Esta investigación se enmarca en el problema de la enseñanza de la matemática en la formación de futuros ingenieros. Para abordar este problema se indaga la relación entre las matemáticas enseñadas y los cursos de ingeniería. Con ese fin se realiza la identificación y análisis de praxeologías en la disciplina intermediaria procesamiento digital de imágenes. Además, se plantea como objetivo general analizar la transformada de Hough para el diseño de un dispositivo didáctico definido en el paradigma del cuestionamiento del mundo, que permita a los estudiantes de ingeniería mecatrónica desarrollar actividades de modelización matemática que relacionen algunos elementos del procesamiento digital de imágenes y los primeros cursos de matemática. Para el logro de este objetivo, se ha tomado en cuenta elementos de la Teoría Antropológica de lo Didáctico, en particular el modelo praxeológico extendido propuesto por Castela. El marco teórico ha permitido estudiar las instituciones involucradas en la formación de ingenieros, analizar praxeologías y luego formular la propuesta de un dispositivo didáctico que involucran actividades de modelización. La metodología empleada en la investigación se sustenta en trabajos previos de Macias, Romo Vázquez, Siero entre otros. Se compone de dos fases, los cuales están relacionadas con el análisis preliminar, el diseño del recorrido de estudio e investigación y análisis a priori de la ingeniería didáctica. Como resultados se menciona: el análisis de los referentes epistemológicos de la transformada de Hough en la institución de la disciplina Procesamiento Digital de Imágenes, la identificación y análisis de las praxeologías mixtas dentro de esta disciplina tanto de producción como de enseñanza. Lo cual sirvió como base para determinar la Praxeología mixta de la Transformada de Hough. Finalmente, considerando un contexto de la ingeniería mecatrónica se formuló una cuestión generatriz que permitió a través de análisis a priori proponer un posible Recorrido de Estudio e Investigación en torno a la transformada de Hough. / This research is framed within the problem of the teaching of mathematics in the training of future engineers. To address this problem, the relationship between the mathematics taught and the engineering courses are investigated. To this end, the identification and analysis of praxeology in the intermediate discipline of digital image processing are carried out. In addition, the general objective is to analyze the Hough transform for the design of a didactic device defined in the paradigm of questioning the world, which allows mechatronics engineering students to develop mathematical modeling activities that relate some elements of digital image processing and the first courses of mathematics. To achieve this objective, elements of the Anthropological Theory of Didactics have been taken into account, in particular the extended praxeological model proposed by Castela. The theoretical framework has made it possible to study the institutions involved in engineering education, analyze praxeology, and then formulate the proposal of a didactic device involving modeling activities. The methodology used in the research is based on previous works by Macias, Romo Vázquez, Siero, and others. It consists of two phases, which are related to the preliminary analysis, the design of the study and research path, and the a priori analysis of the didactic engineering. As result, we mention: the analysis of the epistemological referents of the Hough transform in the institution of the Digital Image Processing discipline, the identification, and analysis of the mixed praxeology within this discipline both of production and teaching. This served as a basis for determining the Praxeology mixed of the Hough Transform. Finally, considering the context of mechatronic engineering, a generative question was formulated that allowed, through a priori analysis, to propose a possible Study and Research Path around the Hough Transform.

La frecuencia de los incendios forestales ha ido en aumento, debido a actividades humanas y por el aumento del calentamiento global. En consecuencia, el proyecto de tesis tiene como objetivo, el desarrollo de un modelo de red neuronal que se puede integrar al análisis de la magnitud y extensión de los daños, además de apoyar en la planificación de los planes de recuperación del área afectada. Para ello, se realiza una segmentación y análisis de áreas afectadas por incendios forestales en imágenes satelitales usando redes neuronales convolucionales. En un principio, obtenemos un historial de incendios forestales en suelo peruano consultando la página de monitoreo de incendios forestales de SERFOR. Luego, las imágenes satelitales capturadas por el satélite Sentinel 2 se obtienen del repositorio de la agencia espacial europea. Finalmente, debido al gran tamaño de las imágenes obtenidas, estas se fraccionan en imágenes de 512 x 512 píxeles, donde posteriormente, se realiza un etiquetado manual del área afectada por el incendio forestal. Por otro lado, el modelo de red neuronal usa dos conjuntos de datos de imágenes 512 x 512 píxeles, capturadas por los satélites LandSat 8 y Sentinel 2. Inicialmente se trabaja con el conjunto de imágenes de LandSat 8 que ya cuentan con una etiqueta del área afectada. Una vez se obtiene el modelo inicial para la segmentación de la cicatriz del incendio. Se realiza un entrenamiento usando las imágenes de Sentinel 2. Para comprobar el correcto funcionamiento, se implementa una interfaz gráfica que ayuda a mostrar las máscaras de segmentación sobreponiéndose con la imagen original. Adicionalmente, se muestran colores calculados con el índice de calcinación normalizado para mostrar la gravedad del incendio forestal.

