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

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

We introduce a novel methodology for locally updating an existing 3D solid model of a complex monumental structure with the geometric information provided by a 3D mesh (point cloud) extracted from the digital survey of a specific sector of a monument. Solid models are fundamental for engineering analysis and conservation of monumental structures of the cultural heritage. Finite elements analysis (FEA), the most versatile and commonly used tool for the numerical simulation of the static and dynamic response of large structures, requires 3D solids which accurately represent the outside as well as the inside geometry and topology of the domain to be analyzed. However, the structural changes introduced during the lifetime of the monument and the damage caused by anthropogenic and natural factors contribute to producing complex geometrical configurations that may not be generated with the desired accuracy in standard CAD solid modeling software. On the other hand, the development of digital techniques for surveying historical buildings and cultural monuments, such as laser scanning and photogrammetric reconstruction, has made possible the creation of accurate 3D mesh models describing the geometry of those structures for multiple applications in heritage documentation, preservation, and archaeological interpretations. The proposed methodology consists of a series of procedures which utilize image processing, computer vision, and computational geometry algorithms operating on entities defined in the Solid Modeling space and the Mesh space. The operand solid model is defined as the existing solid model to be updated. The 3D mesh model containing new surface information is first aligned to the operand solid model via 3D registration and, subsequently, segmented and converted to a provisional solid model incorporating the features to be added or subtracted. Finally, provisional and operand models are combined and data is transferred through regularized Boolean operations performed in a standard CAD environment. We test the procedure on the Main Platform of the Huaca de la Luna, Trujillo, Peru, one of the most important massive earthen structures of the Moche civilization. Solid models are defined in AutoCAD while 3D meshes are recorded with a Faro Focus laser scanner. The results indicate that the proposed methodology is effective at transferring complex geometrical and topological features from the mesh to the solid modeling space. The methodology preserves, as much as possible, the initial accuracy of meshes on the geometry of the resultant solid model which would be highly difficult and time consuming using manual approaches. / Tesis

La Leishmaniasis es una enfermedad parasitaria de difícil curación caracterizada por comprometer la piel, mucosas y vísceras. Actualmente, el Grupo de Estudios de Leishmaniasis (GEL) del Instituto de Medicina Tropical Alexander von Humboldt (IMTAvH) de la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) evalúa la mejora del tratamiento de lesiones en la piel ocasionada por la Leishmaniasis cutánea (LC) mediante su categorización en estadíos. Como posible indicador de mejoría los médicos y personal especializado miden el área de la lesión aproximándola a una elipse y trazando el borde de la misma con una lámina transparente sobrepuesta a la superficie de la piel. Estos procedimientos presentan criterios subjetivos para su evaluación, ya que están basados en la experiencia de cada médico. Por tanto, la percepción de mejoría de la lesión presenta alta variabilidad según el médico encargado de la evaluación del tratamiento. En este documento se presenta la descripción de la enfermedad, así como una breve referencia al uso del procesamiento de imágenes aplicado a lesiones de piel y su comparación con métodos manuales. Se muestra la metodología aplicada para el reclutamiento, consentimiento y monitoreo de los pacientes y la metodología para la medición manual y automática. Se describe el proceso de adquisición de imágenes, los procedimientos para hallar el área en las mediciones manuales y las etapas del algoritmo automático para clasificar la lesión y estimar su área. Se indica la evolución del área de la lesión durante el tratamiento en distintos pacientes y se compara con los métodos manuales. Se calculó la variabilidad existente, se obtuvo resultados de hasta un 40% de variabilidad en mediciones manuales, una variabilidad alta para determinar con certeza el valor del área medida. Se mejoró el método de adquisición de imágenes propuesto por el Laboratorio de Imágenes Médicas-PUCP en una investigación previa (Ej. condiciones de iluminación). El algoritmo automático logra estimar el área de manera repetible y este puede ser comparable con los métodos manuales. De esta manera, se corrobora la factibilidad de uso de técnicas de procesamiento de imágenes para obtener el área de la lesión. En los pacientes que dieron su consentimiento para esta investigación, se halló el porcentaje de disminución del área de la lesión respecto al valor inicial, de esta forma, es factible ubicar la lesión en uno de los cinco estadíos propuestos por el GEL-UPCH. Finalmente, se recomienda seguir con la presente investigación haciendo el seguimiento a nuevos pacientes que presenten LC al menos al 95% del tiempo de tratamiento para lograr una validación médica. El área de piel infiltrada no pudo ser estimada debido a que su clasificación depende de la textura de la piel y no del color. Por tanto, se propone y recomienda utilizar alguna técnica de ultrasonido que pueda estimar la rigidez de la piel enferma, de esta manera, se pueda estimar el área para piel infiltrada. / 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. / Tesis

