intermedio para la modelación de la distribución histórica de C. odorata en México.Conclusiones: La distribución histórica obtenida a partir de este modelo mostró que la especie tiene una alta probabilidad de distribuirse en la parte sur de la Península de Yucatán, norte y sur de Chiapas, y la llanura costera del Golfo en el estado de Veracruz con respecto al área actual reportada. Esto sugiere una reducción del nicho ecológico de la especie en el país

Distribución histórica, actual y futura de Cedrela odorata en México

Background and Aims: Tropical forests play an indispensable role to confront and reduce environmental degradation. The objective of this work was to determine, through ecological niche simulation models, the historical and current distribution of Cedrela odorata in Mexico.Methods: A base of 1747 presence data of C. odorata was used. For the modeling 19 climatic-environmental variables were used, as well as the layers of altitude, orientation, slope and soil type. The ecological niche modeling was carried out in the program MaxEnt, with 75% of the sample for training and the Logistic, Cumulative, Raw and Cloglog models. The validation was carried out with 25% of the sample and the Crossvalidate technique.Key results: The use of the Cloglog regression is the one that most adheres to the potential distribution for the species, otherwise using the Raw type modeling, since the projection of the potential area is very restrictive and compact, followed by the Cumulative regression and the Logistic regression, being these an intermediate point for the modeling of the historical distribution of C. odorata in Mexico.Conclusions: The historical distribution obtained from this model showed that the species has very high values of probability in the southern part of the Yucatán Península, north and south of Chiapas and the coastal plain of the Gulf in the Veracruz state with respect to the current distribution reported. This suggests a reduction in the distribution of the species in the country.Antecedentes y Objetivos: Los bosques tropicales juegan un papel indispensable para enfrentar y reducir la degradación ambiental. El objetivo de este trabajo fue determinar, mediante modelos de simulación de nicho ecológico, la distribución histórica y actual de Cedrela odorata en México.Métodos: Se empleó una base de 1747 datos de presencia de C. odorata. Para la modelación se emplearon 19 variables climato-ambientales y las capas de altitud, orientación, pendiente y tipo de suelos. La modelación de nicho ecológico se realizó en el programa MaxEnt con 75% de la muestra para el entrenamiento y los modelos Logistic, Cumulative, Raw y Cloglog. La validación se realizó con 25% de la muestra y la técnica Crossvalidate.Resultados clave: El empleo de la regresión Cloglog es la que más se apega a la distribución potencial para la especie, caso contrario al emplear la modelación de tipo Raw, ya que la proyección del área potencial es muy restrictiva y compacta, seguido de la regresión Cumulative y la regresión Logistic, siendo estas un punto intermedio para la modelación de la distribución histórica de C. odorata en México.Conclusiones: La distribución histórica obtenida a partir de este modelo mostró que la especie tiene una alta probabilidad de distribuirse en la parte sur de la Península de Yucatán, norte y sur de Chiapas, y la llanura costera del Golfo en el estado de Veracruz con respecto al área actual reportada. Esto sugiere una reducción del nicho ecológico de la especie en el país

Generación de información geoespacial para la evaluación estacional del agua en la cuenca de la laguna de Cajititlán mediante el modelo InVEST: una iniciativa del Proyecto Charco Bendito para la preservación ambiental

Con el fin de preservar y gestionar los recursos hídricos de manera sostenible en la cuenca de la laguna de Cajititlán, México, estudiantes del Proyecto de Aplicación Profesional del Laboratorio de Datos del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO) colaboraron con el Proyecto Charco Bendito para llevar a cabo este proyecto. Se centró en generar y analizar información geoespacial utilizando el modelo de producción estacional del agua de InVEST, un software desarrollado por la organización Natural Capital Project de la Universidad de Stanford para evaluar y cuantificar los servicios ecosistémicos proporcionados por los recursos naturales, lo que permitió tomar decisiones informadas sobre su gestión y conservación. El objetivo principal fue establecer una línea base ambiental para medir la ganancia de agua y evaluar el éxito de futuros proyectos de conservación y gestión sostenible de los recursos hídricos en la cuenca de la laguna de Cajititlán. Para lograr esto, se obtuvo y generó la información necesaria para correr el modelo de InVEST, incluyendo capas de área de interés, uso de suelo, modelo digital de elevación, hidrología, tabla de datos biofísicos, precipitación y evapotranspiración. Además, se validó la calidad de la información y se configuró el modelo, ejecutándose para analizar los resultados obtenidos y determinar la línea base ambiental en la cuenca de la laguna de Cajititlán. El proyecto también se centró en estudiar la infiltración y el escurrimiento en la cuenca de la laguna de Cajititlán, procesos clave para la regulación del ciclo hidrológico y la preservación de los recursos hídricos. Se generaron guías detalladas de cada paso del proceso para la creación de cada una de las capas con la finalidad de poder replicar el modelo en futuros años y así poder medir el progreso y la ganancia o pérdida de agua en la cuenca. Con los resultados del modelo se pudo observar que los bosques de pino y los bosques mixtos de pino-encino generan menor escurrimiento, mientras que los cambios en el uso del suelo hacia la agricultura, la urbanización y los suelos desnudos, debido a incendios agrícolas o forestales, incrementan los volúmenes de escurrimiento. La investigación también destaca la importancia de la preservación del agua y la restauración de áreas naturales para la sostenibilidad y la responsabilidad social y ambiental. Es importante destacar que los datos utilizados en este proyecto corresponden al año 2018, ya que no se contaba con datos más actualizados de evapotranspiración y precipitación para realizar ambas capas. Sin embargo, se encontró que es posible emplear datos climatológicos históricos para estimar el rendimiento estacional del agua en ausencia de datos actualizados, y que la gestión del paisaje puede afectar el flujo estacional del agua. Asimismo, se propone la inclusión de un modelo financiero en futuros estudios, que permita medir las ganancias o pérdidas económicas asociadas a la conservación y gestión sostenible de los recursos hídricos en la cuenca de la laguna de Cajititlán. De esta manera, se podrá evaluar no solo el impacto ambiental, sino también el impacto económico de las acciones efectuadas en la región.ITESO, A.C

Lo glocal y el turismo. Nuevos paradigmas de interpretación.

El estudio del turismo se realiza desde múltiples escalas y enfoques, este libro aborda muchos temas que es necesario discutir desde diversas perspectivas; es el caso de la reflexión sobre la propia disciplina y sus conceptos, así como los asuntos específicos referidos al impacto territorial, los tipos de turismo, las cuestiones ambientales, el tema de la pobreza, la competitividad, las políticas públicas, el papel de las universidades, las áreas naturales protegidas, la sustentabilidad, la cultura, el desarrollo, la seguridad, todos temas centrales documentados y expuestos con originalidad y dominio del asunto. Lo multiescalar es básico para la comprensión del sistema turístico, sistema formado de procesos globales, regionales y locales. El eje de discusión del libro es lo glocal, esa interacción entre lo nacional y local con lo global