Clasificador difuso neuronal aplicado a casos de datos sintéticos

RESUMEN En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema computacional difuso neuronal que permite clasificar casos de datos sintéticos a través patrones con solapamiento controlado. Se construyó una serie de modelos neuronales con lógica difusa y redes neurales que fueron analizados utilizando diferentes porcentajes de solapamiento. En función de los resultados obtenidos, se seleccionó el mejor modelo para clasificar los patrones de acuerdo con criterios apropiados de desempeño como error permitido y tiempo de entrenamiento. Se obtuvo un modelo capaz de identificar un tipo de clase, que tiende a minimizar los errores de clasificación. El modelo difuso neuronal de este tipo puede ayudar a especialistas de diferentes disciplinas a diagnosticar con un mínimo de error, cuando los datos presentan rasgos con patrones solapados. ABSTRACT This article presents the development of a computational system that allows diffuse neuronal classify cases of synthetic data through patterns overlap with controlled. They built a series of models with neural fuzzy logic and neural networks that were analyzed using different percentages of overlap. Depending on the results obtained, was selected the best model to classify the patterns in accordance with appropriate criteria for performance as permissible and training time. We obtained a model able to identify a type of class, which tends to minimize the errors of classification. The diffuse neuronal model of this type can help specialists from different disciplines to diagnose with a minimum of error, when data are traits with overlapping patterns

La inteligencia artificial y sus contribuciones a la física médica y la bioingeniería

En el presente artículo, se establece como pauta de investigación en áreas afines a la inteligencia artificial y sus aplicaciones en las diferentes áreas, a continuación se responden las siguientes interrogantes. ¿Qué es inteligencia artificial?; ¿Qué es física médica?; ¿Qué es bioingeniería?; ¿Pueden citarse algunos aportes de la inteligencia artificial a la investigación aplicada en física médica y bioingeniería.In this article, it is established as a guideline for research in related areas of artificial intelligence and its applications in different areas, then the following questions are answered. What is artificial intelligence?; What is medical physics ?; What is bioengineering ?; Can you cite some input from artificial intelligence applied research in medical physics and bioengineering

Un esquema para el realce de imágenes de neoplasias malignas en tejidos formados a partir del endodermo embrionario

El impacto de los artefactos y el ruido en las imágenes de tomografía computarizada determina la calidad y la comprensión de losprocedimientos computacionales de análisisde imágenes médicas. En la evaluaciónautomática de los tumores cancerosos, elrealce de la imagen es una tarea preliminarnecesaria para los métodos de segmentaciónutilizados para localizar el tumor y cuantificarlos volúmenes de las neoplasias. En estedocumento, se describe un procedimientopara evaluar la capacidad de un conjunto defiltros de suavizado utilizados para disminuirel impacto de los artefactos y el ruido en lasimágenes de tomografía computarizada depulmón, hígado y estómago en presencia detumores cancerosos. La determinación de losmejores filtros de mejora se realiza medianteuna función de puntuación basada en lafusión de medidas de mejora de imagen dereferencia completa y de referencia ciega. &nbsp