Estrategias para la identificación de personas mediante biometría de la mano sin contacto

Programa de doctorado:Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería.

Identificación visual en ambientes subacuáticos

[ES] Los erizos de mar han servido como modelo prototípico de organismo en el desarrollo de la Biología. La irrupción de este animal como especie invasora en los fondos canarios, combinada con el éxito reproductivo que ha tenido en nuestras aguas, ha creado un problema medioambiental importante que se ha intentado atajar con la puesta en marcha de proyectos e iniciativas orientados a su erradicación (matanzas masivas) o su contención con intentos de estimular su explotación comercial para uso gastronómico. En el transcurso de este trabajo se pretende explorar la robustez con la que se pueden clasificar visualmente diferentes tipos de erizos (principalmente Diadema antillarumy y Erizos autóctonos) a partir tanto de imágenes estáticas como de secuencias de vídeo para evaluar si, mediante el empleo de técnicas de visión por computador, es posible resolver estas tareas mediante la inspección automática de vídeos e imágenes.

Implementación y validación del método mejorado de descomposición en el dominio de la frecuencia (EFDD) para la identificación de los parámetros modales de estructuras genéricas utilizando ruido ambiente. Estudio del rango de aplicabilidad en función del modelo estructural y las condiciones de uso.

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Identificación de regiones del ADN con baja frecuencia de lectura

[ES] El ADN es un polímero que contiene la mayor parte de la información necesaria para el desarrollo y funcionamiento de todos los organismos vivos conocidos. La información está fraccionada en diferentes segmentos, los genes, que contienen variables que son individuales y que determinan las características de cada persona. Hay dos que son de especial importancia para la atención sanitaria: la susceptibilidad genética de padecer una enfermedad y la capacidad de responder de forma diferencial a un medicamento, denominado farmacogenética. Poder identificar dichas variantes puede ayudar a comprender la enfermedad e individualizar el tratamiento del paciente respectivamente. Para conocer estas variantes debemos conocer la secuencia de ADN de los genes implicados en las patologías o en las características farmacogenéticas para un individuo determinado, un proceso denominado secuenciación. Sin embargo, existen técnicas para seleccionar y secuenciar el exoma, que es la parte del genoma que contienen los exones, fracciones de los genes que contienen la información necesaria para la fabricación de las proteínas. La secuenciación de exoma cubre la mayor parte de los exones del genoma, pero no detecta algunas regiones, lo que imposibilita la detección de variantes en ellas. Este hecho crea una incertidumbre diagnóstica, lo que limita el poder de esta herramienta para la detección de mutaciones patogénicas. Así, el objetivo principal del Trabajo Fin de Grado es la creación de una herramienta informática que permita al personal clínico, la detección de regiones del exoma con poca cobertura de secuenciación, es decir, regiones del ADN con una frecuencia de lectura baja comparándolo con respecto al genoma de referencia.