AER Auditory Filtering and CPG for Robot Control

Address-Event-Representation (AER) is a communication protocol for transferring asynchronous events between VLSI chips, originally developed for bio-inspired processing systems (for example, image processing). The event information in an AER system is transferred using a highspeed digital parallel bus. This paper presents an experiment using AER for sensing, processing and finally actuating a Robot. The AER output of a silicon cochlea is processed by an AER filter implemented on a FPGA to produce rhythmic walking in a humanoid robot (Redbot). We have implemented both the AER rhythm detector and the Central Pattern Generator (CPG) on a Spartan II FPGA which is part of a USB-AER platform developed by some of the authors.Commission of the European Communities IST-2001-34124 (CAVIAR)Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología TIC-2003-08164-C03-0

AER Building Blocks for Multi-Layer Multi-Chip Neuromorphic Vision Systems

A 5-layer neuromorphic vision processor whose components communicate spike events asychronously using the address-eventrepresentation (AER) is demonstrated. The system includes a retina chip, two convolution chips, a 2D winner-take-all chip, a delay line chip, a learning classifier chip, and a set of PCBs for computer interfacing and address space remappings. The components use a mixture of analog and digital computation and will learn to classify trajectories of a moving object. A complete experimental setup and measurements results are shown.Unión Europea IST-2001-34124 (CAVIAR)Ministerio de Ciencia y Tecnología TIC-2003-08164-C0

Variación espacio-temporal de la cobertura de coral del norte del Sistema Arrecifal Mesoamericano, Península de Yucatán, México

Evaluating the response of coral assemblages to different disturbances is important because variations in species composition may have consequences for ecosystem functioning due to their different functional roles in coral reefs. This study evaluates changes in diversity, structure and composition of coral assemblages of the coral reefs of two national parks in the northern sector of the Mesoamerican Barrier Reef System spanning the period from 2006 to 2012, just after the impact of two hurricanes in the area. Coral assemblages in the Cancún National Park included fewer species and lower live coral coverage ( < 15%) than those recorded in Cozumel. In the Cancún National Park, the species with the highest coral cover was Porites astreoides (more than 40% relative cover), and no significant temporal changes were observed in live coral cover and species composition. On the other hand, in the Cozumel National Park the dominant species were Agaricia agaricites, Siderastrea siderea and Porites astreoides, and the coral reefs showed an increase in live coral cover from 16% in 2006 to 29% in 2012. The dynamics of coral assemblages differed between the two parks: while there is an apparent stability in the current composition of the Cancún reefs, the Cozumel reefs show an increase in the abundance of the aforementioned dominant species. However, it is possible that the population characteristics of the species that dominate the coral assemblages in both national parks, such as those of fast population growth and of small colony size, do not entirely fulfill the main function of accretion and habitat heterogeneity, and more research is therefore needed to test this hypothesis.Evaluar la respuesta de las comunidades de coral a diferentes perturbaciones es importante ya que las variaciones en la composición de las especies pueden tener consecuencias en el funcionamiento del ecosistema, debido a los diferentes roles funcionales que cada especie tiene dentro de él. En este estudio se evaluaron los cambios en la diversidad, estructura y composición de las comunidades en los arrecifes de dos Parques Nacionales ubicados en el sector norte del Sistema Arrecifal Mesoamericano, durante el periodo 2006-2012, justo después del impacto de dos huracanes en la zona. En el Parque Nacional Cancún se registraron pocas especies de coral y una cobertura de coral vivo baja ( < 15%) sin cambios temporales significativos; la especie más dominante en este parque fue Porites astreoides con más del 40% de cobertura relativa. Por otro lado, los arrecifes de coral del Parque Nacional de Cozumel mostraron un incremento en la cobertura de coral del 16% en 2006 a 29% en 2012; las especies dominantes, y que incrementaron su cobertura en este periodo, fueron Agaricia agaricites, Siderastrea siderea y P. astreoides. Aunque la dinámica de las comunidades de coral fue diferente en ambos parques, es posible que las características poblacionales de las especies que dominan las comunidades de coral en todos los arrecifes no cumplan por completo con las funciones principales de acreción y heterogeneidad de hábitat; sin embargo se necesita más investigación para poder evaluar esta hipótesis

