Procesamiento de imágenes cerebrales en GPU

Abstract: As time has passed, the general purpose programming paradigm has evolved, producing different hardware architectures whose characteristics differ widely. In this work, we are going to demonstrate, through different applications belonging to the field of Image Processing, the existing difference between three Nvidia hardware platforms: two of them belong to the GeForce graphics cards series, the GTX 480 and the GTX 980 and one of the low consumption platforms which purpose is to allow the execution of embedded applications as well as providing an extreme efficiency: the Jetson TK1. With respect to the test applications we will use five examples from Nvidia CUDA Samples. These applications are directly related to Image Processing, as the algorithms they use are similar to those from the field of medical image registration. After the tests, it will be proven that GTX 980 is both the device with the highest computational power and the one that has greater consumption, it will be seen that Jetson TK1 is the most efficient platform, it will be shown that GTX 480 produces more heat than the others and we will learn other effects produced by the existing difference between the architecture of the devices.

Minería de opiniones basada en patrones semánticos en Twitter

La minería de opinión o análisis de sentimiento es un tipo de análisis de texto que pretende ayudar a la toma de decisiones a través de la extracción y el análisis de opiniones, identificando las opiniones positivas, negativas y neutras; y midiendo su repercusión en la percepción de un tópico. En este trabajo se propone un modelo de análisis de sentimiento basado en diccionarios, que a través de la semántica y de los patrones semánticos que conforman el texto a clasificar, permite obtener la polaridad del mismo, en la red social Twitter. Para el conjunto de datos de entrada al sistema se han considerado datos públicos obtenidos de la red social Twitter, de compañías del sector de las telecomunicaciones que operan en el mercado Español.

Un entorno de test colaborativo en JavaScript para Siette

En este proyecto nosotros vamos a hacer una pasada por un sistema colaborativo de resolución de test. En este entorno el estudiante resuelve preguntas en un grupo de estudiantes en tres fases diferentes (individual, colaborativa y final). Este sistema ha demostrado que los alumnos que resuelven los test en este entorno mejoran sus respuestas. Esto se debe a que los estudiante aprenden como sus compañeros se enfrentan a las cuestiones planteadas y como las resuelven. Este sistema esta actualmente funcionando en la plataforma siette, pero esta teniendo problemas de compatibilidad con algunos navegadores y esto presenta un problema para desarrollar nueva funcionalidad. Nosotros queremos resolver esto con la utilización de HTML5, CSS y JavaScript. Este Sistema será diseñado para funcionar en conjunto con la plataforma de resolución de tests (Siette) en un modo que llamaremos modo colaborativo que solo será usado para resolver test en grupo con otros compañeros. Siette nos propone un entorno donde trabajan profesores diseñando test y alumnos que testean su conocimiento.

Implementación eficiente de redes neuronales autoorganizadas en CUDA C/C++.

En este documento se expondrá una implementación del problema del viajante de comercio usando una implementación personalizada de un mapa auto-organizado basándose en soluciones anteriores y adaptándolas a la arquitectura CUDA, haciendo a la vez una comparativa de la implementación eficiente en CUDA C/C++ con la implementación de las funciones de GPU incluidas en el Parallel Computing Toolbox de Matlab. La solución que se da reduce en casi un cuarto las iteraciones necesarias para llegar a una solución buena del problema mencionado, además de la mejora inminente del uso de las arquitecturas paralelas. En esta solución se estudia la mejora en tiempo que se consigue con el uso específico de la memoria compartida, siendo esta una de las herramientas más potentes para mejorar el rendimiento. En lo referente a los tiempos de ejecución, se llega a concluir que la mejor solución es el lanzamiento de un kernel de CUDA desde Matlab a través de la funcionalidad incluida en el Parallel Computing Toolbox.

Clasificador semántico de medios sociales mediante análisis basado en expresiones: aplicación a blogs y diarios