La presente tesis tiene como objetivo la obtención de imágenes aéreas multiespectrales de campos de cultivos a partir de dos imágenes aéreas de una sola banda espectral, este procedimiento es llamado registro de imágenes. En el primer capítulo, se presenta el registro de imágenes como una tarea crucial en el procesamiento de imágenes digitales y particularmente en aplicaciones de percepción remota. La percepción remota es empleada para el monitoreo de cultivos en el proyecto que viene realizando la Pontificia Universidad Católica del Perú y el Centro Internacional de la Papa denominado “Agricultura de Precisión para la Producción de Cultivos de Seguridad Alimentaria y de Agro Exportación”. En el segundo capítulo, se presenta diversos métodos empleados para el registro de imágenes y se propone un método basado en la transformada discreta de wavelets. El algoritmo propuesto es el Dual Tree- Complex Wavelet Transform (DT-CWT), utilizado en el registro de imágenes de diferentes espectros; debido a que presenta ventajas como la multiresolución y su sensibilidad de direccionamiento para resaltar características significativas en las imágenes. En el tercer capítulo, se explica el desarrollo del algoritmo en la herramienta matemática MATLAB. En la primera etapa se obtienen los coeficientes de wavelets, estos deben ayudar a resaltar detalles en las imágenes de la mejor manera posible. En la segunda etapa se muestra la implementación del algoritmo (DT-CWT) con bancos de filtros y finalmente se utiliza la correlación cruzada para poder realizar el registro. Finalmente, se muestra la evaluación del algoritmo en las primeras pruebas se empleo la imagen de Lena y posteriormente se utilizó imágenes de campos de cultivo de olivo y camote. Asimismo, se presentan las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo. / Tesis

El objetivo del presente proyecto profesional es diseñar una propuesta para introducir al mercado el ecógrafo portátil Sonic Care a partir de pruebas de producto aplicando el método Lean Startup en 30 centros de salud privados en los conos este y norte de Lima Metropolitana. El primer capítulo, delimita el proyecto profesional centrando la problemática en la tercera causa de la exclusión social de los servicios de salud: Las fallas en la gestión y/o asignación de los recursos, específicamente en el caso del equipamiento y tecnología adecuados. Se decidió centralizar la investigación en los distritos de la zona norte: Comas, Carabayllo, Puente Piedra y un distrito de la zona este: San Juan de Lurigancho. Esta decisión se tomó considerando tres características importantes de los distritos: Demografía, Nivel Socioeconómico y Ubicación Geográfica. El segundo capítulo contiene el Marco Teórico usado para realizar este proyecto profesional. El tercer capítulo, corresponde a la metodología utilizada. Con respecto a este último punto, al alcance del proyecto es exploratorio descriptivo, asimismo, el enfoque que se adoptó es el mixto. Se utilizó el método Lean Startup y su herramienta transversal Experiment Board a lo largo de cinco iteraciones. Las herramientas para el recojo de información que se utilizaron son el Cardsorting, Malla Receptora de Información y Entrevistas Semi-Estructuradas. En el capítulo cuatro, mediante las dos iteraciones realizadas, se encontró el problema específico que atravesaban los centros de salud con respecto a las fallas en la gestión y/o asignación de los recursos. De esta manera, utilizando Cardorting y entrevistas semiestructuradas pudimos encontrar que el problema principal de estos centros de salud era el uso de ecógrafos antiguos que por tener esta característica, pueden contribuir a la generación de diagnósticos herrados. Por último, la posible solución al problema encontrado viene a ser un ecógrafo nuevo y a bajo costo. En el quinto capítulo, definimos a los posibles clientes potenciales del ecógrafo portátil Sonic Care: Centros de salud ubicados en zonas de NSE D. Asimismo, en este capítulo se describe cual es el producto mínimo viable utilizado en la quinta iteración: El ecógrafo portátil Sonic Care. A su vez, a través de la herramienta de maya receptora de información se determinó cuáles son las características que debería tener el producto mínimo viable para tener éxito con los clientes potenciales que se están eligiendo y generar un prototipo 2.0. En el último capítulo, se detalla la propuesta final del proyecto profesional plasmada en un Lean Canvas. Los elementos descritos en el Lean Canvas son el problema, la solución, las métricas, la propuesta de valor, las ventajas competitivas, los canales de comunicación y el segmento de clientes a los que atenderemos. El resultado de este ejercicio serán los lineamientos básicos en los que, en el futuro, debe basarse un plan de negocios para comercializar el ecógrafo Sonic Care. / Trabajo de suficiencia profesional