El estudio con el título “Propuesta de Metodología para Analizar un Sistema Sectorial de Innovación y aplicar Principios de Gestión de la I+D+I: Caso del Sector de Imágenes Médicas en Radiología” tiene un enfoque integral que busca analizar un sector con las innovaciones más importantes en salud. Los objetivos son desarrollar un método práctico para analizar un sistema sectorial de innovación (SSI) así como para analizar el estado del sistema de gestión de I+D+i en pymes del sector de imágenes médicas en radiología. Además, la investigación busca caracterizar el SSI, conocer las tendencias del sector en el Perú y evaluar la Gestión de I+D+i en sus PYMES, mediante el uso de la norma UNE 166002. La investigación se divide en cuatro etapas, la primera etapa consta de una investigación bibliográfica sobre el desarrollo de las imágenes médicas, revisión de conceptos de sistemas de innovación y de las normas de gestión de I+D+i. La segunda etapa, consiste en el uso de herramientas de vigilancia tecnológica para conocer las tendencias del sector; la tercera etapa se compone de las entrevistas a expertos para la caracterización del sector y en la etapa final las entrevistas a personal de las PYMES para la evaluación de la gestión de I+D+i en estas empresas. Como resultado se muestra una débil articulación entre los actores de este sistema, una escaza producción científica que puede mejorar si se crean los vínculos y soporte financiero adecuado tomando como ejemplo países vecinos como Colombia y Chile. Así mismo las Pymes de este sector pueden mejorar su competitividad si integran actividades formales y explicitas de su gestión en I+D+i. / The study entitled "Proposed Methodology for Analyzing a Sectoral Innovation System and Applying R+D+i Management Principles: Case of the Radiology Medical Imaging Sector" has a comprehensive approach that seeks to analyze a sector with the most important innovations in healthcare. The objectives are to develop a practical method to analyze a sectoral innovation system (SSI) as well as to analyze the state of the R+D+i management system in SMEs in the radiology medical imaging sector. In addition, the research seeks to characterize the SSI, to know the trends of the sector in Peru and to evaluate the R+D+i Management in its SMEs, through the use of the UNE 166002 standard. The research is divided into four stages, the first stage consists of a bibliographic research on the development of medical imaging, review of concepts of innovation systems and R+D+i management standards. The second stage consists of the use of technological vigilance tools to know the trends of the sector; the third stage consists of interviews to experts for the characterization of the sector and in the final stage the interviews to personnel of the SMEs for the evaluation of the R+D+i management in these companies. As a result, it shows there is a weak articulation between the actors of this system, a scarce scientific production that can be improved if the links and adequate financial support are created, taking as an example neighboring countries such as Colombia and Chile. Likewise, SMEs in this sector can improve their competitiveness if they integrate formal and explicit R+D+i management activities.

