El presente trabajo de investigación evalúa la técnica de regresión de mapas de calor (heatmap regression - HR) para la detección automática de puntos de referencia (landmark detection) en imágenes médicas, específicamente en las imágenes de huellas plantares en dos dimensiones. El estudio se basa en la regresión de mapas de calor con aprendizaje profundo, una técnica que ha demostrado ser efectiva en la detección de puntos en rostros y en la estimación de la pose humana. Se propone un método automático para la detección de 8 puntos en las imágenes digitalizadas de huellas plantares que servirán de referencia para el diseño base de una plantilla ortopédica bidimensional, buscando así mejorar el proceso de fabricación de plantillas ortopédicas, que actualmente se realiza de forma manual y artesanal en la mayoría de los países de América Latina. La detección automática de estos puntos de referencia en las huellas plantares tiene el potencial de agilizar este proceso y mejorar la precisión de las plantillas. Los resultados del estudio mostraron un error absoluto promedio normalizado de 0.01017 en el conjunto de validación. Estas evaluaciones se llevaron a cabo utilizando una red convolucional U-Net, la cual consta de una ruta de codificación y compresión de imágenes para capturar el contexto, y una ruta de expansión simétrica que permite una localización precisa de puntos de interés en un tiempo razonable gracias al uso de los procesadores GPU actuales. / This paper evaluates the heatmap regression (HR) technique for landmark detection in medical images, specifically in two- dimensional footprint images. The study is based on heatmap regression with deep learning, a technique that has proven to be effective in face landmark detection and human pose estimation. We propose the evaluation of an automatic method for the detection of 8 points in the digitized images of plantar footprints that will serve as a reference for the base design of a two-dimensional orthopedic insole, thus seeking to improve the orthopedic insole manufacturing process, which is currently handmade and handcrafted in most Latin American countries. The automatic detection of reference points in the plantar footprints would speed up this process and improve the accuracy of the insoles. The results of the study showed an average normalized mean absolute error of 0.01017 in the validation set. These evaluations were carried out using a U-Net convolutional network, which consists of an image encoding and compression path to capture the context, and a symmetric expansion path that allows accurate localization of points of interest in a reasonable amount of time with current GPU processors.

La salud mental es un componente vital del bienestar que frecuentemente no se le asigna la importancia necesaria. En el Perú, se ha observado un aumento significativo en los niveles de estrés, ansiedad y depresión, especialmente entre jóvenes y adultos, con una falta generalizada de tratamiento adecuado. Las condiciones y el acceso a servicios de salud mental son deficientes, agravando este problema en crecimiento, por el impacto de la reciente pandemia. En respuesta a este desafío, se ha formulado un emprendimiento como propuesta empresarial destinada a mejorar el acceso a los servicios de salud mental en el país mediante soluciones digitales. Esta propuesta conecta a los pacientes con especialistas en salud mental y garantiza bienestar, privacidad, confidencialidad, rapidez y calidad en los tratamientos que se definan. Además, introduce enfoques innovadores virtuales, como pruebas con algoritmos para una asignación más precisa de especialistas y terapias para influir positivamente en el estado de ánimo de los usuarios, en paralelo a las terapias tradicionales. Se debe indicar que la propuesta se ajusta a las regulaciones legales y normativas vigentes en el tratamiento de la salud mental en el país y; la tecnología y los medios digitales interactivos permiten que el proyecto sea escalable en el ámbito nacional y en otras regiones donde los problemas de salud mental son prominentes. El proyecto a su vez presenta un doble propósito: generar beneficios económicos a través de los servicios ofrecidos y mejorar la salud mental y la calidad de vida de los peruanos. Desde una perspectiva social, se alinea con el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 3: “Salud y bienestar-Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades” de las Naciones Unidas, ofreciendo beneficios tanto individuales como colectivos; sin dejar de lado que la propuesta busca abordar una necesidad apremiante en un momento en que la salud mental se ha vuelto esencial para el bienestar de la sociedad. Finalmente, en términos económicos se estima un valor actual neto económico (VAN) de aproximadamente US$811,529 y financiero de US$746,008 con una tasa interna de retorno (TIR) de 76.74% y 87.49% en cada caso. / Mental health is a crucial component of well-being that often does not receive the necessary attention. In Peru, there has been a significant increase in stress, anxiety, and depression levels, especially among young people and adults, with a widespread lack of adequate treatment. The conditions and access to mental health services are inadequate, exacerbating this growing problem, compounded by the recent pandemic's impact. In response to this challenge, an entrepreneurial initiative has been developed as a business proposal aimed at improving access to mental health services in the country through digital solutions. This proposal connects patients with mental health specialists and ensures well-being, privacy, confidentiality, speed, and quality in the defined treatments. Additionally, it introduces innovative virtual approaches, such as algorithms for more precise specialist assignments and therapies to positively influence users' moods, parallel to traditional therapies. It should be noted that the proposal complies with current legal and regulatory regulations for mental health treatment in the country, and technology and interactive digital media allow the project to scale nationally and in regions where mental health issues are prominent. The project has a dual purpose: generating economic benefits through the services offered and improving the mental health and quality of life of Peruvians. From a social perspective, it aligns with the United Nations Sustainable Development Goal (SDG) 3: “Good health and well-being Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages”, offering both individual and collective benefits. It addresses an urgent need at a time when mental health has become essential for societal well-being. Finally, in economic terms, the estimated economic net present value (NPV) is approximately $811,529 and the estimated financial net present value is $746,008 with an internal rate of return (IRR) of 76.74% and 87.49% respectively.

