Nowadays spectrometers are useful in many applications such as bio-medical technology among other industrial fields. State of the art low-cost spectrometers are usually equipped with linear photoelectric array detectors (line detectors). This thesis covers part of the software development for a low-cost multichannel spectrometer using a matrix detector instead of a linear array detector. The image acquisition including an automatic integration time optimizer was implemented. Furthermore, algorithms for data extraction and calibration were developed. Finally, the multi-channel-system with the new software was compared with a high-resolution spectrometer and the results were discussed. / Tesis

En latitudes ecuatoriales, el estudio de las señales de radar de dispersión incoherente (ISR, por sus siglas en inglés) en la región E de la Ionósfera es perjudicado drásticamente por la interferencia de potentes señales provenientes del Electrochorro Ecuatorial (EEJ, por sus siglas en inglés). En base a que estas dos señales (ISR y EEJ) provienen de regiones en el cielo con posiciones angulares distintas, en la presente tesis se evalúa la factibilidad de emplear técnicas de filtrado espacial con el radar del Radio Observatorio de Jicamarca (ROJ) para mejorar las medidas de dispersión incoherente reduciendo la interferencia del EEJ. Con ello se pretende resolver un problema existente desde 1961 cuando entró en funcionamiento el ROJ. El filtro espacial a implementar debe garantizar la mínima distorsión en la medición de las señales ISR. Para ello se evaluaron diferentes técnicas no paramétricas de filtrado espacial, así como diversas configuraciones de arreglos de antenas en condiciones muy cercanas a la realidad por medio de la simulación numérica del proceso en su conjunto. Esta simulación contempló: la generación de señales y patrones de radiación de las antenas, la interacción de los dominios espacio-ángulo, y el procesamiento de datos que conduce a la obtención de los coeficientes del filtro. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios hasta los casos con niveles de potencia del EEJ de 60dB más fuertes que los ecos de ISR. Las principales contribuciones de este trabajo son: la solución de este problema bidimensional con un tratamiento unidimensional por medio de un arreglo lineal de 6 antenas distribuidas espacialmente en forma no redundante, y la estrategia matemática empleada para lograr, con este arreglo no redundante, resultados similares a los que se hubieran obtenido con un número mayor de antenas. / 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

En esta época, se han desarrollado diversas aplicaciones y sistemas que permiten mejorar la vida de las personas que han nacido u adquirido algún tipo de discapacidad con el paso de los años. En el caso de las personas cuyas discapacidades están relacionadas a la incapacidad de hablar fluidamente, las aplicaciones de entrenamiento que actualmente existen buscan hacer que el usuario practique ciertas lecturas y situaciones reales a fin de evaluar el nivel de fluidez mediante la práctica constante. Sin embargo, no todas ellas proporcionan información concisa sobre la ubicación de distorsiones y disfluencias en las cuales el tartamudo debe entrenarse. El presente trabajo comprende el diseño de un sistema de medición de la fluidez del habla mediante procesamiento de voz que, aplicando diversos algoritmos, permite a un usuario practicar, retroalimentar e identificar vocales críticas en las cuales se debe prestar mayor atención al momento de hablar. Finalmente, se analizan resultados cuantitativos provenientes de los usuarios para poder clasificar el nivel de gravedad de su tartamudez. / Tesis

La presente tesis doctoral, con un enfoque cualicuantitativo (mixto), se enmarca en la línea del análisis de sentimientos en redes sociales, forma parte del proyecto Life, que busca crear una plataforma integral para detectar y brindar apoyo especializado a usuarios de redes sociales que publican textos con contenido suicida. Por ello se desarrolló el Corpus Life para realizar experimentos con algoritmos de aprendizaje automático, mismo que originalmente constaba de 102 mensajes suicidas (71 textos en inglés y 31 textos en español), 70 de estas muestras Sin Riesgo y 32 con Riesgo. Pero debido al escaso número de muestras y al desbalance entre ellas, los resultados generados no eran confiables. Por ello esta investigación tuvo como objetivo general desarrollar un método semi-supervisado para detectar, clasificar y anotar en el Corpus Life, textos extraídos de entornos digitales, con el fin de incrementar su número de anotaciones, mediante un proceso de evaluación automática de su calidad, previo a su inclusión o exclusión. Anotaciones que fueron evaluadas manualmente, utilizando para ello la medida de concordancia Cohen´s Kappa, con la participación de anotadores especializados quienes evaluaron los textos, alcanzando un nivel de acuerdo entre anotadores de 0,86, cercano al 0,78-0,81 de significancia estadística alcanzado automáticamente por medio del índice macro f1, con el método semi-supervisado. Lo que conllevo a alcanzar experimentos de un mayor grado de confiabilidad, por medio de un método estructurado con actividades, roles y procesos bien definidos y enlazados. / This doctoral thesis with a qualitative-quantitative (mixed) approach is part of the analysis of feelings in social networks that publish texts with suicidal content. For this reason, Corpus life was developed to carry out experiments with machine learning algorithms, which originally consisted of 102 suicide messages (71 texts in English and 31 texts in Spanish), 70 of these samples without risk and 32 with risk. But due to the small number of samples and the imbalance between them, the generated outcome was not reliable. Therefore, this research had the general objective of developing a semi-supervised method to detect, classify and annotate in the Corpus Life, texts extracted from digital environments, in order to increase their number of annotations, through a process of automatic assessments of their quality, prior to their inclusion or exclusion. Records which were tested manually, using the Cohen's Kappa concordance measure, with the participation of specialized annotators who evaluated the texts, reaching a level of agreement between annotators of 0.86, close to 0.78-0.81 of statistically significant reaching automatically by means of the f1 macro index, with the semi-supervised method. This led to achieving experiments with a higher degree of reliability, through a structured method with well-defined and linked activities, roles and processes.