MYOARM: prótesis robótica con sensado emg y entrenamiento con redes neuronales

El proyecto consiste en la creación de un brazo robótico controlado remotamente a través de un brazalete desarrollado por Thalmic Labs, el cual es capaz de leer los biopotenciales de los músculos residentes del muñón de los usuarios. Este proyecto, tiene como propósito la creación de una alternativa económica a las prótesis activas no invasivas que existen en la actualidad. Nuestra prótesis es capaz de realizar las mismas funciones, pero a un precio mucho más asequible. Para poder realizar todas las funciones que una articulación normal, el brazo cuenta con varios elementos: Cuerdas que simulan tendones y permiten el movimiento de los dedos, engranajes que permiten el giro de la muñeca y motores, los cuales son capaces de generar el movimiento en función de los datos extraídos del brazalete. El brazalete es el encargado de transmitir la información de la mano al brazo robótico a través de un módulo inalámbrico que lo conecta con el ordenador, donde la señal que extrae el brazalete pasa por un proceso de filtrado para quedarnos con la información que nos interesa y transmitirla mediante el puerto USB a un microcontrolador, el cual será el encargado de mover los motores según las señales que reciba. Para evitar errores en la medida de los sensores, la información recibida por el pc proveniente del brazalete pasa un proceso de entrenamiento mediante redes neuronales antes de ser enviada al brazo robótico.The project consists of the creation of a robotic arm controlled remotely through a brace developed by Thalmic Labs, which can read the biopotentials of the muscles of the limb of the users. This project aims to create an economic alternative to noninvasive active prostheses that exist today. Our prosthesis can perform the same functions but at a so much affordable price. To perform all the functions of a normal joint, the arm has several elements. Strings that simulate tendons and allow the movement of the fingers, gears that allow the rotation of the wrist and motors, which can generate movement based on the data extracted from the bracelet. The bracelet is responsible for transmitting information from the hand to the robotic arm through a wireless module that connects it with the computer, where the signal that extracts the bracelet goes through a filtering process to keep the information that interests us and Transmit it through the USB port to a microcontroller, which will be in charge of moving the engines according to the signals received. To avoid errors in the measurement of the sensors, the information received from the bracelet is trained in the computer using a Neural Network architecture before sending the information to the robotic arm.Universidad de Sevilla. TEP- 108: Robótica y Tecnología de Computadore

Localización e identificación automática de pólipos mediante una red neuronal convolucional por regiones

Este trabajo expone la metodología llevada a cabo para la aplicación de un modelo Deep Learning con el fin de detectar pólipos de forma automática, así como su posición en videos de colonoscopia. Se plantearon diferentes métodos y diversas técnicas que pudieran aplicarse sobre el conjunto de datos proporcionado por el 2018 Sub-challenge Gastrointestinal Image ANAlysis. Seleccionamos el método Faster Regional Convolutional Neural Network para abarcar el problema planteado. Para la extracción de características empleamos el modelo ResNet50. Aplicamos técnicas de data augmentation para incrementar el conjunto de datos empleado en el entrenamiento del modelo. También aplicamos hard negative mining para reforzar el aprendizaje del background o fondo, reducir el porcentaje de falsos positivos y mejorar el rendimiento.This work exposes the methodology carried out for the application of a Deep Learning model in the context of automatic polyp detection and its location in colonoscopy videos. Different methods were proposed as well as the different techniques that can be applied on the given dataset provided by the 2018 Sub-challenge Gastrointestinal Image ANAlysis. We chose the Faster Regional Convolutional Neural Network method to solve this problem. We used ResNet50 in the first part of this algorithm to extract the main image features. We applied hard negative mining and data augmentation techniques to increase the dataset used in the training of the model. We also used hard negative mining to get a better learning of background, reducing false negatives and improving the performance

Psychological factors related to time to help-seeking for cancer symptoms: A meta-analysis across cancer sites.