En el presente trabajo se hace el uso de las herramientas del procesamiento de imágenes para poder verificar las fallas de los componentes internos de una turbina de gas. Específicamente el estudio se enfoca en uno de los problemas principales del mantenimiento de estas turbinas el cual es la medición de las fallas internas que se producen en estas máquinas complejas. En nuestro medio local no se cuentan con proveedores capaces de poder aplicar las herramientas de visión por computadora a las organizaciones que tienen turbinas de gas como uno de sus principales activos y por ende no pueden brindar la solución para que estas empresas demandan con un estándar alto de calidad a bajo costo, haciendo que el mantenimiento de las turbinas sea muy costoso y en especial en sectores como el de aviación militar y civil, energético y de transmisión de gas, los cuales son los sectores que más emplean este tipo de tecnología. Las turbinas de gas, desde el punto de vista económico, son activos muy costosos. Según su tamaño y potencia generada, pueden llegar a tener costos en millones de dólares y mientras más continuo sea el monitoreo de su desgaste externo e interno, sea a través de inspecciones físicas directas o de parámetros medidos, mejor se podrá monitorear su deterioro y se evitarán fallas prematuras y por consiguiente se reducen sus costos de mantenimiento a largo plazo. Con el trascurso de los años se han desarrollado diversas técnicas de mantenimiento para turbinas a gas, que han permitido incrementar su disponibilidad y confiabilidad. Una de las técnicas más importantes ha sido el monitoreo con el equipo fuera de línea u off-line de los componentes internos de estas turbinas, esta técnica es la boroscopia, el cual consiste de un sistema de inspección visual remota que unido a un procesamiento de imágenes brinda una herramienta potente para la detección y diagnóstico de fallas internas. Esta técnica es la más fiable para verificar la condición física interna de las turbinas ya que anteriormente se tenían que retirar y, en caso de no tener los medios, enviar la turbina a fábrica para su inspección y reparación correspondiente. Es por ello que en el presente trabajo se buscará diseñar un sistema de boroscopia para las turbinas a gas, el cual podrá emplearse para cumplir las funciones de inspeccionar, grabar y medir los daños internos de las turbinas a gas del mismo modo que ofrecen las soluciones comerciales, pero a un costo mucho menor. En la parte experimental de este trabajo se pone énfasis en el problema de la medición y la solución propuesta muestra que se puede obtener un error promedio de entre -0.16 a 0.028 mm para un objetivo de 5 mm., esto demuestra que la técnica obtiene resultados muy satisfactorios ya que un equipo comercial de una marca referente, que cuenta con tecnología de la medición, logra a tener un error de entre 0.025 y 0.03 mm de error para un objetivo de 5.33 mm. / Tesis

