León, Gto., 28 de septiembre de 2022. TecNM. DCD. Estudiantes, egresados y docentes del TecNM Campus León presentaron avances de sus investigaciones en ingeniería para la salud en el Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería ACOFI 2022, realizado en Cartagena de Indias, Colombia.
En dicho evento, realizado en la Universidad Tecnológica de Bolívar, la delegación del Instituto Tecnológico de León expuso el desarrollo de investigaciones de impacto social ante un grupo de académicos y especialistas.
Ana Evelia Hernández, estudiante de la Maestría en Ciencias de la Computación, y egresada de Ingeniería en Sistemas Computacionales de esta casa de estudios presentó su “Análisis de imágenes de TC torácica en pacientes con Covid-19 mediante el algoritmo local Binary Pattern”.
En esta presentación se comentó que el avance de la Inteligencia artificial (IA) ha ido desarrollándose con el paso del tiempo y ha demostrado ser de gran utilidad en diferentes áreas, una de ellas es el área de la salud. Los médicos se han apoyado de imágenes médicas, entre ellas la Tomografía Computarizada (TC) para poder dar diagnósticos y/o prevenir enfermedades.
Asimismo, la experta detalló que el año 2019 fue cuando surgió el llamado COVID-19 (enfermedad de Coronavirus-19), nombrado así desde el 11 de febrero del 2020. A partir de estos años se empezó a enfocar principalmente en cómo combatir, curar o contrarrestar esta enfermedad. Actualmente sigue siendo prioridad descubrir avances que puedan ser de ayuda para el área médica en el tema del COVID-19.
Comentó que de un artículo donde presentan los resultados de las TC de la región torácica de pacientes con COVID-19 procesadas por el algoritmo LBP (Local Binary Pattern) básico y algunas de sus variantes (LBP uniforme y LBP con invarianza a la rotación) donde se observan los diferentes patrones de dichas imágenes por medio de sus histogramas, llegando a identificar la frecuencia de los patrones correspondientes a cada LBP anteriormente mencionado con la implementación de filtro gaussiano con media ponderada e implementación de los canales rojo y verde así como las imágenes de TC del área torácica sin un preprocesamiento, dichas imágenes con un tamaño de 512x512.
Proyecto desarrollado con asesoría y dirección del doctor David Asael Gutiérrez Hernández, investigador de la División de Estudios de Posgrado e Investigación, quien agradeció al Instituto para el Desarrollo y Atención de las Juventudes del Estado de Guanajuato, JuventudEsGto, y al TecNM por al apoyo brindado para participar en este evento.
De igual manera, en la en la categoría Avances en Investigación, el estudiante del Doctorado en Ciencia y Tecnología, Miguel Salvador Gómez Díaz, presentó su “Análisis y caracterización de la función cerebral por medio de Pupilometría, estímulos flash LED y Electroencefalografía”.
El doctor Gómez refirió un artículo publicado que explica que en conjunto con la pupilometría se plantea el desarrollo del proyecto, orientado a conocer el comportamiento de las señales eléctricas cerebrales, relacionadas con Patrones Lumínicos (PL) generados por un pupilómetro digital de bajo costo. Métodos de análisis como el cálculo de la Densidad Espectral de Potencia (DEP), potencias relativas de delta, theta, alfa y beta, Potenciales Evocados Visuales (PEV), técnicas de extracción de características por ventana móvil, y el uso de Técnicas de Aprendizaje Automático (TAU) han sido utilizados.
El experimento se aplicó a 17 participantes “sanos” de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito (ECIJG) en Bogotá, Colombia. Dentro de los resultados destacados se encontraron diferencias significativas para el análisis de la actividad inducida entre cada uno de los tipos de PL que se usaron para la estimulación.
Para la actividad evocada se pudieron observar resultados similares a los conocidos para el reconocimiento de Potenciales Evocados Visuales (PEV). Y para el uso de Técnicas de Aprendizaje Automático se tuvo un porcentaje de clasificación del 88.3% en la clasificación de 3 clases que hacían referencia al PL que se aplicó, esto puede ser considerado como estados de la función cerebral.
Miguel Gómez también es egresado de la Maestría en Ciencias de la Computación y de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Asimismo, cuenta con la asesoría del profesor investigador David A. Gutiérrez, quien codirige el proyecto, en vinculación con el Centro Universitario de Los Lagos de la Universidad de Guadalajara.
Durante el desarrollo del encuentro se manifestó el interés de colaboración entre instituciones colombianas de Bogotá, Cartagena, Medellín, y de La Paz, Bolivia, con el Cuerpo Académico Bioinformática y Tecnología Computacional del TecNM León.
Tal es el caso de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito con la cual ya se tienen casos de éxito en anteriores colaboraciones, donde miembros de la comunidad del Tecnológico de León han realizado estancias de investigación e impartido cátedra en escuelas de verano de aquel país.
Del mismo modo, investigadores de Colombia han codirigido tesis de maestría, realizado estancias de investigación e impartido talleres de especialización en el Tecnológico Nacional de México, campus León.
Por último, en la sesión de posters, la cual se llevó a cabo en el Centro de Convenciones de Cartagena, la delegación del TecNM en León tuvo la posibilidad de interactuar con especialistas de todas las áreas de ingeniería consideradas en el congreso y de esta manera enriquecer con aportaciones puntuales los proyectos actualmente en desarrollo y así, impactar en las propuestas futuras.
El Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería (EIEI ACOFI 2022) se llevó a cabo del 13 al 16 de septiembre, en la ciudad de Cartagena de Indias, Colombia, fue organizado por la Asociación Colombiana de Facultades de Ingeniería.
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