Artificial nutritional support registries: systematic review

Introduction: The nutritional registries are data bases through which we obtain the information to understand the nutrition of populations. Several main nutrition societies of the world have these types of registries, outstanding the NADYA (Home artificial and Ambulatory nutrition) group in Spain. The object of this study is to determine by means of a systematic review, the existent scientific production in the international data bases referred to nutritional support registries. Methods: Descriptive transversal study of the results of a critical bibliographic research done in the bioscience data bases: MEDLINE, EMBASE, The Cochrane Library, ISI (Web of Sciences), LILACS, CINHAL. Results: A total of 20 original articles related to nutritional registries were found and recovered. Eleven registries of eight countries were identified: Australia, Germany, Italy, Japan, Spain, Sweden, United Status and United Kingdom. The Price Index was of 65% and all the articles were published in the last 20 years. Conclusions: The Price Index highlights the innovativeness of this practice. The articles related to nutritional support are heterogeneous with respect to data and population, which exposes this as a limitation for a combined analysis.

Análisis y métodos numéricos con Geogebra

Cuaderno de prácticas de Matemáticas II, Grado en Ingeniería Informática, Universidad de Alicante.

Estudio y mejora de métodos de registro 3D: aceleración sobre unidades de procesamiento gráfico y caracterización del espacio de transformaciones iniciales

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.

Análisis comparativo de métodos de calibrado para sensores RGB-D y su influencia en el registro de múltiples vistas

Los sensores de propósito general RGB-D son dispositivos capaces de proporcionar información de color y de profundidad de la escena. Debido al amplio rango de aplicación que tienen estos sensores, despiertan gran interés en múltiples áreas, provocando que en algunos casos funcionen al límite de sensibilidad. Los métodos de calibración resultan más importantes, si cabe, para este tipo de sensores para mejorar la precisión de los datos adquiridos. Por esta razón, resulta de enorme transcendencia analizar y estudiar el calibrado de estos sensores RGBD de propósito general. En este trabajo se ha realizado un estudio de las diferentes tecnologías empleadas para determinar la profundidad, siendo la luz estructurada y el tiempo de vuelo las más comunes. Además, se ha analizado y estudiado aquellos parámetros del sensor que influyen en la obtención de los datos con precisión adecuada dependiendo del problema a tratar. El calibrado determina, como primer elemento del proceso de visión, los parámetros característicos que definen un sistema de visión artificial, en este caso, aquellos que permiten mejorar la exactitud y precisión de los datos aportados. En este trabajo se han analizado tres algoritmos de calibración, tanto de propósito general como de propósito específico, para llevar a cabo el proceso de calibrado de tres sensores ampliamente utilizados: Microsoft Kinect, PrimeSense Carmine 1.09 y Microsoft Kinect v2. Los dos primeros utilizan la tecnología de luz estructurada para determinar la profundidad, mientras que el tercero utiliza tiempo de vuelo. La experimentación realizada permite determinar de manera cuantitativa la exactitud y la precisión de los sensores y su mejora durante el proceso de calibrado, aportando los mejores resultados para cada caso. Finalmente, y con el objetivo de mostrar el proceso de calibrado en un sistema de registro global, diferentes pruebas han sido realizadas con el método de registro µ-MAR. Se ha utilizado inspección visual para determinar el comportamiento de los datos de captura corregidos según los resultados de los diferentes algoritmos de calibrado. Este hecho permite observar la importancia de disponer de datos exactos para ciertas aplicaciones como el registro 3D de una escena.