Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Modelo heurístico para la determinación de la motilidad en células espermáticas mediante el análisis automático de tracking en video(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-05) Gárate Polar, Diego Alonso; Beltrán Castañón, César ArmandoHoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las parejas a tartar problemas en sus sistemas reproductores con la finalidad de permitirles concebir un hijo, para lo que se require en la mayoria de casos un análisis de fertilidad. Actualmente la forma más usada para realizar este análisis es el método de inspección directa el cual es un procedimiento inexacto, subjetivo, no repetible y difícil de enseñar. El análisis de la motilidad espermática es una parte importante en el análisis de fertilidad y al mismo tiempo es un buen ejemplo del problema de seguimiento a múltiples objetos y video vigilancia desde el punto de vista computacional. El presente proyecto de fin de carrera presenta una solución ante la necesidad de realizar un seguimiento a cada una de las células espermáticas, llamado tracking, la solución planteada pone en práctica técnicas de visión computacional y además propone un modelo heurístico basado en dirección de movimiento y distancia euclidiana para realizar el seguimiento de espermatozoides en videos obtenidos a partir del simulador de células espermáticas también desarrollado en el presente proyecto. El proyecto inicia con el desarrollo de un simulador de células espermáticas, para luego realizar la obtención de muestras de dicho simulador, seguidamente se desarrolló y aplicó un algoritmo para la detección de células espermáticas que fueron usadas como datos de entrada para el algoritmo de Optical Flow así como para la heurística propuesta en el presente trabajo, por último se realizó un estudio estadístico donde se concluye que la heurística propuesta por este proyecto es más eficaz que el algoritmo de Optical Flow.Ítem Texto completo enlazado Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-10-13) Gavidia Calderón, Carlos Gabriel; Beltrán Castañón, César ArmandoEl análisis de imágenes nos permite la extracción de información de éstas, y dentro de esta disciplina la segmentación permite la identificación de sus partes constituyentes. La segmentación de imágenes tiene aplicaciones en reconocimiento de patrones y sistemas de control de tráfico entre otros. Si llevamos la segmentación de imágenes al rubro de imágenes médicas, las aplicaciones van desde la detección de tumores y otras patologías hasta la medición de volúmenes en tejidos. Existen diversas técnicas de segmentación de imágenes, y en este trabajo se plantea un procedimiento de segmentación de imágenes médicas basado en la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. Los algoritmos de esta metaheurística imitan el comportamiento de las hormigas durante su búsqueda de alimento, dado que siempre produce rutas óptimas entre la fuente de comida y el nido. Dicha conducta fue implementada mediante hormigas artificiales con el objeto de realizar tareas específicas de procesamiento de imágenes. Este procedimiento fue aplicado a imágenes de Resonancias Magnéticas Cerebrales - buscando la extracción de los segmentos correspondientes a la Materia Gris, Materia Blanca y Líquido Cefalorraquídeo- y la segmentación obtenida fue de una calidad superior a la de los algoritmos actualmente existentes para esta tarea. Este documento consta de 5 capítulos: El capítulo 1 busca definir el problema y el enfoque adoptado en este trabajo para darle solución. El capítulo 2 describe la disciplina de segmentación de imágenes y la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 3 describe los trabajos previos que busquen segmentar imágenes médicas mediante Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 4 describe el procedimiento desarrollado, así como los resultados obtenidos en la aplicación del mismo. Finalmente, el capítulo 5 trata sobre las conclusiones y recomendaciones obtenidas como producto de este trabajo.