Examinando por Autor "Moreno, Silvia"
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Ítem A Signal Processing Method for Respiratory Rate Estimation through Photoplethysmography(Sciencie &Engineering Research Support Society (SERSC), 2018-02) Moreno, Silvia; Quintero-Parra, Andres; Ochoa-Pertuz, Carlos; Villarreal, Reynaldo; Kuzmar, IsaacMonitoring of respiration is crucial for determining a patient´s health status, specially previously and after an operation. However, many conventional methods are difficult to use in a spontaneously ventilating patient. This paper presents a method for estimating respiratory rate from the signal of a photoplethysmograph. This is a non-invasive sensor that can be used to obtain an estimation of beats per minute of a given patient by measuring light reflection on the patient’s blood vessel and counting changes in blood flow. The PPG signal also offers information about respiration, so respiratory rate can be obtained through signal processing. The proposed method based on digital filtering was implemented in a wearable device and tested on 30 volunteers, and the results were compared with the ones measured by traditional ways. The results show that there is no statistically significant difference between the data measured by the device and the traditional method.Ítem Análisis comparativo de algoritmos de árboles de decisión en el procesamiento de datos biológicos(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2018) Charris, Luis; Henriquez, Cesar; Hernandez, Stiven; Jimeno, Luis; Guillen, Oscar; Moreno, SilviaEn este trabajo se evalúa el desempeño de varios algoritmos de árboles de decisión, para así encontrar por medio de comparaciones, cuales son más efectivos en el análisis de datos biológicos. Los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. Para poner a prueba el rendimiento en el proceso de clasificación de los árboles de decisión, se utilizarán datos biológicos de pacientes reales, estos datos serán analizados en el software WEKA. Con esta comparación lo que se busca también es determinar la pertinencia de los árboles de decisión, es decir si estos pueden ser una buena herramienta para diagnósticos médicos. Estas comparaciones nos llevaran a aclarar que algoritmos son los más eficaces y apropiados para el análisis de dichos datos, y así llegar a una buena conclusión.Ítem Study of Medical Image Processing techniques applied to Lung Cancer(IEEE, 2019-07) Moreno, Silvia; Bonfante, Mario; Zurek, Eduardo; San Juan, HomeroLung cancer is the leading cause of death from cancer worldwide. Medical images are essential in the diagnosis and prognosis of lung cancer. Medical image processing techniques such as Radiomics allow extracting information from these images that it is not accessible without computational means, and may be useful in the detection and treatment of cancer. This article presents the state of the art of image processing techniques applied in the study of lung cancer, emphasizing in two main tasks: segmentation of nodules or tumors, and extraction of useful features for classification and prognosis of tumor evolution using Radiomics.