La visualización de datos 3D es un aspecto muy importante para varios campos de trabajo como la arquitectura, minería, videojuegos, diseño gráfico, geografía, etc. En especial en este último, la geografía, el cual a diario necesita visualizar información topográfica para hacer un estudio previo de los terrenos sin la necesidad de estar presente. En Perú, el uso información 3D por parte de los geógrafos para analizar terrenos a detalle, se ha vuelto una actividad de mucha importancia, debido a que el país es muy propenso a sufrir de fenómenos naturales como el fenómeno del Niño. Esta información topográfica suele ser de superficies de un gran tamaño que pueden llegar hasta un área de 7000 hectáreas, por lo que se necesita de procesar una inmensa cantidad de información 3D. Es por esto que el presente trabajo de investigación se centra en revisar la literatura para lograr una visualización de grandes cantidades de datos 3D. En primer lugar, se revisará cómo es que se deben guardar y organizar los datos 3D para que puedan ser fácilmente extraídos por el visualizador y qué tipo de estructura de datos es la mejor para este tipo de trabajos. En segundo lugar, se revisarán los métodos que existen actualmente para poder renderizar los datos 3D de forma fluida, con el objetivo de logar una visualización interactiva del usuario sin exigir tantos recursos. Por último, se presentarán las conclusiones de los dos puntos mencionados anteriormente y se explicarán cuáles son los mejores métodos para realizar el proyecto de visualización de grandes cantidades de datos 3D.

La correlación de imágenes digitales (Digital Image Correlation: DIC) es una herramienta moderna de la ingeniería que permite visualizar y medir en tiempo real el movimiento y las deformaciones de diversos sistemas mecánicos. El objetivo del presente trabajo es realizar una investigación de la literatura técnica enfocada en la aplicación de la técnica DIC en ensayos de materiales. El trabajo contempla la descripción de los fundamentos y principios de funcionamiento de la técnica, así como del equipamiento necesario y los procedimientos empleados para realizar una medición. Asimismo, se presenta una recopilación de trabajos desarrollados por investigadores en el campo de DIC y ensayos de materiales, resaltando el equipo empleado, los ensayos y materiales utilizados, y los resultados obtenidos. La técnica DIC presenta facilidad de implementación, versatilidad para ser aplicada en diversos ensayos, posibilidad de medir deformaciones en 3D, contacto nulo con los especímenes, alta precisión, y la posibilidad de ensayar diversos tipos de materiales. Asimismo, la técnica permite la integración con los equipos de ensayos para realizar un análisis detallado del comportamiento de un material y determinar sus propiedades. El presente trabajo se constituye como un documento de referencia para la implementación de la técnica DIC en un laboratorio y su aplicación en ensayos de materiales.