The time patients wait before seeking help for cancer symptoms is among the most important factors contributing to diagnostic delays in cancer. We reviewed the association between time to help-seeking and three psychological factors: symptom knowledge, symptom interpretation, and beliefs about cancer (Prospero review protocol CRD42018088944). Forty-seven studies published between 1990 and 2019 met the inclusion criteria, providing data on 44,961 participants from 22 countries concerning seven cancer sites. A series of random-effects meta-analyses and meta-regressions were conducted. Better symptom knowledge was related to lower odds of a long help-seeking interval in both studies with healthy populations (OR = .73, 95% CI [.63, .84], k = 19) and with patients (OR = .40, 95% CI [.23, .69], k = 12), and so was interpreting experienced symptoms as cancer-related (OR = .52, 95% CI [.36, .75], k = 13 studies with patients). More positive beliefs about cancer (i.e., that cancer is treatable) were associated with lower odds of a long help-seeking interval in both studies with healthy populations (OR = .70, 95% CI [.52, .92], k = 11) and with patients (OR = .51, 95% CI [.32, .82], k = 7). Symptom knowledge, interpretation, and beliefs about cancer are likely to be universal predictors of help-seeking. Theoretical models of patient help-seeking and interventions aiming to reduce delays should incorporate these factors

Clasificación de tumores en cáncer de mama basado en redes neuronales de convolución

El cáncer de mama es una de las causas más frecuentes de mortalidad en las mujeres. Con la llegada de los sistemas inteligentes, la detección automática de tumores en mamografías se ha convertido en un gran reto y puede jugar un papel crucial para mejorar el diagnóstico médico. En este trabajo, se propone un sistema de diagnóstico asistido por ordenador basado en técnicas de Deep Learning, específicamente en redes neuronales de convolución (CNN). El sistema está dividido en dos partes: en primer lugar, se realiza un preprocesamiento sobre las mamografías extraídas de una base de datos pública; posteriormente, las CNNs extraen características de las imágenes preprocesadas para finalmente clasificarlas en función de los dos tipos de tumores existentes: benignos y malignos. Los resultados de este estudio muestran que el sistema tiene una precisión del 80% en clasificación de tumores.Breast cancer is one of the most frequent causes of mortality in women. With the arrival of the artificial intelligent, the automatic detection of tumors in mammograms has become a big challenge and can play a crucial role in improving medical diagnosis. In this work, a computer-aided diagnosis system based on Deep Learning techniques, specifically in Convolutional Neural Networks (CNN), is proposed. The system is divided into two parts: first, a preprocessing is performed on mammograms taken from a public database; then, the CNN extracts features of the preprocessed images to finally classify them accordingly to the type of tissue. The results of this study show that the system has an accuracy of 80% in the classification

Deep learning as a tool for improving efficiency the of glial tumor diagnosis

La aplicación de técnicas basadas en Inteligencia Artificial como apoyo a la detección y diagnosis de cáncer mediante imagen es una práctica muy extendida hoy día. Además, el reconocimiento por regiones de interés y otros algoritmos constituyen una rama de investigación amplia que mejoran considerablemente la calidad de la clasificación. En este trabajo, se propone como caso de estudio la identificación del tumor glial con Imágenes por Resonancia Magnética de pacientes sanos y enfermos mediante la combinación de algoritmos de Deep Learning de detección de regiones que se basan en la extracción de regiones de interés en la imagen utilizando una red Spatial Pyramid Pooling combinado con la modificación de las imágenes de entrada con el algoritmo Fuzzy c-means. Obteniendo un acierto cercano al del personal sanitario.Nowadays, existing Artificial Intelligent techniques are used as a support for cancer detection and diagnosis. Moreover, regional object interest and other related algorithms have become common place for improving the quality of the classification. Opening a wide field of interest and research. In this work, a deep neural network based on a new pooling strategy and image segmentation (Fuzzy c-means) [1] is proposed for glial tumor in Magnetic Resonance Imaging (MRI) images by using Region of Interests methods as Spatial Pyramid Pooling. The power of SPP-net is the possibility of working with feature maps from images with different sizes, and then subsampling these features to generate a fixed-length set and to implement finally a classification step