PERAN IBU DALAM UPAYA PENCEGAHAN KEKERASAN SEKSUAL TERHADAP ANAK USIA SEKOLAH DI GAMPONG ALUE DEAH TEUNGOH KECAMATAN MEURAXA BANDA ACEH

Kasus kekerasan seksual yang dialami anak usia sekolah semakin meningkat setiap tahunnya. Hal ini dapat terjadi karena faktor ekonomi, rendahnya moralitas dan mentalitas pelaku, serta kurangnya pengawasan dari ibu, sehingga sangat dibutuhkan peran ibu yang sesuai untuk mencegah terjadinya kekerasan seksual pada anak. Pada bulan Maret 2016 telah tejadi satu kasus kekerasan seksual pada anak usia sekolah di Gampong Alue Deah Teungoh Kecamatan Meuraxa Banda Aceh. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui peran ibu dalam upaya pencegahan kekerasan seksual terhadap anak usia sekolah di Gampong Alue Deah Teungoh Kecamatan Meuraxa Banda Aceh yang ditinjau dari peran ibu sebagai pengambil keputusan, pendidik, konselor dan pengasuh.Jenis penelitian ini adalah deskriptif eksploratif dengan desain cross sectional study. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik total sampling yaitu sebanyak 127 ibu yang mempunyai anak usia sekolah (6-12 tahun). Pengumpulan data dilakukan pada tanggal 17-19 juni 2016dengan menggunakan angket dan wawancara terpimpin sebanyak 32 item pernyataan dengan tiga pilihan jawaban. Teknik analisa data yang digunakan adalah analisa univariat.Hasil penelitian menemukan mayoritas responden menyatakan peran ibu dalam upaya pencegahan kekerasan seksual pada anak usia sekolah berada pada kategori baik(55,9%).Saran peneliti bagi ibu yang memiliki anak usia sekolah diharapkan agar lebih aktif dalam mencari informasi mengenai pencegahan kekerasan seksual pada anak dan dapat diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari untuk menciptakan anak yang berkarakter kuat sehingga terhindar dari kekerasan seksual.Kata Kunci: Peran Ibu, Pencegahan Kekerasan Seksual, Anak Usia Sekolah.Sumber bacaan: 19 buku + 4 buku ajar + 14 Jurnal penelitian + 1 web (1993-2015)

Segmentación automática de imágenes IVUS basada en indicadores de textura y modelos deformables

El presente trabajo constituye un aporte a la segmentación de las paredes arteriales en imágenes de ultrasonido intravascular (IVUS). Esta modalidad consiste en la obtención de imágenes axiales del interior de las arterias de mayor dimensión, mediante un catéter con un dispositivo ultrasónico que va capturando cuadros a medida que avanza sobre un alambre guía. Como todas las técnicas basadas en ultrasonido, las imágenes IVUS son altamente ruidosas y con información faltante, lo que constituye un reto para su segmentación automática y su uso clínico. Como en imágenes con alto nivel de ruido los métodos basados en intensidades suelen fracasar, se propone un método de segmentación automática del contorno arterial basado en análisis de textura y modelos deformables (también conocidos como snakes). Inicialmente se define un mapa de textura de la imagen IVUS original que simultáneamente la suaviza y realza el contorno arterial. Sobre esta nueva imagen, se aplica un algoritmo basado en modelos deformables que parte de la circunferencia correspondiente al catéter y obtiene por resultado un contorno aproximado de la pared arterial. Por otro lado, se procesa la imagen original con un filtro anisotrópico diseñado a medida de la imagen de ultrasonido, que reduce su ruido característico preservando bordes, y se procede a detectar las paredes interna y externa de la arteria mediante snakes, utilizando para ambas segmentaciones la aproximación inicial obtenida a partir del mapa de textura.Fil: Lo Vercio, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil; ArgentinaFil: del Fresno, Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Vénere, Marcelo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia Quimica. CAC; Argentin

Un método de segmentación de imágenes digitales tridimensionales por crecimiento de regiones

