Modelo de Alineación de Prótesis Transtibiales usando Teoría de la Información

La amputación transtibial es la extirpación del segmento corporal por debajo de rodilla, se presenta por accidentes, malformaciones congénitas o enfermedades, tiene repercusiones físicas, biológicas y psicológicas en el individuo amputado. Una forma de ayuda para el amputado es la rehabilitación física, allí se adapta una prótesis mediante la alineación para que supla morfológica y funcionalmente el segmentos perdido. La alineación estática de prótesis influye en la comodidad del amputado e incide directamente en el uso o no de este método de rehabilitación física pero este proceso tiende a ser subjetivo, falta información de la afectación de la alineación sobre parámetros biomecánicos de los sujetos. Esta investigación propone un modelo predictivo estocástico, basado en conocimiento, de la alineación estática de prótesis. Inicialmente fueron medidos sujetos amputados transtibiales usuarios de prótesis para establecer los efectos de la alineación de la prótesis transtibial sobre los ángulos de las extremidades inferiores, distribución de peso sobre los pies y ubicación del Centro de Presión (COP) cuando el sujeto se encuentra en posición de bipedestación estática. Luego se analizaron los datos de las mediciones y posteriormente se construyó el modelo tomando como base la teoría de la información. El desempeño del modelo se midió haciendo uso de la prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS) y de la divergencia de Kullback-Leibler (KL), se obtuvo un rendimiento superior al 84% y una longitud de la distancia máxima de 0.36 bits, lo cual evidencia que los datos se ajustan correctamente al modelo desarrollado

Modelo de Alineación de Prótesis Transtibiales usando Teoría de la Información

La amputación transtibial es la extirpación del segmento corporal por debajo de rodilla, se presenta por accidentes, malformaciones congénitas o enfermedades, tiene repercusiones físicas, biológicas y psicológicas en el individuo amputado. Una forma de ayuda para el amputado es la rehabilitación física, allí se adapta una prótesis mediante la alineación para que supla morfológica y funcionalmente el segmentos perdido. La alineación estática de prótesis influye en la comodidad del amputado e incide directamente en el uso o no de este método de rehabilitación física pero este proceso tiende a ser subjetivo, falta información de la afectación de la alineación sobre parámetros biomecánicos de los sujetos. Esta investigación propone un modelo predictivo estocástico, basado en conocimiento, de la alineación estática de prótesis. Inicialmente fueron medidos sujetos amputados transtibiales usuarios de prótesis para establecer los efectos de la alineación de la prótesis transtibial sobre los ángulos de las extremidades inferiores, distribución de peso sobre los pies y ubicación del Centro de Presión (COP) cuando el sujeto se encuentra en posición de bipedestación estática. Luego se analizaron los datos de las mediciones y posteriormente se construyó el modelo tomando como base la teoría de la información. El desempeño del modelo se midió haciendo uso de la prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS) y de la divergencia de Kullback-Leibler (KL), se obtuvo un rendimiento superior al 84% y una longitud de la distancia máxima de 0.36 bits, lo cual evidencia que los datos se ajustan correctamente al modelo desarrollado

Modelo de Alineación de Prótesis Transtibiales usando Teoría de la Información

La amputación transtibial es la extirpación del segmento corporal por debajo de rodilla, se presenta por accidentes, malformaciones congénitas o enfermedades, tiene repercusiones físicas, biológicas y psicológicas en el individuo amputado. Una forma de ayuda para el amputado es la rehabilitación física, allí se adapta una prótesis mediante la alineación para que supla morfológica y funcionalmente el segmentos perdido. La alineación estática de prótesis influye en la comodidad del amputado e incide directamente en el uso o no de este método de rehabilitación física pero este proceso tiende a ser subjetivo, falta información de la afectación de la alineación sobre parámetros biomecánicos de los sujetos. Esta investigación propone un modelo predictivo estocástico, basado en conocimiento, de la alineación estática de prótesis. Inicialmente fueron medidos sujetos amputados transtibiales usuarios de prótesis para establecer los efectos de la alineación de la prótesis transtibial sobre los ángulos de las extremidades inferiores, distribución de peso sobre los pies y ubicación del Centro de Presión (COP) cuando el sujeto se encuentra en posición de bipedestación estática. Luego se analizaron los datos de las mediciones y posteriormente se construyó el modelo tomando como base la teoría de la información. El desempeño del modelo se midió haciendo uso de la prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS) y de la divergencia de Kullback-Leibler (KL), se obtuvo un rendimiento superior al 84% y una longitud de la distancia máxima de 0.36 bits, lo cual evidencia que los datos se ajustan correctamente al modelo desarrollado

Codificación de telefonía visual: empleando un conjunto de imágenes

En este artículo se presenta un método de codificación de secuencias de imágenes de escenas de telefonía visual que emplea como libro de códigos un conjunto de imágenes naturales. En el diseño del libro de códigos se utilizan métodos de cuantificación vectorial basados en el algoritmo de Lloyd-Max con el criterio de optimización min-max. Se presenta también un método de interpolación de imágenes intermedias empleando búsqueda de Viterbi para obtener secuencias óptimas

El fuero, priuilegios, franquezas y libertades de los caualleros hijos dalgo del Señorio de Vizcaya : confirmados por el Rey don Felippe IIII ... y por los señores Reyes sus predecessores

Segunda fecha tomada de la Tasa, fechada en 1644Texto a dos col.Port. grab. calc.CCPB000052627-?BHR/B-049-079.Perg.Hª Derecho/N-20[ ]1, œ2, A-Q8, R2, S-X

Visual Speech Synthesis Using Photorealistic Images

Abstract—With the advances of multimedia technology, the synthesis of natural video scenes has become an important area focused on the reduction of the bit rate on specific channels. In this paper we propose two methods to obtain and use a codebook acquired from a training video which are later used to generate visual speech scenes with natural appearance. Two different classifiers have been explored, the LBG (Linde, Buzo, Gray) algorithm with a modified error criterion, and the SOFM (Self Organization Feature Map) algorithm. These vector quantizers act in a parametric domain. The parameters are obtained by applying a multiresolution transform to each frame of the video, therefore keeping frequency and space information. Index Terms—visual speech, vector quantizer, selforganization feature maps, minimax criterion

Síntesis de imágenes a partir de imágenes no rectificadas de una escena

En este artículo se presenta un algoritmo de síntesis de imágenes que brinda una solución al problema de sintetizar vistas de una escena real tomadas por una cámara virtual, ubicada entre dos cámaras reales. En particular, se presenta cómo bajo ciertas condiciones de las escenas un par de vistas base es suficiente para determinar todo el conjunto de vistas posibles sobre la línea que une sus centros ópticos, conocida como la línea base, sin necesidad de reconstruir explícitamente un modelo en 3D. Los resultados experimentales muestran cómo el algoritmo funciona adecuadamente en escenas simples (compuestas por un objeto de geometría sencilla, opacos y sin oclusiones)