La reputación corporativa es la percepción que los diferentes públicos de una empresa tienen acerca de la misma. Estos públicos o stakeholders, son aquellos que se relacionan con la empresa de cualquier manera, pudiéndose distinguir entre públicos internos, empleados, accionistas, directivos, …; y públicos externos, clientes, proveedores, fondos de inversión, …. En los últimos años estamos presenciando como las empresas e instituciones dedican importantes esfuerzos a desarrollar políticas de Reputación Corporativa, ya que una disminución de la reputación redunda directamente en la cuenta de resultados de las compañías por lo que las mejoras que se introduzcan en la gestión de la reputación redundaran directamente en su sostenibilidad económica y social del país donde operan.Para poder medir la RC de una empresa o institución es preciso determinar el sentimiento que dicha empresa o institución tiene en sus públicos. Pero llevar a cabo esta medición es cada día más difícil, ya que la sociedad de la información donde estamos inmersos, hace que los canales de comunicación de los públicos sean mucho mayores que hace unos años( redes sociales, blog, diarios, foros, …) y además, la comunicación puede hacerse casi en tiempo real, tal como sucede en las redes sociales. Para hacer estas mediciones, las principales empresas del sector han utilizado principalmente encuestas las cuales las realizaban empresas especializadas, lo que supone un alto coste y además, los resultados son obtenidos a tiempo pasado o no se alcanza un tamaño de población significativa.El objetivo de este trabajo es realizar una aplicación para determinar la reputación de una empresa en medios de comunicación online. Para ello, se ha desarrollado un sistema de lectura de medios online, que permite localizar y extraer la información de los medios de comunicación online; un clasificador semántico para analizar la información recogida y clasificarla en diferentes temáticas extrayendo el sentimiento de los textos; y finalmente, una interfaz para interactuar con el usuario.

Redes de influencias y líderes de opinión en las redes sociales

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se engloba en la línea general Social CRM. Concretamente, está vinculado a un trabajo de investigación llamado “Knowledge discovery in social networks by using a logic-based treatment of implications” desarrollado por P. Cordero, M. Enciso, A. Mora, M. Ojeda-Aciego y C. Rossi en la Universidad de Málaga, en el cual se ofrecen nuevas soluciones para la identificación de influencias de los usuarios en las redes sociales mediante herramientas como el Analisis de Conceptos Formales (FCA). El TFG tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación que permita al usuario crear una configuración minimal de usuarios en Twitter a los que seguir para conocer información sobre un número determinado de temas. Para ello, obtendremos información sobre dichos temas mediante la API REST pública que proporciona Twitter y procesaremos los datos mediante algoritmos basados en el Análisis de Conceptos Formales (FCA). Posteriormente, la interpretación de los resultados de dicho análisis nos proporcionará información útil sobre lo expuesto al principio. Así, el trabajo se ha dividido en tres partes fundamentales: 1. Obtención de información (fuentes) 2. Procesamiento de los datos 3. Análisis de resultados El sistema se ha implementado como una aplicación web Java EE 7, utilizando JSF para las interfaces. Para el desarrollo web se han utilizado tecnologías y frameworks como Javascript, JQuery, CSS3, Bootstrap, Twitter4J, etc. Además, se ha seguido una metodología incremental para el desarrollo del proyecto y se ha usado UML como herramienta de modelado. Este proyecto se presenta como un trabajo inicial en el que se expondrán, además del sistema implementado, diversos problemas reales y ejemplos que prueben su funcionamiento y muestren la utilidad práctica del mismo

Desarrollo de técnicas de aprendizaje automático para la predicción de resultados de partidos en ligas futbolísiticas

En la actualidad, existen un gran número de investigaciones que usan técnicas de aprendizaje automático basadas en árboles de decisión. Como evolución de dichos trabajos, se han desarrollado métodos que usan Multiclasificadores (Random forest, Boosting, Bagging) que resuelven los mismos problemas abordados con árboles de decisión simples, aumentando el porcentaje de acierto. El ámbito de los problemas resueltos tradicionalmente por dichas técnicas es muy variado aunque destaca la bio-informática. En cualquier caso, la clasificación siempre puede ser consultada a un experto considerándose su respuesta como correcta. Existen problemas donde un experto en la materia no siempre acierta. Un ejemplo, pueden ser las quinielas (1X2). Donde podemos observar que un conocimiento del dominio del problema aumenta el porcentaje de aciertos, sin embargo, predecir un resultado erróneo es muy posible. El motivo es que el número de factores que influyen en un resultado es tan grande que, en muchas ocasiones, convierten la predicción en un acto de azar. En este trabajo pretendemos encontrar un multiclasificador basado en los clasificadores simples más estudiados como pueden ser el Perceptrón Multicapa o Árboles de Decisión con el porcentaje de aciertos más alto posible. Con tal fin, se van a estudiar e implementar una serie de configuraciones de clasificadores propios junto a multiclasificadores desarrollados por terceros. Otra línea de estudio son los propios datos, es decir, el conjunto de entrenamiento. Mediante un estudio del dominio del problema añadiremos nuevos atributos que enriquecen la información que disponemos de cada resultado intentando imitar el conocimiento en el que se basa un experto. Los desarrollos descritos se han realizado en R. Además, se ha realizado una aplicación que permite entrenar un multiclasificador (bien de los propios o bien de los desarrollados por terceros) y como resultado obtenemos la matriz de confusión junto al porcentaje de aciertos. En cuanto a resultados, obtenemos porcentajes de aciertos entre el 50% y el 55%. Por encima del azar y próximos a los resultados de los expertos.