El proceso de segmentación de imágenes digitales 3D en objetos de interés es de gran importancia, especialmente en el campo de la medicina. No obstante, si bien son varios los enfoques planteados, no existen aún soluciones definitivas ni algoritmos generalmente aplicables. En este trabajo se presenta una estrategia para la segmentación de imágenes digitales tridimensionales basada en el crecimiento de regiones. Además, el algoritmo se complementa con la generación inmediata de la descripción por triangulación de las superficies obtenidas, incluyendo su suavizado y tratamiento de situaciones conflictivas. El esquema propuesto resulta en una alternativa más robusta y a la vez económica que otros métodos actualmente empleados.Eje: Geometría computacionalRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes para el soporte de detección de celo vacuno. El método de detección se basa en el análisis del deterioro de pintadas lumbares, mediante la segmentación de fotografías color tomadas a la salida de un tambo. Inicialmente, las regiones de interés son aisladas del resto de la imagen en función de valores de umbral definidos en los espacios de color YUV e YIQ, generando un conjunto de componentes conectadas. Luego, se calcula un conjunto de características para posibilitar una evaluación cuantitativa de los objetos segmentados. Finalmente, la imagen es clasificada mediante una regla de decisión basada en el análisis de las diferencias entre las medidas obtenidas a partir de la imagen y las provenientes de un conjunto de imágenes manualmente segmentadas, de acuerdo a la evaluación de expertos. Este enfoque constituye una valiosa alternativa para la mejora del control de celo, ya que la ardua tarea de observación visual de los animales en el tambo puede ser reemplazada por el análisis automático de imágenes capturadas en ambientes controlados. Los resultados experimentales a partir de las segmentaciones obtenidas con este método resultan altamente satisfactorios, permitiendo una clasificación precisa de las imágenes con un bajo costo computacional.This paper presents the development of an algorithm of image processing which was applied to a decision support tool for estrus detection in cattle. The detection method is based on the analysis of rubbed off lumbar paintings, by means of the segmentation of color pictures taken to cows in a cattle ranch. Firstly, the regions of interest are isolated from the rest of the image based on threshold functions defined in the YUV and YIQ color spaces, producing a set of connected components. Then, a set of features is computed to enable a quantitative evaluation of the segmented objects. Finally, the image is classified by means of a decision rule based on the analysis of the differences between the computed measures and a set of ideally segmented images, according to experts’ assessment. This approach constitutes a valuable alternative to improve this process, as it may replace the visual observation by the automatic analysis of pictures taken to cows in controlled environments. Experimental results show that the segmentations obtained with this method are highly satisfactory and they allow a precise classification of the images with low computational complexity.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes para el soporte de detección de celo vacuno. El método de detección se basa en el análisis del deterioro de pintadas lumbares, mediante la segmentación de fotografías color tomadas a la salida de un tambo. Inicialmente, las regiones de interés son aisladas del resto de la imagen en función de valores de umbral definidos en los espacios de color YUV e YIQ, generando un conjunto de componentes conectadas. Luego, se calcula un conjunto de características para posibilitar una evaluación cuantitativa de los objetos segmentados. Finalmente, la imagen es clasificada mediante una regla de decisión basada en el análisis de las diferencias entre las medidas obtenidas a partir de la imagen y las provenientes de un conjunto de imágenes manualmente segmentadas, de acuerdo a la evaluación de expertos. Este enfoque constituye una valiosa alternativa para la mejora del control de celo, ya que la ardua tarea de observación visual de los animales en el tambo puede ser reemplazada por el análisis automático de imágenes capturadas en ambientes controlados. Los resultados experimentales a partir de las segmentaciones obtenidas con este método resultan altamente satisfactorios, permitiendo una clasificación precisa de las imágenes con un bajo costo computacional.This paper presents the development of an algorithm of image processing which was applied to a decision support tool for estrus detection in cattle. The detection method is based on the analysis of rubbed off lumbar paintings, by means of the segmentation of color pictures taken to cows in a cattle ranch. Firstly, the regions of interest are isolated from the rest of the image based on threshold functions defined in the YUV and YIQ color spaces, producing a set of connected components. Then, a set of features is computed to enable a quantitative evaluation of the segmented objects. Finally, the image is classified by means of a decision rule based on the analysis of the differences between the computed measures and a set of ideally segmented images, according to experts’ assessment. This approach constitutes a valuable alternative to improve this process, as it may replace the visual observation by the automatic analysis of pictures taken to cows in controlled environments. Experimental results show that the segmentations obtained with this method are highly satisfactory and they allow a precise classification of the images with low computational complexity.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Lumen-intima and media-adventitia segmentation in IVUS images using supervised classifications of arterial layers and morphological structures

Background: Intravascular ultrasound (IVUS) provides axial grey-scale images of blood vessels. The large number of images require automatic analysis, specifically to identify the lumen and outer vessel wall. However, the high amount of noise, the presence of artifacts and anatomical structures, such as bifurcations, calcifications and fibrotic plaques, usually hinder the proper automatic segmentation of the vessel wall. Methods: Lumen, media, adventitia and surrounding tissues are automatically detected using Support Vector Machines (SVMs). The classification performance of the SVMs vary according to the kind of structure present within each region of the image. Random Forest (RF) is used to detect different morphological structures and to modify the initial layer classification depending on the detected structure. The resulting classification maps are fed into a segmentation method based on deformable contours to detect lumen-intima (LI) and media-adventitia (MA) interfaces. Results: The modifications in the layer classifications according to the presence of structures proved to be effective improving LI and MA segmentations. The proposed method reaches a Jaccard Measure (JM) of 0.88 ± 0.08 for LI segmentation, compared with 0.88 ± 0.05 of a semiautomatic method. When looking at MA, our method reaches a JM of 0.84 ± 0.09, and outperforms previous automatic methods in terms of HD, with 0.51mm ± 0.30. Conclusions: A simple modification to the arterial layer classification produces results that match and improve state-of-the-art fully-automatic segmentation methods for LI and MA in 20MHz IVUS images. For LI segmentation, the proposed automatic method performs accurately as semi-automatic methods. For MA segmentation, our method matched the quality of state-of-the-art automatic methods described in the literature. Furthermore, our implementation is modular and open-source, allowing for future extensions and improvements.Fil: Lo Vercio, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: del Fresno, Mirta Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Larrabide, Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