El presente proyecto propone un sistema automático de reconocimiento de rostros, a partir de la captura de imágenes faciales por medio de una cámara web. El sistema compara la imagen obtenida con aquellos de usuarios registrados, los cuales se encuentran en una base de datos. Para poder comprender detalladamente el funcionamiento del sistema, el contenido del presente trabajo ha sido dividido en cinco capítulos: los tres primeros describen los fundamentos teóricos utilizados para el desarrollo del software, el cuarto explica con detalle el desarrollo del hardware y del software del sistema; el quinto capítulo contiene las pruebas que se realizaron y los resultados obtenidos. Finalmente, se muestran las conclusiones y las recomendaciones para futuras mejoras.

El proyecto desarrolló un software para la identificación y localización de manera rápida de variedades de plantas de quinua Utilizando datos y la inteligencia artificial. Se halló patrones para la identificación de quinua, que permita determinar la similitud con otras de la misma especie, de forma rápida y confiable. El software realizará una búsqueda en los repositorios de datos de la comunidad científica, para luego analizarlos en busca de patrones que los identifique como parte de las diversas variedades de quinua. Esta investigación apoyó a la comunidad científica ligada a la investigación en agricultura a encontrar variedades de plantas de quinua con características que les permita mejorar y conservar el recurso genético de Chenopodium Quinoa. La comunidad científica que investiga en el campo biológico, cada día se enfrenta a mayores retos que implican el manejo de enormes volúmenes de datos que crecen de manera exponencial en tamaño y complejidad, es así que uno de los problemas que presenta la empresa es de no tener un resultado exacto en el momento de identificar una determinada planta de quinua, hasta hoy se realiza de forma manual por los especialistas, requiriendo tiempo y esfuerzo para su correcta identificación y localización entre sus variedades. Es por ello que se desarrolló un software por medio de un algoritmo de reconocimiento de imágenes que ayudará a los investigadores que requieren procesar grandes volúmenes de información en el menor tiempo posible con la mayor fiabilidad. El proyecto pretende obtener un software que utilizando datos y la inteligencia artificial, pueda realizar el análisis automático, aportando información a los investigadores que requieren procesar grandes volúmenes de información en el menor tiempo posible con la mayor fiabilidad. Con base en esto, el presente trabajo consiste en automatizar el proceso de identificación y localización de las plantas de quinua, para la localización se tuvo el apoyo del GPS, y para el proceso de identificación se basó en imágenes fotográficas, utilizando reconocimiento de patrones, teniendo como objetivo general la construcción de un software para la identificación y localización de las diversas variedades de la planta de quinua, utilizando procesamiento de imágenes para lograrlo.

Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina, data augmentation y mallas poligonales. Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2 experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado. En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos), procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales (reconstrucciones 3D almacenados en el computador).