Según datos de la FAO, la planta de la quinua se originó en los alrededores del lago Titicaca que comparten Perú y Bolivia, destaca por la calidad nutricional que posee, así también los requerimientos del cultivo en cuanto a la poca exigencia en la cantidad de agua, lo cual lo hace un cultivo ideal para contrarrestar el cambio climático. La producción mundial de quinua se encuentra liderada primordialmente por los países de Perú y Bolivia, quienes concentran entre el 83% (año 2015) al 67% (año 2016). En ambos países dicha actividad involucra a no menos de 150,000 familias de pequeños productores. La producción de dicho cultivo es mayoritariamente orgánica con promedios bajos de producción. Como consecuencia del escaso uso de tecnologías productivas, el incremento de plagas, así como de la variabilidad cada vez más impredecible de las condiciones climáticas, los agricultores familiares de ambas regiones continúan presentando niveles de pobreza de 42.9% y extrema pobreza de 21.3% en promedio. (INEI-Perú, INE Bolivia). El presente trabajo de investigación contribuye al mapeo de cultivos el cual constituye una herramienta esencial para la gestión agrícola y la seguridad alimentaria. El objetivo del trabajo de investigación es la evaluación de diversos métodos de clasificación del cultivo de la quinua que permitirá realizar el mapeo automático. El estudio se centra en el uso de técnicas de aprendizaje automático para clasificar cultivos de quinua a partir de imágenes aéreas multiespectrales tomadas desde un sistema aéreo no tripulado. La reflectancia espectral de cinco bandas ópticas se utiliza para determinar modelos de clasificación que se evalúan en las diferentes etapas fenológicas de la quinua. Se exploraron estrategias de aprendizaje automático a las imágenes obtenidas, tales como árboles de decisión, análisis discriminatorio, máquinas de vectores de soporte, K vecino más cercano, conjunto de clasificadores, métodos de aprendizaje profundo de Segnet y Unet. Los conjuntos de datos de entrenamiento se obtuvieron de las ubicaciones de los campos de quinua en Cabana en la región Puno de Perú. Los resultados muestran que las técnicas de aprendizaje profundo superan a otras técnicas en la tarea de clasificación. Se muestran las pruebas realizadas sobre las diversas etapas fenológicas en donde las técnicas de aprendizaje profundo obtienen una precisión de entre 81% y 95%, mientras que las demás técnicas su precisión fueron entre 58% y 87%. / Crop mapping is an essential tool for agricultural management and food security for which remote sensing data can be used. This study focuses on the use of machine learning techniques to classify quinoa crops from multispectral aerial images. Spectral reflectance of five optical bands are used for determining classification models which are evaluated for different phenological stages of quinoa. Decision Trees, Discriminant Analysis, Support Vector Machines, K nearest Neighbor, Ensemble Classifiers, deep learning methods Segnet and Unet were explored. Training datasets were obtained from quinoa crop fields locations at Cabana in the Puno region of Peru. An unmanned aircraft system (UAS) was used to acquire the multispectral images from an altitude of 50 meters. Results show that deep learning techniques outperform the other techniques in the classification task.

La presente tesis se enfoca en la identificación y clasificación de objetos en escenas urbanas de la provincia de Huamanga, explorando un entorno diferente al de las ciudades desarrolladas y otras bases de datos existentes. Se estudiarán las escenas urbanas de Huamanga para segmentar imágenes en 7 clases de datos: personas, vehículos, motociclistas, edificios, veredas, pistas y otros, que incluyen detalles de cielo y cables de energía eléctrica. El enfoque principal de la tesis estará centrado en la visión por computadora, específicamente en la segmentación semántica para la clasificación de objetos. Para ello, se emplearán arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenadas adaptadas a Deeplabv3+, y se utilizarán imágenes de la provincia de Huamanga como base de datos local. La investigación se inicia con un análisis del estado del arte, destacando la importancia de la clasificación de objetos en escenas urbanas y los beneficios del aprendizaje profundo en comparación con métodos tradicionales. Se enfatiza la necesidad de utilizar bases de datos locales sobre las existentes, así como la base teórica para la clasificación de imágenes locales utilizando Deeplabv3+ y redes de aprendizaje profundo mediante la transferencia de aprendizaje. Posteriormente, se describe el diseño, la recopilación y el enfoque de la base de datos locales en comparación con conjuntos de datos como Imagenet y CityScapes, utilizando la arquitectura Deeplabv3+ junto con redes de aprendizaje profundo en los datos locales. Finalmente, se presentan los resultados basados en el incremento del número de datos, analizando la precisión, el Índice de Jaccard (IoU) y el mBFScore tanto a nivel global como por clase, junto con un análisis comparativo con la base de datos Cityscapes. Se proporcionan tablas sumarias que verifican los resultados de cada red de aprendizaje profundo y se propone hardware para dispositivos capaces de ejecutar tareas de segmentación semántica.

