Síntesis de Fosfatos de Calcio en Presencia de Surfactantes Iónicos, Fosfolípidos y Nanopartículas de Sílice Mesoporosa para Controlar la Mesoestructura de la Biocerámica

Actualmente, hay un gran interés en el desarrollo de nuevos biomateriales debido a su enorme contribución a las demandas de una sociedad cada vez más envejecida que necesita alternativas para el tratamiento del cáncer o las enfermedades de los tejidos duros, Los primeros biomateriales se desarrollaron para que fuesen lo más bioinertes posible, A partir de los años 70's y 80's del siglo XX, comenzaron a investigarse biomateriales bioactivos o biodegradables, incluyendo algunos fosfatos de calcio y los vidrios bioactivos, En la actualidad, el interés se enfoca hacia la síntesis de biomateriales con mesoestructura controlada y funcionalizados para mejorar y adaptar su comportamiento en el cuerpo, Por otra parte, para aplicaciones de ingeniería de tejido óseo, los biomateriales se procesan como andamios 3D capaces de ser funcionalizados con señales bioquímicas y células. Asimismo, algunas estrategias recientes para la terapia del cáncer se basan en nanopartículas mesoporosas que son capaces de transportar drogas o material genético cuando se inyectan en el torrente sanguíneo, sin ser retiradas de la circulación por los macrófagos...

Identificación de imágenes por análisis de texturas utilizando aprendizaje estadístico

Este documento explica la creación, implementación y uso del proyecto de fin de grado, desarrollado dentro del grupo de investigación ISCAR (Ingeniería de Sistemas, Control, Automática y Robótica) de la Facultad de Informática de la Universidad Complutense. El proyecto consiste en la implementación de una aplicación capaz de clasificar texturas extraídas de distintas imágenes mediante técnicas de visión por computador. Dicha aplicación se divide en tres pilares fundamentales: interfaz gráfica de usuario, algoritmos de extracción de características texturales y aprendizaje supervisado mediante una máquina “SVM” (Support Vector Machine). Interfaz gráfica: proporciona al usuario una forma fácil de uso de la aplicación por medio de la visualización gráfica de una imagen con una serie de elementos de configuración para su posterior análisis. Una vez analizada, el usuario si así lo desea, podrá visualizar los resultados de manera intuitiva, así como guardar dichos resultados después de la ejecución de los algoritmos pertinentes. Algoritmos de análisis de texturas: Procede al cálculo de las configuraciones y las muestras provistas por el usuario en la interfaz gráfica como el cálculo de la matriz de co-ocurrencia y el cálculo de los vectores de características (homogeneidad, media, varianza, Entropía, etc…). SVM: Utiliza los vectores de características obtenidos en los cálculos estadísticos de texturas para realizar el proceso de aprendizaje de un clasificador SVM. La aplicación ha sido construida en JAVA haciendo uso de librerías como JNI_SVM-light-6.01, commons-math3-3.0 y WindowsBuilder, para la construcción de la ventana gráfica, cálculo de los métodos estadísticos y máquina de aprendizaje automático. Dicha aplicación se ha utilizado con el objetivo de identificar y clasificar el quiste de Baker mediante imágenes obtenidas por Resonancias Magnéticas de la rodilla.