Supercomputación gráfica aplicada al análisis de imágenes cerebrales con niftyreg

Abstract: Medical image processing in general and brain image processing in particular are computationally intensive tasks. Luckily, their use can be liberalized by means of techniques such as GPU programming. In this article we study NiftyReg, a brain image processing library with a GPU implementation using CUDA, and analyse different possible ways of further optimising the existing codes. We will focus on fully using the memory hierarchy and on exploiting the computational power of the CPU. The ideas that lead us towards the different attempts to change and optimize the code will be shown as hypotheses, which we will then test empirically using the results obtained from running the application. Finally, for each set of related optimizations we will study the validity of the obtained results in terms of both performance and the accuracy of the resulting images.

Herramienta para la representación 3D, usando WebGL, de clusters de supercomputación

Este Trabajo de Fin de Grado constituye el primero en una línea de Trabajos con un objetivo común: la creación de una aplicación o conjunto de aplicaciones que apoye a la administración de un cluster de supercomputación mediante una representación en tres dimensiones del mismo accesible desde un navegador. Esta aplicación deberá ser de fácil manejo para el personal que haga uso de ella, que recibirá información procedente de distintas fuentes sobre el estado de cada uno de los dispositivos del cluster. Concretamente, este primer Trabajo se centra en la representación gráfica del cluster mediante WebGL, el estándar para renderizado 3D en navegadores basado en OpenGL, tomando como modelo de desarrollo el SCBI (Centro de Supercomputación y Bioinnovación) de la Universidad de Málaga. Para ello, se apoyará en la creación de una herramienta con la que describir texualmente de forma intuitiva los elementos de una sala de supercomputadores y los datos asociados a los mismos. Esta descripción será modificable para adaptarse a las necesidades del administrador de los datos.

Motor de recomendación construido sobre implicaciones

Este Trabajo Fin de Grado (TFG) tiene como objetivo la creación de un framework para su uso en sistemas de recomendación. Se ha realizado por dos personas en la modalidad de trabajo en equipo. Las tareas de este TFG están divididas en dos partes, una realizada conjuntamente y la otra de manera individual. La parte conjunta se centra en construir un sistema que sea capaz de, a partir de comentarios y opiniones sobre puntos de interés (POIs) y haciendo uso de la herramienta de procesamiento de lenguaje natural AlchemyAPI, construir contextos formales y contextos formales multivaluados. Para crear este último es necesario hacer uso de ontologías. El context formal multivaluado es el punto de partida de la segunda parte (individual), que consistirá en, haciendo uso del contexto multivaluado, obtener un conjunto de dependencias funcionales mediante la implementación en Java del algoritmo FDMine. Estas dependencias podrán ser usados en un motor de recomendación. El sistema se ha implementado como una aplicación web Java EE versión 6 y una API para trabajar con contextos formales multivaluados. Para el desarrollo web se han empleado tecnologías actuales como Spring y jQuery. Este proyecto se presenta como un trabajo inicial en el que se expondrán, además del sistema construido, diversos problemas relacionados con la creacion de conjuntos de datos validos. Por último, también se propondrán líneas para futuros TFGs.

Diseño e Implementación de un robot de conocimiento para la extracción de información de los Social Media y Web

Las transformaciones tecnológicas y de información que está experimentando la sociedad, especialmente en la última década, está produciendo un crecimiento exponencial de los datos en todos los ámbitos de la sociedad. Los datos que se generan en los diferentes ámbitos se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a las tomas de decisiones. Para que estos datos puedan ser de utilidad en cualquier proceso de decisión, es preciso que se conviertan en información, es decir, en un conjunto de datos procesados con un significado, para ayudar a crear conocimiento. Estos procesos de transformación de datos en información se componen de diferentes fases como la localización de las fuentes de información, captura, análisis y medición.Este cambio tecnológico y a su vez de la sociedad ha provocado un aumento de las fuentes de información, de manera que cualquier persona, empresas u organización, puede generar información que puede ser relevante para el negocio de las empresas o gobiernos. Localizar estas fuentes, identificar información relevante en la fuente y almacenar la información que generan, la cual puede tener diferentes formatos, es el primer paso de todo el proceso anteriormente descrito, el cual tiene que ser ejecutado de manera correcta ya que el resto de fases dependen de las fuentes y datos recolectados. Para la identificación de información relevante en las fuentes se han creado lo que se denomina, robot de búsqueda, los cuales examinan de manera automática una fuente de información, localizando y recolectando datos que puedan ser de interés.En este trabajo se diseña e implementa un robot de conocimiento junto con los sistemas de captura de información online para fuentes hipertextuales y redes sociales.