Quantitative Sono-Elastographie ist eine neue Technologie für die Ultraschall Bildgebung, die Radiologen maligne Tumoren ohne Risiko der strahlungsinduzierten Krebs (d.h. Mammographie) zu erfassen können. Aufgrund gefunden Rechenkomplexität in der aktuellen Algorithmen, Implementierung von Echtzeit-Anwendungen, die Prüfungsverfahren profitieren wurde jedoch noch nicht berichtet. Zusätzlich, aktuelle Schätzer für die Darstellung eine Elastizität Bilder vorhanden Artefakte der hohen Schätzung Varianz, die die Techniker in die Gegenwart steifer Massen irreführen könnten und zwar, falsch-positive Diagnose zu erzeugen. In dieser Arbeit wird eine GPU-basierte Elastographie-System entwickelt und an einem Forschungsultraschallgeräten implementiert. Quantitative Elastizität in Echtzeit bei 2 FPS mit einer Verbesserung Rechenzeitfaktor aus 26 wird gezeigt. Validierung der Systemgenauigkeit Anzeige wurde, auf Gelatinebasis Gewebe Phantome durchgeführt., waren niedrige Vorspannung der Elastizitätswerte berichtet wurde (4,7 %) bei geringe Anregungsfrequenzen nachahmt. Ausserdem wird eine neue Elastizität Schätzer auf quantitative Sono-Elastographie basiert eingeführt. Ein lineares Problem wurde entlang der seitlichen Abmessung modelliert und eine Regularisierung Methode wurde implementieren. Elastizität Bilder mit niedriger Vorspannung wurde darstellen (1,48 %) sowie seine Leistung in einer Brust kalibrierte Phantom mit verbesserter CNR (47,3 dB) im Vergleich mit anderen Schätzer ausgewertet sowie die Verringerung Seiten Artefakte bereits erwähnt in der Literatur (PD: 22,7 dB, 1DH 28,7 dB) gefunden. Diese zwei Beitrag profitieren, die Umsetzung und Entwicklung weiterer Elastographie Techniken, die eine verbesserte Qualität der Elastizität Bilder liefern könnten und somit eine verbesserte Genauigkeit der Diagnose. / Quantitative sonoelastography is an alternative technology for ultrasound imaging that helps radiologist to diagnose malignant tumors with no risk of radiation-induced cancer (i.e. mammography). However, due to the high computational complexity found in the current algorithms, implementation of real-time systems that could benefit examination procedures has not been yet reported. Additionally, elasticity maps depicted from current estimators feature artifacts of high estimation variance that could mislead the technician into the presence of stiffer masses, generating false positive diagnosis. In this thesis, a GPU-based elastography system was designed and implemented on a research ultrasound equipment, displaying quantitative elasticity in real-time at 2 FPS with an improvement computational time factor of 26. Validation of the system accuracy was conducted on gelatin-based tissue mimicking phantoms, where low bias of elasticity values were reported (4.7%) at low excitation frequencies. Additionally, a new elasticity estimator based on quantitative sonoelastography was developed. A linear problem was modeled from the acquired sonolastography data along the lateral dimension and a regularization method was implemented. The resulting elasticity images presented low bias (1.48%), enhanced CNR and reduced lateral artifacts when evaluating the algorithm’s performance in a breast calibrated phantom and comparing it with other estimators found in the literature. These two contribution benefit the implementation and development of further elastography techniques that could provide enhanced quality of elasticity images and thus, improved accuracy of diagnosis. / Tesis

En el presente trabajo se muestra el desarrollo de un vehículo de pruebas que será parte de un sistema de estacionamiento automático mediante visión robótica, el cual permitiría a un vehículo real estacionarse sin la asistencia de un conductor en su interior. La visión robótica del sistema mencionado no es parte del trabajo realizado, por lo cual se simulará su funcionamiento mediante el ingreso de los parámetros requeridos para el estacionamiento del vehículo, directamente desde una computadora. Esta etapa de visión robótica está actualmente siendo desarrollada como trabajo tesis por una alumna de la Maestría de Procesamiento Digital de Señales de la PUCP. Para el presente trabajo se introducirán manualmente los datos que nos proporcionaría la etapa de visión robótica al programa de computadora. Este se encargará de generar los cálculos de la trayectoria que seguirá el vehículo de pruebas para estacionarse. Con ello se generarán las instrucciones que serán enviadas hacia el vehículo mediante un protocolo de comunicaciones inalámbrico. Finalmente el sistema electrónico implementado controlará el servomotor y el motor con caja reductora encargados de la dirección y del desplazamiento respectivamente. Un codificador incremental detectará el desplazamiento del vehículo garantizando así que el vehículo logre la trayectoria deseada. De ser implementado el sistema en un vehículo real, el proyecto plantea lograr con ello optimizar el espacio utilizado por los vehículos en las zonas de parqueo. Además también disminuir el tiempo que toma el aparcamiento del vehículo y reducir el riesgo de choque durante la maniobra. / Tesis