Autonomous systems are one interesting topic recently investigated; for land and aerial vehicles; however, the main limitation of aerial vehicles is the weight to carry on-board, since the power consumed depends on this and hardware like sensors and processor is limited. The present thesis develops an application of digital image processing to detect obstacles using only a monocamera, there are some approaches but the present report wants to focus on the distance estimation approach that, in future works, can be combined with other methods since this approach is more general. The distance estimation approach uses feature detection algorithms in two consecutive images, matching them and thus estimate the obstacle position. The estimation is computed through a mathematical model of the camera and projections between those two images. There are many parameters to improve final results and the best parameters are found and tested with consecutive images, which were captured every 0.5m along a straight path of 5m. Fraunhofer position modules are tested with the entire algorithm. Finally, in order to establish the new path without obstacles, an optimal binary integer programming problem is proposed, adapting the approach using results obtained from the distance estimation and obstacle detection. Resulting data is suitable for combining them with information obtained from conventional sensors, such as ultrasonic sensors. The obtained mean error is between 1% and 12% in short distances (less than 2.5 m) and greater with longer distances. The complexity of this study lies in the use of a single camera for the capture of frontal images and obtaining 3D information of the environment, the computation of the obstacle detection algorithm is tested off-line and the path-planning algorithm is proposed with detected keypoints in the background. / Autonome Systeme sind ein interessantes Thema vor kurzem untersucht; für Land- und Luftfahrzeuge; Allerdings ist die Hauptbegrenzung von Luftfahrzeugen das Gewicht, um an Bord zu tragen, da die verbrauchte Energie davon abhängt und Hardware wie Sensoren und Prozessor begrenzt ist. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine Anwendung der digitalen Bildverarbeitung zur Erkennung von Hindernissen, die nur eine Monokamera verwenden, es gibt einige Ansätze, aber der vorliegende Bericht will sich auf den Abstandsschätzungsansatz konzentrieren, der in Zukunft mit anderen Methoden kombiniert werden kann, da dieser Ansatz ist allgemeiner. Der Abstandsschätzungsansatz verwendet Merkmalserkennungsalgorithmen in zwei aufeinanderfolgenden Bildern, passt sie an und schätzt somit die Hindernisposition ab. Die Schätzung wird durch ein mathematisches Modell der Kamera und Projektionen zwischen diesen beiden Bildern berechnet. Es gibt viele Parameter, um die endgültigen Ergebnisse zu verbessern, und die besten Parameter werden mit aufeinanderfolgenden Bildern gefunden und getestet, die alle 0,5 m auf einem geraden Weg von 5 m erfasst wurden. Fraunhofer-Positionsmodule werden mit dem gesamten Algorithmus getestet. Schließlich wird, um den neuen Weg ohne Hindernisse zu etablieren, ein optimales Binär-Integer-Programmierproblem vorgeschlagen, das den Ansatz unter Verwendung von Ergebnissen, die aus der Abstandsschätzung und der Hinderniserkennung erhalten wurden, anpasst. Die daraus resultierenden Daten eignen sich zur Kombination mit Informationen aus konventionellen Sensoren wie Ultraschallsensoren. Der erhaltene mittlere Fehler liegt zwischen 1 % und 12 % in kurzen Abständen (weniger als 2,5 m) und größer mit längeren Abständen. Die Komplexität dieser Studie liegt in der Verwendung einer einzigen Kamera für die Erfassung von Frontalbildern und dem Erhalten von 3D-Informationen der Umgebung, wird die Berechnung des Hinderniserfassungsalgorithmus off-line getestet und derWegplanungsalgorithmus wird mit erkannten Keypoints vorgeschlagen im Hintergrund. / Tesis

