PRÁCTICAS SOCIALES EN TORNO A LA INCLUSIÓN DE LA DISCAPACIDAD SENSORIAL EN ESCUELAS PÚBLICAS DE COPIAPÓ DE CHILE

El objetivo del estudio es describir las prácticas sociales que el Estado, las escuelas y familias elaboran para abordar la inclusión de la discapacidad sensorial visual y auditiva en el contexto educativo de la ciudad de Copiapó. Participaron expertos en temáticas de inclusión sensorial, profesores y familias de niños y jóvenes con alguna discapacidad sensorial. Se realizó desde un enfoque cualitativo de tipo descriptivo, incorporando algunas de las fases analíticas propuestas por el método de la Teoría Fundamentada, utilizando entrevistas, observaciones participantes y análisis de documentos. Se concluyó que los informantes claves consideran la inclusión educativa deficiente en lo que respecta a los recursos materiales, acceso físico al establecimiento, recursos técnicos, humanos e infraestructura de los dispositivos educacionales. De esta manera existiría una distancia entre lo que declara el Estado chileno (leyes y decretos) y sus planes y programas, así como también entre lo que realiza la unidad educativa del establecimiento y lo que entienden las familias por inclusión al sistema educativo

Computerized Medical Diagnosis of Melanocytic Lesions based on the ABCD approach

Melanoma is a type of skin cancer and is caused by the uncontrolled growth of atypical melanocytes. In recent decades, computer aided diagnosis is used to support medical professionals; however, there is still no globally accepted tool. In this context, similar to state-of-the-art we propose a system that receives a dermatoscopy image and provides a diagnostic if the lesion is benign or malignant. This tool is composed with next modules: Preprocessing, Segmentation, Feature Extraction, and Classification. Preprocessing involves the removal of hairs. Segmentation is to isolate the lesion. Feature extraction is considering the ABCD dermoscopy rule. The classification is performed by the Support Vector Machine. Experimental evidence indicates that the proposal has 90.63 % accuracy, 95 % sensitivity, and 83.33 % specificity on a data-set of 104 dermatoscopy images. These results are favorable considering the performance of diagnosis by traditional progress in the area of dermatology