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. / Tesis

La automatización de procesos, en la actualidad, es una característica inherente a los diversos sistemas modernos. Su desarrollo a través de los años ha permitido diseñar técnicas mucho más precisas y de útil aplicación en diversas áreas. Precisamente en el entorno médico es donde se ha ido realizando bastas innovaciones con el propósito de obtener procedimientos seguros que contribuyan al bienestar del ser humano. El presente trabajo plantea el diseño del software de control de un sistema automático, adaptado a un microscopio, para la captura de imágenes en una muestra médica. Este diseño busca crear un prototipo que sea de utilidad en el área de baciloscopía de los diversos hospitales, ya que es en esa sección donde se realizan procedimientos rutinarios para la obtención de diagnósticos rápidos, que implican una toma de acciones preventivas para salvaguardar la salud del paciente. El trabajo se desarrolla en cuatro capítulos. El primer capítulo presenta el estado actual de la adquisición automática de imágenes de muestras médicas en microscopios, características de estos sistemas, propiedades y el desarrollo tecnológico que implica su fabricación y constante mejora. El segundo capítulo abarca los conceptos básicos necesarios para la comprensión a fondo del tema tratado. En el tercer capítulo se plantean la problemática y los objetivos que se deben cumplir al término del trabajo. Asimismo, se presenta de manera detallada el desarrollo de la solución al problema: Algoritmo de control del sistema, diagrama de flujo y código de programación; para ello se toman en cuenta las consideraciones necesarias para el desarrollo de la técnica realizada manualmente y la calidad mínima de imagen que solicita el especialista para la generación de un diagnóstico fiable. En el cuarto capítulo se realiza la evaluación del Algoritmo diseñado y la comprobación del cumplimiento de las especificaciones requeridas. Asimismo, se realiza la evaluación del trabajo realizado para ver su funcionamiento integral y los alcances que tiene, sus implicancias dentro de un trabajo aplicativo en laboratorio y los posibles errores en el proceso; obteniéndose resultados satisfactorios pues se verifica el correcto funcionamiento del algoritmo de control del sistema, ello se ilustra mediante imágenes de cada campo analizado y gráficas que describen la claridad de las imágenes dentro de la muestra a partir de un punto de referencia (primera imagen capturada manualmente). Posteriormente, se citan las conclusiones generadas a partir de las pruebas realizadas y los objetivos planteados. Estas conclusiones indican el cumplimiento de los objetivos generales y específicos así como sus posibles alcances dentro de un laboratorio de baciloscopía y su aplicación en la telemedicina, llamada telemicroscopía.

La Tuberculosis es una de las enfermedades más letales a nivel mundial. Los esfuerzos en salud pública están dirigidos a la temprana detección de los casos bacilíferos, ya que son la fuente de infección. En el mundo la detección se realiza mediante baciloscopía, que consiste en la observación de muestras de esputo para identificar y contar bacilos con la ayuda de un microscopio. Sin embargo, el procedimiento es subjetivo y consume excesivo tiempo al personal de salud. El presente estudio tiene como objetivo identificar bacilos en imágenes digitales captadas desde el microscopio. Dichas imágenes muestran bacilos y otros artefactos con el mismo color. Ambos tipos de estructura se almacenaron y etiquetaron individualmente conformando la base de datos. Se analizó el espectro de magnitudes de los descriptores de Fourier de dichas estructuras, con el fin de seleccionar los necesarios para la óptima caracterización e identificación. Mediante el método sub-óptimo de selección de características hacia atrás (backward feature selection) se determinó los 14 descriptores que mejor discriminan entre las clases. Para comprobar este método se diseño un programa que procesó las 480 estructuras de la base de datos. Dicho programa obtuvo un porcentaje de acierto de 96.86%, una sensibilidad de 100% y una especificidad de 91.47% El estudio demuestra que es posible la identificación de bacilos mediante la clasificación de descriptores de Fourier previamente seleccionados. Estos resultados sugieren que las técnicas de procesamiento de imágenes digitales tienen el potencial de agilizar el diagnóstico de Tuberculosis.