La Inteligencia de Negocios comprende una serie de tecnologías que permiten la extracción, transformación y carga de datos hacia Data Warehouse preparados para recibir información útil para altos mandos de la organización. En la actualidad, las soluciones basadas en Inteligencia de Negocios permiten que las organizaciones de todo tipo cuenten con apoyo en la toma de decisiones de gran impacto. Sin embargo, en un contexto en el que los datos están en rápido y constante crecimiento, las soluciones de Inteligencia de Negocios son vulnerables a los problemas de consistencia que puedan presentar los datos, por lo que los procedimientos realizados para su transformación llevan a la obtención de reportes inconsistentes que generan problemas en el manejo de la institución. Bajo esta situación, se proponen diversas herramientas para garantizar la calidad de los datos, como la descrita en el actual documento. En el presente proyecto de tesis se propuso el desarrollo de un Modelo de Calidad de Datos que permite la evaluación de los datos que guarda un Data Warehouse, así como sus métricas relacionadas. Este modelo permitió la realización de investigaciones de calidad sobre la base de los parámetros especificados en la familia de normas ISO/IEC 25000, enfocándose especialmente en la ISO/IEC 25012 y la ISO/IEC 25024. Asimismo, se planificó su aplicación práctica en los datos relacionados a la solución de Inteligencia de Negocios de una institución elegida, la institución educativa Edu.Lambda. Este proyecto forma parte de la iniciativa del Grupo de Investigación y Desarrollo de Ingeniería de Software de la Pontificia Universidad Católica del Perú (GIDIS-PUCP), dentro del marco del proyecto [Pro]ductividad y [Cal]idad en [Pro]ductos software y [Ser]vicios software (ProCal-ProSer). El presente trabajo consta de 4 capítulos; en el primero, se realiza la formulación del proyecto al detalle de la problemática, objetivos, resultados esperados, herramientas y alcances; en el segundo, se detallan los conceptos relacionados a la investigación, así como los avances que se han realizado en la misma línea de trabajo; en el tercero, se detalla el modelo de calidad propuesto y la aplicación del mismo sobre la solución de Inteligencia de Negocios de la institución mencionada; y en el cuarto, se muestran las conclusiones, observaciones y recomendaciones relacionadas al proyecto. / Tesis

En la actualidad, diversas técnicas de elastografía buscan caracterizar tejidos para obtener parámetros de visco-elasticidad y poder identificar anomalías de forma no invasiva. Esta metodología se basa en la correlación de la variación de las propiedades mecánicas de los tejidos con cambios patológicos de los mismos, lo cual permite hallar anomalías en diferentes zonas del cuerpo. Dentro de estas técnicas, la sonoelastografía involucra un conjunto de métodos basados en la excitación mecánica del tejido para obtener parámetros de elasticidad relativa o absoluta, dependiendo de la modalidad del ensayo. Esta técnica se puede implementar en escáneres ultrasónicos comerciales que tengan la capacidad de generar imágenes modo Doppler, de forma que se puedan visualizar las señales sonoelastográficas deseadas, con la adición de vibradores externos a determinada frecuencia y amplitud de vibración. En la presente investigación se desarrolla una metodología para caracterizar la implementación del método de sonoelastografía, mediante el estudio de dos parámetros de un ecógrafo de investigación. Estos dos parámetros son: la frecuencia de repetición de pulso y el número de cuadros promedio para la estimación Doppler. Mediante el análisis del comportamiento de las señales en función la relación de estos dos parámetros, se modelarán las señales obtenidas en simulaciones y experimentos. En este sentido, se caracterizó el ecógrafo de investigación mediante la definición de una relación lineal entre ambos parámetros relacionada a la periodicidad de la señal. Asimismo, se analizó el efecto de ambos parámetros, concluyendo que para menores valores de frecuencia de repetición de pulso, el sistema aumenta su sensibilidad, ya que es capaz de medir señales a bajos valores de amplitud de vibración con una variabilidad menor al 10%. No obstante, su rango de medición para esta variabilidad es muy limitado. Esta limitación de rango se reduce al aumentar el valor de frecuencia de repetición de pulso. En contraste, a mayores valores de frecuencia de repetición de pulso, la sensibilidad del sistema se reduce, no pudiendo medir amplitudes de vibración pequeñas. Los resultados obtenidos se correlacionan en simulaciones y experimentos. / Tesis