Vulnerabilidades usando SDR

Un sistema de SDR (Software Defined Radio) es un sistema de radio programable que delega gran parte del procesamiento hecho clásicamente en hardware,en software corriendo en un ordenador. Dos ventajas inmediatas de un dispositivo de SDR frente a un dispositivo de radio tradicional son el abaratamiento del coste del hardware (menos y menos complejo) y la facilidad de modificación de la funcionalidad específica de la radio (implementaciones software, tan simple como programar cualquier protocolo deseado). Debido al abaratamiento de estos productos y su facilidad de programación e interconexión con un ordenador personal, el mundo de la radiocomunicación es bastante más accesible. Cuando un dominio es poco conocido o accesible, es típico que los sistemas no sean seguros por diseño, sino por oscuridad. Si en un corto periodo de tiempo la accesibilidad a ese dominio aumenta considerablemente, los sistemas seguros por oscuridad se encuentran en peligro. Este trabajo pretende estudiar si efectivamente, al ser más accesible el dominio de la radiocomunicación debido a la accesibilidad de los dispositivos de SDR, ciertos sistemas se encuentran expuestos. La investigación del estado del arte y el estudio práctico de sistemas públicos en el ámbito local, nos permitirá entender hasta qué punto existen riesgos reales. Si se encuentra en el ámbito local una vulnerabilidad en algún sistema, se documentará y se propondrá una posible forma de aprovecharla y solucionarla.

Una codificación prefija para un idioma artificial

This work focuses in the formal and technical analysis of some aspects of a constructed language. As a first part of the work, a possible coding for the language will be studied, emphasizing the pre x coding, for which an extension of the Hu man algorithm from binary to n-ary will be implemented. Because of that in the language we can't know a priori the frequency of use of the words, a study will be done and several strategies will be proposed for an open words system, analyzing previously the existing number of words in current natural languages. As a possible upgrade of the coding, we'll take also a look to the synchronization loss problem, as well as to its solution: the self-synchronization, a t-codes study with the number of possible words for the language, as well as other alternatives. Finally, and from a less formal approach, several applications for the language have been developed: A voice synthesizer, a speech recognition system and a system font for the use of the language in text processors. For each of these applications, the process used for its construction, as well as the problems encountered and still to solve in each will be detailed.

Diagnóstico automático de patologías cardíacas de bloqueo

Los electrocardiogramas (ECG) registran la actividad eléctrica del corazón a través de doce señales principales denominadas derivaciones. Estas derivaciones son analizadas por expertos médicos observando aquellos segmentos de la señal eléctrica que determinan cada una de las patologías que pueden afectar al corazón. Este hecho en general, es un condicionante muy importante para el diseño de sistemas expertos de diagnóstico médico, ya que es preciso conocer, delimitar y extraer de la señal eléctrica aquellos segmentos que determinan la patología. Dar solución a estos problemas, sería fundamental para facilitar el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico de enfermedades cardiacas. El objetivo de este trabajo es demostrar que es posible identificar patologías cardiacas analizando la señal completa de las diferentes derivaciones de los ECGs, y determinar puntos concretos que determinan la patología en lugar de segmentos de la señal. Para ello se ha utilizado una BBDD de electrocardiogramas y se ha determinado mediante un algoritmo, los puntos de la señal que determinan la patología. Se ha aplicado a la patología de bloqueos de rama y los puntos obtenidos con el algoritmo se han utilizado para el diseño de un clasificador automático basado en redes neuronales artificiales, obteniendo un coeficiente de sensibilidad del 100% y de especificad del 99.24%, demostrando su validez para el diseño de sistemas expertos de clasificación.

Modelado orientado a objetos del sistema de control de la presión arterial en pacientes sometidos al tratamiento de hemodiálisis

Se ha realizado el modelado orientado a objetos del sistema de control cardiovascular en situaciones de diálisis aplicando una analogía eléctrica en el que se emplean componentes conectados mediante interconexiones. En este modelado se representan las ecuaciones diferenciales del sistema cardiovascular y del sistema de control barorreceptor así como las ecuaciones dinámicas del intercambio de fluidos y solutos del sistema hemodializador. A partir de este modelo se ha realizado experiencias de simulación en condiciones normales y situaciones de hemorragias, transfusiones de sangre y de ultrafiltración e infusión de fluido durante tratamiento de hemodiálisis. Los resultados obtenidos muestran en primer lugar la efectividad del sistema barorreceptor para compensar la hipotensión arterial inducida por los episodios de hemorragia y transfusión de sangre. En segundo lugar se muestra la respuesta del sistema de control ante diferentes tasas de ultrafiltración durante la hemodiálisis y se sugieren valores óptimos para la adecuada operación.