La elastografía es una modalidad de imagen médica que estima la viscoelasticidad de los tejidos, permitiendo la diferenciación cuantitativa entre región sana y región afectada [1]. Diversas técnicas convencionales se basan en la detección de las ondas de corte y la relación de su velocidad de propagación con la elasticidad del medio [2]. Estas asumen que dicha propagación es unidireccional. Sin embargo, las heterogeneidades y fronteras de los tejidos generan reflejos, provocando artefactos en las estimaciones [3]. Es por ello, que en los últimos tres años se ha desarrollado la técnica de elastografía por campo reverberante de ondas de corte, la cual presenta resultados prometedores en su aplicación clínica [3]–[8]. Este nuevo enfoque hace uso de múltiples fuentes de vibración armónica controlada con el fin de aprovechar la naturaleza reverberante de los tejidos y producir un campo difuso en la región de interés. No obstante, la generación de dicho campo, la calidad del mismo y su relación con el desempeño de los estimadores son condiciones poco exploradas. Por ello, el presente trabajo tiene como propósito delinear el objetivo principal, los objetivos específicos y el modelo de solución para realizar un futuro estudio experimental con el fin de evaluar la generación de campo reverberante de ondas de corte en medio homogéneos. Así, se describe el procedimiento teórico para la realización de simulaciones numéricas y experimentos con maniquí de gelatina. El primero se basa en el método de simulación de Monte Carlo, mientras que el segundo consiste en la aplicación de combinatoria extrema con el fin de evaluar el efecto de superposición de fuentes de vibración externa. En ambos, se analizará la generación de campo reverberante con base en el parámetro de calidad derivado de la similitud de lo obtenido con los modelos teóricos [8]: el coeficiente de determinación (R2). Asimismo, se evaluará el desempeño de tres estimadores de la velocidad de propagación de las ondas de corte (Cs): el ajuste de curva a las funciones teóricas [8], la aproximación del número de onda [3], [4], y, se propone, una modificación en la aproximación del número de onda.

The increasing ubiquity of Convolutional Sparse Representation techniques for several image processing tasks (such as object recognition and classification, as well as image denoising) has recently sparked interest in the use of separable 2D dictionary filter banks (as alternatives to standard nonseparable dictionaries) for efficient Convolutional Sparse Coding (CSC) implementations. However, existing methods approximate a set of K non-separable filters via a linear combination of R (R << K) separable filters, which puts an upper bound on the latter’s quality. Furthermore, this implies the need to learn first the whole set of non-separable filters, and only then compute the separable set, which is not optimal from a computational perspective. In this context, the purpose of the present work is to propose a method to directly learn a set of K separable dictionary filters from a given image training set by drawing ideas from standard Convolutional Dictionary Learning (CDL) methods. We show that the separable filters obtained by the proposed method match the performance of an equivalent number of non-separable filters. Furthermore, the computational performance of this learning method is shown to be substantially faster than a state-of-the-art non-separable CDL method when either the image training set or the filter set are large. The method and results presented here have been published [1] at the 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2018). Furthermore, a preliminary approach (mentioned at the end of Chapter 2) was also published at ICASSP 2017 [2]. The structure of the document is organized as follows. Chapter 1 introduces the problem of interest and outlines the scope of this work. Chapter 2 provides the reader with a brief summary of the relevant literature in optimization, CDL and previous use of separable filters. Chapter 3 presents the details of the proposed method and some implementation highlights. Chapter 4 reports the attained computational results through several simulations. Chapter 5 summarizes the attained results and draws some final conclusions. / Tesis

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El 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. / Tesis

El siguiente trabajo explora el proceso de creación de los podcasts narrativos desarrollados por el medio digital Perulogía, periodismo intercultural que cuenta historias de quienes caminan este país todos los días. Se busca evidenciar cómo el podcast narrativo destaca la voz de los personajes de las historias, y cómo estos protagonistas son fundamentales para la construcción del podcast. Asimismo, se resalta el rol del periodismo al dar voz a todos en el uso de las fuentes testimoniales. Para ello, se analizan los cinco podcasts producidos por Perulogía, y se toman en cuenta las fuentes, la dinámica de la narración, los recursos sonoros y el titular. A partir de este análisis, se evidencia la complejidad de acceso a las fuentes testimoniales y la rigurosidad que cada periodista trató la información. / The following paper explores the creation process of the narrative podcasts developed by the digital media Perulogía, intercultural journalism that tells stories of those who walk this country every day. It seeks to show how the narrative podcast highlights the voice of the characters of the stories, and how these protagonists are fundamental for the construction of the podcast. It also highlights the role of journalism in giving voice to all in the use of testimonial sources. For this purpose, the five podcasts produced by Perulogía are analyzed, taking into account the sources, the dynamics of the narration, the sound resources and the headline. From this analysis, the complexity of access to testimonial sources and the rigorousness with which each journalist treated the information is evidenced.