La retroalimentación juega un papel fundamental en varios tipos de sistemas basados en Interfaces Cerebro Computador (BCI), ésta permite que el usuario aprenda a modular cierto tipo de ondas cerebrales que luego serán usadas como base para un sistema de control. En la presente tesis se desarrolla un sistema BCI que usa el principio de Imaginación Motora en el cual se comparan y evalúan tres estrategias de retroalimentación visual: el movimiento de una barra en una pantalla, animación 3D de manos en una pantalla y el movimiento de manos robóticas. En el desarrollo de este sistema se contemplan las siguientes etapas: Adquisición de señales, preprocesamiento de señales, extracción y selección de características, clasificación y retroalimentación al sujeto. En el presente trabajo se utiliza la técnica de análisis de componentes independientes, la cual provee un filtro espacial que busca recuperar la independencia de las señales. Se utilizan como características las energías de las señales y se clasifica mediante una máquina de soporte vectorial. El procesamiento se realiza en tiempo real en el entorno de Simulink. Los resultados indican que la retroalimentación visual mediante manos robóticas influye positivamente en mayor medida que la retroalimentación mediante animación, sin embargo, estos resultados deben ser validados con una cantidad mayor de sujetos. / Tesis

An institution of higher education that develops research projects can learn and remember the knowledge generated by these projects. In this applied research proposes a framework for the management of organizational memory oriented research projects within a Higher Education Institution to support the capture, storage and retrieval of knowledge from research projects, which could provide access to documents or documentation thereof, of the events that accompany them and are specific for each research project, the sources of information necessary to conduct a research project, the skills required for a given (s) project (s) for research and solutions or results of research projects. / Una Institución de Educación Superior que desarrolla proyectos de investigación puede aprender y recordar el conocimiento generado por éstos proyectos. En la presente investigación aplicada se propone un framework para la gestión de una memoria organizacional orientada a proyectos de investigación dentro de una Institución de Educación Superior para soportar la captura, almacenamiento y recuperación del conocimiento de proyectos de investigación, con lo cual se podría brindar acceso a los documentos o documentación de los mismos, de los hechos que los acompañan y que son específicos para cada proyecto de investigación, de las fuentes de información necesarias para llevar a cabo un proyecto de investigación, de las competencias requeridas para determinado(s) proyecto(s) de investigación y de las soluciones o resultados de los proyectos de investigación. / Tesis

El presente trabajo de tesis tiene como objetivo principal el desarrollo de un algoritmo de estabilización de video robusto y eficiente frente a cambios de escala, rotación e iluminación. La estabilización de video es una etapa de pre procesamiento utilizada para eliminar o reducir el ruido que se adhiere debido a movimientos involuntarios en los videos. Su importancia radica en que procesamientos posteriores requieren de imágenes alineadas y libres de distorsión espacial. El documento está divido en cuatro capítulos descritos a continuación: En el capítulo 1 se presenta la problemática de la estabilización de videos así como las aplicaciones en diversos campos. Se explicará cómo los videos pueden ser afectados por factores ajenos a la cámara. Entre las aplicaciones se mencionarán procesamientos posteriores que requieren estabilización como paso previo y aplicaciones finales en temas de seguridad, industria y entretenimiento. En el capítulo 2 se mencionan las alternativas de solución del problema. Se presentan tanto las alternativas como sus características, ventajas y desventajas. Entre ellas se describen algunas alternativas mecánicas, que involucran equipos y sistemas sofisticados, y alternativas digitales como registro de imágenes, Structure from Motion y Geometría Epipolar. El capítulo 3 describe la metodología a emplear. Se utilizan gráficas, diagramas e imágenes para mostrar de manera sencilla cómo se piensa atacar el problema. Se describen los parámetros utilizados en cada etapa. El capítulo 4 muestra las simulaciones y los resultados del algoritmo implementado. Mediante imágenes se muestra los resultados de las etapas descritas en el capítulo anterior / Tesis

La necesidad de identificar un vehículo está relacionada con el reconocimiento de las placas correspondientes; esto se hace necesario debido a que se podría tener un mejor control en casos de infracciones, así como robos o accidentes vehiculares. La seguridad ciudadana está ligada con estos factores, por lo que el desarrollo de un sistema automático de reconocimiento de placas vehiculares ayudaría a tener una ciudad más segura. Esta Tesis plantea como solución el desarrollo de un algoritmo para la localización automática de placas vehiculares basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes, detecta placas hechas en el Perú, las cuales cuentan principalmente con caracteres oscuros en fondo de color uniforme. Se investiga algunos métodos existentes para la extracción de las regiones de interés en las imágenes, placas, describiendo las técnicas principales que resuelven la problemática, indicando la eficiencia de éxito y las dificultades de cada una de ellas. Consta de cuatro capítulos: en el primero, se detalla la importancia de desarrollar sistemas automáticos de identificación de placas en base al uso de aplicaciones prácticas y se indican las consideraciones generales que se toman en cuenta para delimitar el alcance del trabajo. En el segundo capítulo se describe el estado del arte lo cual consta de métodos que se utilizarán como referencia para la realización del trabajo propuesto. El tercer capítulo describe detalladamente el desarrollo del algoritmo planteado a partir de dos procesos principales: umbralización automática y extracción. El proceso de umbralización automática consiste en el cálculo del valor umbral para la obtención de la imagen binaria requerido para el siguiente proceso, se determinan los puntos de interés en base a las características de la existencia de caracteres en la imagen. El proceso de extracción logra extraer la región de la imagen que contiene la placa vehicular a partir de las propiedades geométricas de la misma. Por último, el capítulo cuatro expone los resultados obtenidos mediante el uso de una herramienta de software especializado en procesamiento de imágenes, se realizan comparaciones con algoritmos desarrollados inicialmente y se concluye el método más eficiente que cumple con el objetivo establecido. / Tesis

En el presente trabajo de tesis se comparan dos métodos tecnológicos para la obtención de miel de yacón a nivel de Planta Piloto, tanto en marmita a presión atmosférica como en un concentrador a presión a vacío. En los análisis de Fructooligosacáridos (FOS), se obtienen como resultados entre 34,55 y 41,77 g/100 g ms (muestra seca), para la miel de yacón producida en marmita a presión atmosférica como en un concentrador a presión de vacío, respectivamente. Como resultado de los balances de materia se obtiene un rendimiento en el método de marmita a presión atmosférica de 1 kg Miel = 16,78 kg de yacón, con un tiempo total de operación de 297 min. En el concentrador a presión a vacío con un rendimiento de 1 kg Miel = 14,04 kg de yacón, con un tiempo total de operación de 225min. En los balances de energía se obtuvo: - Q = 3402,42 kcal/h y Q = 6766,30 kcal/h para el método de marmita a presión atmosférica y en un concentrador a presión de vacío, respectivamente. El análisis fisicoquímico, reporta que la miel de yacón obtenida a presión atmosférica, tiene una densidad de 1,32g/ml, con una concentración de sólidos solubles de 74°Brix, azúcar reductor de 21,09 g/100g, humedad de 52,35g /100g y una viscosidad de 157,00cps. Así mismo para la miel de yacón obtenida a presión a vacío, tiene una densidad de 1,32g/ml, con una concentración de sólidos solubles de 74°Brix, azúcar reductor de 37,49 g/100g, una humedad de 31,13g /100g y una viscosidad de 174,27cps. Los resultados del análisis microbiológico, indican que la miel de yacón es apta para el consumo humano, a la vez, cumple con la Resolución Ministerial N° 615-2003-SA/DM. Los resultados de análisis sensorial, indica que el panel de degustación acepta la miel producida a presión atmosférica; como a presión de vacío es positiva, siendo esta última con mejor aceptación. En el estudio económico indica que la miel de yacón producida en un concentrador a presión de vacío es más económica que la miel de yacón producida en marmita, se tiene que la diferencia entre los métodos es de S/. 2,60 por cada frasco de 400g de miel de yacón, con un precio por cada frasco de 41,4 nuevos soles. / Tesis

Brain tumors are part of a group of common, non-communicable, chronic and potentially lethal diseases affecting mostfamilies in Europe. Imaging plays a central role in brain tumor management, from detection and classification to staging andcomparison. Increasingly, magnetic resonance imaging (MRI) scan is being used for suspected brain tumors, because in addition tooutline the normal brain structures in great detail, has a high sensitivity for detecting the presence of, or changes within, a tumor.Currently most of the process related to brain tumors such as diagnosis, therapy, and surgery planning are based on its previoussegmentation from MRI. Brain tumor segmentation from MRI is a challenging task that involves various disciplines. The tumors to besegmented are anatomical structures, which are often non-rigid and complex in shape, vary greatly in size and position, and exhibitconsiderable variability from patient to patient. Moreover, the task of labeling brain tumors in MRI is highly time consuming and thereexists significant variation between the labels produced by different experts. The challenges associated with automated brain tumor segmentation have given rise to many different segmentationapproaches. Although the reported accuracy of the proposed methods is promising, these approaches have not gained wide acceptance among the neuroscientists for every day clinical practice. Two of the principal reasons are the lack of standardizedprocedures, and the deficiency of the existing methods to assist medical decision following a technician way of work. For a brain tumor segmentation system has acceptance among neuroscientists in clinical practice, it should supportmedical decision in a transparent and interpretable way emulating the role of a technician, considering his experience and knowledge. This includes knowledge of the expected appearance, location, variability of normal anatomy, bilateral symmetry, andknowledge about the expected intensities of different tissues. The image related problems and the variability in tissue distribution among individuals in the human population makes that some degree of uncertainty must be considered together with segmentationresults. A possible solution for designing complex systems, in which it is required to incorporate the experience of an expert, or the related concepts appear uncertain, is the use of soft computing techniques such as fuzzy systems. An important advantage of fuzzysystems is their ability for handling vague information. In this work, it is proposed the development of a method to assist the specialists in the process of segmenting braintumors. The main objective is to develop a system that can follow a technician way of work, considering his experience andknowledge. More concretely, it is presented a fully automatic and unsupervised segmentation method, which considers humanknowledge. The method successfully manages the ambiguity of MR image features being capable of describing knowledge about thetumors in vague terms. The method was developed making use of the powerful tools provided by fuzzy set theory. This thesis presents a step-by-step methodology for the automatic MRI brain tumor segmentation. For achieving the fullyautomatic and unsupervised segmentation, objective measures are delineated by means of adaptive histogram thresholds for defining the non-tumor and tumor populations. For defining the tumor population a symmetry analysis is conducted. The proposed approach introduces a new way to automatically define the membership functions from the histogram. The proposed membership functions are designed to adapt well to the MRI data and efficiently separate the populations. Since any post-processing is needed, and the unique pre-processing operation is the skull stripping, the proposed segmentation technique reduces the computational times. The proposed approach is quantitatively comparable to the most accurate existing methods, even thoughthe segmentation is done in 2D.

En el presente trabajo de tesis se comparan dos métodos tecnológicos para la obtención de miel de yacón a nivel de Planta Piloto, tanto en marmita a presión atmosférica como en un concentrador a presión a vacío. En los análisis de Fructooligosacáridos (FOS), se obtienen como resultados entre 34,55 y 41,77 g/100 g ms (muestra seca), para la miel de yacón producida en marmita a presión atmosférica como en un concentrador a presión de vacío, respectivamente. Como resultado de los balances de materia se obtiene un rendimiento en el método de marmita a presión atmosférica de 1 kg Miel = 16,78 kg de yacón, con un tiempo total de operación de 297 min. En el concentrador a presión a vacío con un rendimiento de 1 kg Miel = 14,04 kg de yacón, con un tiempo total de operación de 225min. En los balances de energía se obtuvo: - Q = 3402,42 kcal/h y Q = 6766,30 kcal/h para el método de marmita a presión atmosférica y en un concentrador a presión de vacío, respectivamente. El análisis fisicoquímico, reporta que la miel de yacón obtenida a presión atmosférica, tiene una densidad de 1,32g/ml, con una concentración de sólidos solubles de 74°Brix, azúcar reductor de 21,09 g/100g, humedad de 52,35g /100g y una viscosidad de 157,00cps. Así mismo para la miel de yacón obtenida a presión a vacío, tiene una densidad de 1,32g/ml, con una concentración de sólidos solubles de 74°Brix, azúcar reductor de 37,49 g/100g, una humedad de 31,13g /100g y una viscosidad de 174,27cps. Los resultados del análisis microbiológico, indican que la miel de yacón es apta para el consumo humano, a la vez, cumple con la Resolución Ministerial N° 615-2003-SA/DM. Los resultados de análisis sensorial, indica que el panel de degustación acepta la miel producida a presión atmosférica; como a presión de vacío es positiva, siendo esta última con mejor aceptación. En el estudio económico indica que la miel de yacón producida en un concentrador a presión de vacío es más económica que la miel de yacón producida en marmita, se tiene que la diferencia entre los métodos es de S/. 2,60 por cada frasco de 400g de miel de yacón, con un precio por cada frasco de 41,4 nuevos soles.

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