5 resultados para detección

em Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga


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Este trabajo nace de una idea conjunta del desarrollo de un software capaz de trabajar con una máquina de rayos X para la toma de mamografías, y ser una herramienta para los radiólogos a la hora de analizar las imágenes y localizar zonas que pudieran ser sensibles de tener algún tipo de tumoración. No se trata de un software que pretenda suplantar la función de un radiólogo; es importante tener claro que el experto en radiología es el único capaz de analizar, comparar y tomar decisiones reales, y este software pretende simplificar esa tarea al máximo. Este programa utiliza como recursos para su funcionamiento una base de datos de mamografías procesadas anteriormente, a partir de las cuales entrena a la red neuronal para que sea capaz de clasificar mamografías nuevas y mostrar las posibles zonas críticas. Esta base de datos debe indicar a la red qué mamografías presentan algún tumor y dónde, para que la red aprenda a diferenciar entre zonas críticas y zonas no críticas. Esta idea deriva en la realización de dos trabajos que se especializan en los dos ámbitos del proyecto, en primer lugar el procesamiento y el análisis de esas mamografías obtenidas de la máquina de rayos X, que da lugar al presente trabajo; y en segundo lugar, deriva en un trabajo paralelo que explica la obtención, el análisis y la clasificación de los datos que se desprenden de este proyecto utilizando redes neuronales, titulado “Detección y clasificación de tumores en mamografías a través de redes neuronales”; realizado por Rodrigo Culotta López

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El principal objetivo de Internet of Things (IoT) es integrar las tecnologías informáticas en el quehacer cotidiano de las personas, facilitando su interacción con un entorno de dispositivos interconectados, pero el estado actual del arte hace que dicha interacción esté aún lejos de resultar trivial, precisando de continua intervención del usuario. Como alternativa a esta situación, iniciativas emergentes como la de Internet of People (IoP) pretenden integrar de forma más efectiva el IoT en la vida de las personas. En línea con este propósito, el modelo People as a Service (PeaaS) facilita estas tareas por medio del uso del teléfono móvil como interfaz del usuario con el IoT y haciendo uso del contexto del usuario del mismo. PeaaS permite elaborar un perfil sociológico del usuario, que puede ser explotado por el mismo y servido a terceros de forma segura y controlada. En este trabajo presentamos una aplicación móvil para la supervisión de personas afectadas de alzhéimer mediante el aprendizaje y monitorización de sus rutinas como prueba de concepto del modelo PeaaS, teniendo como resultado una funcionalidad que va mucho más allá de la ofrecida por otros productos similares en este campo, y una tecnología que es base para infinidad de aplicaciones que provoquen el avance hacia IoP.

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El objetivo de este trabajo es determinar si las personas sordas pueden construir un modelo de situación adecuado a partir de la lectura de textos narrativos, a pesar de los limitaciones en las tarea de lectura y comprensión. A partir de un estudio empírico, con procedimiento experimental basado en el paradigma de lectura continua, se midió el rendimiento de una muestra de personas sordas y se comparó su ejecución con una muestra equivalente de sujetos oyentes. Los resultados indican que los sujetos sordos no pueden elaborar algunos tipos de modelos de situación, cuando están basados en características internas de los personajes. Es aconsejable la continuidad de investigaciones futuras con este tipo de modelos de situación y con otros diferentes no analizados en el presente trabajo.

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En este curso se contempla la violencia de género desde una perspectiva humana, social, asistencial y jurídica. Se matizarán las principales diferencias y características entre violencia de género y violencia doméstica así como las posibles respuestas a los casos que se nos planteen Así se destacarán las pautas de actuación ante una víctima de violencia de género y un maltratador.

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En este trabajo se propone un método que combina descriptores de imágenes de intensidad y de profundidad para detectar de manera robusta el problema de cierre de bucle en SLAM. La robustez del método, proporcionada por el empleo conjunto de información de diversa naturaleza, permite detectar lugares revisitados en situaciones donde m´etodos basados solo en intensidad o en profundidad presentan dificultades (p.e. condiciones de iluminación deficientes, o falta de geometría). Además, se ha diseñado el métod cuenta su eficiencia, recurriendo para ello al detector FAST para extraer las características de las observaciones y al descriptor binario BRIEF. La detección de bucle se completa con una Bolsa de Palabras binarias. El rendimiento del método propuesto se ha evaluado en condiciones reales, obteniéndose resultados muy satisfactorios.