Segmentación automática de tejidos cerebrales en MRI multiespectrales mediante clasificación por mínima distancia euclídea

En este trabajo se presenta una estrategia simple para la segmentación automática de tejidos en imágenes de resonancia magnética multiespectrales basada principalmente en clasificación por mínima distancia euclídea. A partir de un conjunto de imágenes 3D en las modalidades T1, T1 con contraste de gadolinio, T2 y FLAIR y de sus segmentaciones de referencia se obtienen descriptores para cada tipo de tejido a través del centroide de cada clase, que son utilizados para clasificar nuevas imágenes de entrada. La clasificación resultante es sometida a un postprocesamiento que permite eliminar puntos espurios y aislados de modo de obtener mallas de superficie cerradas y compactas. El algoritmo fue evaluado sobre una base de datos de imágenes de resonancia sintéticas de cerebros con tumores de alto y bajo grado, obteniendo segmentaciones de alta calidad para los principales tejidos cerebrales y resultados comparables con los de otras propuestas para la segmentación de tumor y edema.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Segmentación automática de tejidos cerebrales en MRI multiespectrales mediante clasificación por mínima distancia euclídea

En este trabajo se presenta una estrategia simple para la segmentación automática de tejidos en imágenes de resonancia magnética multiespectrales basada principalmente en clasificación por mínima distancia euclídea. A partir de un conjunto de imágenes 3D en las modalidades T1, T1 con contraste de gadolinio, T2 y FLAIR y de sus segmentaciones de referencia se obtienen descriptores para cada tipo de tejido a través del centroide de cada clase, que son utilizados para clasificar nuevas imágenes de entrada. La clasificación resultante es sometida a un postprocesamiento que permite eliminar puntos espurios y aislados de modo de obtener mallas de superficie cerradas y compactas. El algoritmo fue evaluado sobre una base de datos de imágenes de resonancia sintéticas de cerebros con tumores de alto y bajo grado, obteniendo segmentaciones de alta calidad para los principales tejidos cerebrales y resultados comparables con los de otras propuestas para la segmentación de tumor y edema.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

XML Markup for maintenance management of critical care medical devices

Preventive maintenance of biomedical devices is of particular concern to avoid failures and breakdowns, especially for critical care and life supporting devices. Signs of potential failures are not always visible and so, they should be inspected and tested periodically using the appropriate technology. Patient simulators have become one of the essential tools for any biomedical department on every health institution, but its cost is still high to be afforded by everyone. The Labview interactive virtual instrument SIMPAC, a simple PC-based patient simulator, showed to be a low cost powerful tool for simulation of healthy and pathological conditions using signals repositories of different biomedical devices such as EEG, ECG, etc., and also to record the output signals of devices like pacemakers, defibrillators, etc. Here we present an enhancement of the tool which consists of adding a secure reporting feature using XML for presenting tests results, applying digital signature for granting report integrity, assuring this way that reports can not be altered by intentional or accidental manipulation of the data contained on it, according to the terms of the medical technology law. In addition, SIMPAC brings a low cost solution for teaching and practical purposes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Comments on "A closed-form solution to Tensor voting: theory and applications"

We comment on a paper that describes a closed-form formulation to Tensor Voting, a technique to perceptually group clouds of points, usually applied to infer features in images. The authors proved an analytic solution to the technique, a highly relevant contribution considering that the original formulation required numerical integration, a time-consuming task. Their work constitutes the first closed-form expression for the Tensor Voting framework. In this work we first observe that the proposed formulation leads to unexpected results which do not satisfy the constraints for a Tensor Voting output, hence they cannot be interpreted. Given that the closed-form expression is said to be an analytic equivalent solution, unexpected outputs should not be encountered unless there are flaws in the proof. We analyzed the underlying math to find which were the causes of these unexpected results. In this commentary we show that their proposal does not in fact provide a proper analytic solution to Tensor Voting and we indicate the flaws in the proof.Fil: Maggiori, Emmanuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Manterola, Hugo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: del Fresno, Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentin