Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Análisis y mejora de procesos en una empresa del sector salud que brinda el servicio de diagnóstico por imágenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-22) Diaz Aliaga, Daniela Elizabeth; Guerra Vargas, Juan Diego; Rau Álvarez, José AlanEl presente trabajo de tesis se efectúa en una empresa peruana que brinda servicios de diagnóstico por imágenes, con la finalidad de proponer mejoras que permitan incrementar la calidad del servicio al cliente. Dado que, la empresa tiene pocos años en el mercado y el contexto de pandemia ha incrementado significativamente el número de clientes, es vital organizar sus procesos en los dos servicios que se brindan. Los conceptos y herramientas que han sido utilizados para el fin anteriormente mencionado son: metodología Servqual, Mantenimiento productivo total, 5’S y evaluación de riesgos de seguridad y salud en el trabajo. Para el desarrollo de este trabajo, en primer lugar, se recogió información sobre el contexto actual de la empresa, tales como la descripción de los servicios brindados, la estructura organizacional y el proceso principal. También, se realizaron tres visitas para conocer las expectativas y percepciones de los clientes en cuanto al servicio que reciben. En segundo lugar, se identificaron los principales problemas de los servicios brindados y sus causas raíces. A partir de esto, se propusieron 2 mejoras utilizando las herramientas Lean Manufacturing que permitan reducirlos o eliminarlos. Finalmente, se realizó una evaluación económica que ha permitido conocer cuáles son los beneficios, en términos de dinero, que se lograrían con las mejoras propuestas. A partir de la evaluación se obtuvo un TIR de 27% y un VAN de 16 948.83 soles.Ítem Texto completo enlazado Diseño por modelamiento y simulación de un dispositivo médico de tomoimpedancimetría eléctrica para el análisis funcional pulmonar(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-01) Aguirre Reyes, Fernando Miguel; Vilcahuaman Cajacuri, Luis AlbertoEn la presente tesis se aborda el diseño de un dispositivo de tomografía por impedancia eléctrica (TIE) para el análisis pulmonar basado en los cambios de volumen de aire en los pulmones. Esta tecnología se basa en la inyección de corriente a través de electrodos, lo cual generará diferencias de potencial en estos y cuyas lecturas permitirán la reconstrucción de un mapa de conductividad del tejido a analizar. Para alcanzar el cumplimiento de los objetivos de esta tesis, se ha dividido la misma en 4 capítulos. En el capítulo 1, se aborda la problemática del sector salud en el Perú y se aborda la necesidad de dispositivos de monitoreo respiratorios para los pacientes conectados a un respirador mecánico en unidades de cuidados intensivos, así como un estudio del estado del arte, analizando los modelos comerciales en la actualidad y sus características. En el capítulo 2, se presenta el marco teórico que fundamenta la aplicación de esta tecnología para el análisis pulmonar, así como la teoría necesaria sobre la TIE y los componentes que conforman un dispositivo TIE. En el capítulo 3, se aborda el diseño de cada uno de los componentes del sistema, así como el modelamiento eléctrico del fantoma que se usará en las pruebas en el software de simulación SPICE y en MATLAB Simulink. Finalmente, en el capítulo 4, se muestran las pruebas y resultados obtenidos mediante la simulación del sistema diseñado aplicado en el fantoma y caracterizando el sistema mediante métricas descritas en el documento.Ítem Texto completo enlazado Comparación de modelos estadísticos para la detección de campos reverberantes uniformes en la formación de imágenes de elastografía(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-08-15) Miranda Zárate, Edmundo Arom; Romero Gutierrez, Stefano EnriqueLa elastografía abarca un grupo de técnicas no invasivas para la caracterización de tejidos como complemento al diagnóstico médico de diversas patologías. Una de estas técnicas es la elastografía por campo reverberante (R-SWE, por sus siglas en inglés), la cual consiste en generar un campo reverberante en el tejido de interés mediante múltiples fuentes de vibración asumiendo una distribución isotrópica de ondas planas para facilitar el cálculo de la velocidad de onda de corte (SWS, por sus siglas en inglés). Su factibilidad ha sido validada para la caracterización de mamas, hígado, riñones, músculo y pie; sin embargo, el cálculo de la SWS ha sido comprobado mientras se verifique la uniformidad del campo. El modelo actual que valida la estimación de la SWS se basa en la umbralización del coeficiente de determinación R2, el cual es producto del ajuste de curva a la autocorrelación de la velocidad de partículas, no obstante, este no analiza propiamente el concepto de uniformidad. En el presente trabajo, se presenta el estudio del fenómeno de uniformidad en un campo reverberante, mediante la extracción y análisis de estimadores estadísticos usados en campos reverberantes de ondas electromagnéticas con sus equivalencias en ondas mecánicas. Se propone un modelo identificación de campos reverberantes uniformes para la asistencia de la R-SWE, basado en clasificadores automáticos basados en regresión logística, análisis discriminante lineal y máquinas de vector soporte (con kernel lineal y gaussiano) con exactitudes de 0.713, 0.729, 0.732 y 0.817, respectivamente.Ítem Texto completo enlazado Estudio de parámetros estadísticos para la detección de campos reverberantes uniformes en la formación de imágenes de elastografía(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-10) Miranda Zárate, Edmundo Arom; Romero Gutiérrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, BenjamínLa elastografía abarca un grupo de técnicas no invasivas para la caracterización de tejidos como complemento al diagnóstico médico de diversas patologías. Una de estas técnicas es la Elastografía por Campo Reverberante (R-SWE, por sus siglas en inglés) que genera un campo reverberante acústico en el tejido de interés mediante múltiples fuentes de vibración, asumiendo una distribución isotrópica de ondas planas para facilitar el cálculo de la velocidad de onda de corte (SWS), la cual es proporcional a la elasticidad del medio. Su factibilidad ha sido validada para la caracterización de mamas, hígado, riñones, musculo y pie; sin embargo, el cálculo de la SWS ha sido comprobado mientras se verifique la uniformidad del campo. El modelo actual se basa en la umbralización del coeficiente de determinación R2 producto del ajuste de curva a la autocorrelación de la velocidad de partículas, no obstante, este es insuficiente como determinador y no analiza propiamente el concepto de uniformidad. En el presente trabajo, se presenta el estudio del fenómeno de uniformidad en un campo reverberante, mediante la extracción y análisis de estimadores estadísticos usados en campos reverberantes de ondas electromagnéticas con sus equivalencias en ondas mecánicas acústicas. Se propone un modelo identificación de campos reverberantes uniformes para la asistencia de la R-SWE, basado en clasificadores automáticos (Regresión Logística, LDA y SVM).Ítem Texto completo enlazado Estudio de estimadores de velocidad de onda de corte: Aplicación para caracterización muscular(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-03) León Carazas, Valeria Lucía; Castañeda Aphan, Benjamín; Romero Gutiérrez, Stefano EnriqueEl desorden muscular se origina debido a problemas neurológicos (e.g Parkinson) o patologías físicas (e.g. distensión muscular); sin embargo, los diagnósticos clínicos actuales no brindan información protocolar y cuantitativa que permitan monitorear la enfermedad. La elastografía es una técnica no invasiva con enfoque cuantitativo que complementa el diagnóstico clínico. Específicamente, Crawling Waves Sonoelastography es una técnica basada en la estimación de ondas de corte (SWS, por sus siglas en inglés) por propagación mecánica la cual ha logrado resultados prometedores para la caracterización de tejidos; no obstante, los estimadores utilizados para el cálculo de la SWS (i.e. Phase Derivative, Autocorrelación-Hoyt) han reportado limitaciones relevantes como la sobre estimación en los bordes o la presencia de artefactos distribuidos en el mapa de elasticidad. Esto ha sido disminuido en gran medida por el estimador Regularized Wavelength Average Velocity Estimator (R-WAVE); sin embargo, no ha sido implementado y probado para una propagación desde la normal a la superficie del objeto de estudio. En este trabajo de investigación se presenta un análisis de dos estimadores de velocidad de onda de corte: Phase Derivative (PD) [1] y Regularized Wavelength Average Velocity Estimator (R-WAVE) [2] para una propagación normal del patrón de interferencias generado por dos fuentes de vibración. Finalmente, este documento concluye en un modelo de solución el cual contempla la realización de simulaciones de entornos homogéneos y heterogéneos (multicapa y con inclusión), la aplicación de los dos estimadores de velocidad de onda de corte en las simulaciones y en data adquirida de maniquíes experimentales y finalmente el estudio del desempeño del coeficiente de regularización del estimador R-WAVE.Ítem Texto completo enlazado Estudios de modelos de fragmentación y su medida mediante análisis digital de imágenes para voladuras superficiales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-11-25) Fernández Alvarado, Paulo César; Vidal Sánchez, ElmerEl presente proyecto tiene como objetivo la evaluación de los diferentes modelos de predicción para la fragmentación aplicados a voladuras pertenecientes al Canal de Panamá, buscando saber cuál es la sensibilidad de usar cada modelo independientemente para poder, después de ello, compararlos entre todos y por medio de análisis digital de imágenes. Si bien el proyecto está basado en el movimiento de tierras en obra civil, este también se puede realizar para el caso de la minería, pero con un mayor cuidado, considerando los parámetros más importantes (geometría, geomecánica, explosivos).Ítem Texto completo enlazado Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-05-23) Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo; Beltrán Castañón, César ArmandoEl cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó.Ítem Texto completo enlazado Exploración de técnicas automáticas de detección de líneas-B en imágenes de ultrasonido para diagnóstico de neumonía en pacientes pediátricos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-09) Eche Zapata, Grecia María Thais; Castañeda Aphan, Benjamín; Zenteno Valdiviezo, Omar JonathanLa neumonía es la principal causa de muerte en niños menores de 5 años a nivel mundial. Los métodos radiológicos ionizantes (Rayos X y Tomógrafos computarizados) son considerados los estudios de referencia para su detección. Sin embargo, los pacientes son expuestos a radiación durante la prueba, y el riesgo de daño es mayor en poblaciones pediátricas. El presente trabajo analiza los histogramas de espacios intercostales extraídos de videos ultrasónicos de pulmón en niños, para su clasificación entre sanos y enfermos, dentro de un video. Para ello, se trabajó con 15 videos de pacientes enfermos y 15 videos de pacientes sanos. Los espacios intercostales (región de interés) se encuentran debajo de la línea pleural en cada cuadro de video. Para identificar la línea pleural se implementó un algoritmo basado en el análisis del centroide de la imagen, donde se obtuvo las áreas que conforman la zona pleural, y mediante interpolación, los puntos de dicha línea. Estos puntos fueron determinantes para la segmentación de los espacios intercostales, ya que marcaron la referencia de inicio para la segmentación. Finalmente, de dichos espacios segmentados, se extrajeron características numéricas de oblicuidad, curtosis, desviación estándar, energía y promedio. El potencial de clasificación de las propiedades fue evaluado individualmente, en pares, y en un solo grupo de 5. Para el análisis de una sola característica, el umbral óptimo de clasificación fue seleccionado por Curva ROC (receiver operator characteristic); para el estudio de las características en pares, se usó análisis SVM (support vector machine) usando kernel RBF; y para el estudio de las 5 características en simultáneo se usó PCA (principal component analaysis) para hallar las dos componentes principales y aplicar SVM para la clasificación. Los resultados revelaron que el promedio es el mejor discriminador cuando se analizaba una sola característica, con 77% de sensibilidad, 75% de especificidad y 75% de exactitud. Cuando se analizó características en pares, el promedio y oblicuidad permitieron la mejor clasificación con 93% de sensibilidad, 86% de especificidad y 88% de exactitud. Finalmente, analizando las 5 características en simultáneo, los resultados fueron: 100% de sensibilidad, 98% de especificidad y 98% de exactitud.Ítem Texto completo enlazado Procesamiento de señales electroencefalográficas en un sistema embebido para una interfaz cerebro máquina(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-12) Acuña Condori, Kevin José; Achanccaray Díaz, David RonaldUna de las tecnologías actuales que está causando gran impacto en la vida de las personas con discapacidad motora severa es el Interfaz Cerebro-Máquina(BMI, por sus siglas en inglés), sistema que permite convertir pensamiento o intención de movimiento de una persona en medios de comunicación y comandos de control de dispositivos, logrando independencia para el usuario. Sin embargo, los equipos actuales dependen de una PC que realice el procesamiento de las señales cerebrales, lo que dificulta que el sistema sea portable y de bajo costo. La presente tesis estudia y propone el uso de un sistema embebido (microcomputadora) como alternativa al uso de la PC en el BMI. Las microcomputadoras a diferencia de las PC comunes, son diseñadas para ciertos propósitos específícos, esto presenta una reducción de costo y mayor portabilidad del equipo. Con ello se pretende contribuir al desarrollo de esta nueva tecnología en el Perú haciéndolo accesible para personas de escasos recursos, lo que impactaría en la mejora de calidad de vida de las personas con discapacidad motora severa. Los resultados muestran que el sistema embebido Odroid-xu4(que cuesta 20 veces menos y es 45 veces mas liviano) puede realizar el entrenamiento de los algoritmos y el procesamiento en tiempo real de señales EEG con la misma tasa de acierto que la laptop, tardando aproximadamente 9 veces más; sin embargo estos tiempos son mínimos para aplicaciones del interfaz cerebro-máquina por lo que se demuestra que el Odroid-xu4 puede ser usado como equipo de procesamiento para una BMI portable, confiable y de bajo costo.Ítem Texto completo enlazado Robust Minimmun Variance Beamformer using Phase Aberration Correction Methods(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-04-28) Chau Loo Kung, Gustavo Ramón; Lavarello Montero, Roberto Janniel; Dahl, Jeremy J.The minimum variance (MV) beamformer is an adaptive beamforming method that has the potential to enhance the resolution and contrast of ultrasound images. Although the sensitivity of the MV beamformer to steering vector errors and array calibration errors is well-documented in other fields, in ultrasound it has been tested only under gross sound speed errors. Several robust MV beamformers have been proposed, but have mainly reported robustness only in the presence of sound speed mismatches. Additionally the impact of PAC methods in mitigating the effects of phase aberration in MV beamformed images has not been observed Accordingly, this thesis report consists on two parts. On the first part, a more complete analysis of the effects of different types of aberrators on conventional MV beamforming and on a robust MV beamformer from the literature (Eigenspace-based Minimum Variance (ESMV) beamformer) is carried out, and the effects of three PAC algorithms and their impact on the performance of the MV beamformer are analyzed (MV-PC). The comparison is carried out on Field II simulations and phantom experiments with electronic aberration and tissue aberrators. We conclude that the sensitivity to speed of sound errors and aberration limit the use of the MV beamformer in clinical applications, and that the effect of aberration is stronger than previously reported in the literature. Additionally it is shown that under moderate and strong aberrating conditions, MV-PC is a preferable option to ESMV. On the second part, we propose a new, locally-adaptive, phase aberration correction method (LAPAC) able to improve both DAS and MV beamformers that integrates aberration correction for each point in the image domain into the formulation of the MV beamformer. The new method is tested using fullwave simulations of models of human abdominal wall, experiments with tissue aberrators, and in vivo carotid images. The LAPAC method is compared with conventional phase aberration correction with delay-and-sum beamforming (DAS-PC) and MV-PC. The proposed method showed between 1-4 dB higher contrast than DAS-PC and MV-PC in all cases, and LAPAC-MV showed better performance than LAPAC-DAS. We conclude that LAPAC may be a viable option to enhance ultrasound image quality of both DAS and MV in the presence of clinically-relevant aberrating conditions.