El seguimiento múltiple de personas en escenas reales es un tema muy importante en el campo de Visión Computacional dada sus múltiples aplicaciones en áreas como en los sistemas de vigilancia, robótica, seguridad peatonal, marketing, etc., además de los retos inherentes que representa la identificación de personas en escenas reales como son la complejidad de la escena misma, la concurrencia de personas y la presencia de oclusiones dentro del video debido a dicha concurrencia. Existen diversas técnicas que abordan el problema de la segmentación de imágenes y en particular la identificación de personas, desde diversas perspectivas; por su parte el presente trabajo tiene por finalidad desarrollar una propuesta basada en Histograma de Orientación de Gradientes (HOG) para el seguimiento múltiple de personas basado en video. El procedimiento propuesto se descompone en las siguientes etapas: Procesamiento de Video, este proceso consiste en la captura de los frames que componen la secuencia de video, para este propósito se usa la librería OpenCV de tal manera que se pueda capturar la secuencia desde cualquier fuente; la siguiente etapa es la Clasificación de Candidatos, esta etapa se agrupa el proceso de descripción de nuestro objeto, que para el caso de este trabajo son personas y la selección de los candidatos, para esto se hace uso de la implementación del algoritmo de HOG; por último la etapa final es el Seguimiento y Asociación, mediante el uso del algoritmo de Kalman Filter, permite determinar las asociaciones de las secuencias de objetos previamente detectados. La propuesta se aplicó sobre tres conjuntos de datos, tales son: TownCentre (960x540px), TownCentre (1920x1080px) y PETS 2009, obteniéndose los resultados para precisión: 94.47%, 90.63% y 97.30% respectivamente. Los resultados obtenidos durante las experimentaciones validan la propuesta del modelo haciendo de esta una herramienta que puede encontrar múltiples campos de aplicación, además de ser una propuesta innovadora a nivel nacional dentro del campo de Vision Computacional. / Tesis

Understanding the spatial distribution of prostate cancer and how it changes according to prostate specific antigen (PSA) values, Gleason score, and other clinical parameters may help comprehend the disease and increase the overall success rate of biopsies. This work aims to build 3D spatial distributions of prostate cancer and examine the extent and location of cancer as a function of independent clinical parameters. The border of the gland and cancerous regions from whole-mount histopathological images are used to reconstruct 3D models showing the localization of tumor. This process utilizes color segmentation and interpolation based on mathematical morphological distance. 58 glands are deformed into one prostate atlas using a combination of rigid, a ne, and b-spline deformable registration techniques. Spatial distribution is developed by counting the number of occurrences in a given position in 3D space from each registered prostate cancer. Finally a di erence between proportions is used to compare di erent spatial distributions. Results show that prostate cancer has a significant di erence (SD) in the right zone of the prostate between populations with PSA greater and less than 5 ng=ml. Age does not have any impact in the spatial distribution of the disease. Positive and negative capsule-penetrated cases show a SD in the right posterior zone. There is SD in almost all the glands between cases with tumors larger and smaller than 10% of the whole prostate. A larger database is needed to improve the statistical validity of the test. Finally, information from whole-mount histopathological images could provide better insight into prostate cancer. / Tesis

In this thesis, we introduce a novel distributed version of the N-FINDR endmember extraction algorithm, which is able to exploit computer cluster resources in order to efficiently process large volumes of hyperspectral remote sensing data. The implementation of the distributed algorithm was done by extending the InterCloud Data Mining Package capabilities, originally adopted for land cover classification, through the HyperCloud-RS framework, here adapted for performing endmember extraction processes, which can be likewise executed on cloud computing environments, allowing users to elastically access and exploit processing power and storage space within cloud computing architectures, for adequately processing large volumes of hyperspectral data. The framework supports distributed execution, network communication, and fault tolerance, transparently and efficiently to the user. The experimental analysis addresses the performance issues, assessing both accuracy and execution time, over the processing of different synthetic versions of the AVIRIS Cuprite hyperspectral dataset, with 3.1 Gb, 6.2 Gb, and 15.1Gb respectively, thus addressing the issue of dealing with large-scale hyperspectral data. As a further contribution of this work, we describe in detail how to extend the HyperCloud-RS framework by integrating new endmember extraction algorithms within the proposed architecture, thus enabling researchers to implement their own distributed endmember extraction approaches specifically designed for processing large volumes of hyperspectral data.

Chronic wounds are a serious health problem because they do not follow a normal healing process and take a long time to heal. Monitoring the evolution of the wound is vital to evaluate the current treatment and determine the need for a different approach. Traditionally, this assessment is based on manual measurements and visual observation, which can be subjective and non-quantitative, leading to uncertainty in patient follow-up. This thesis proposes to leverage color and thermal imaging from cameras embedded in a smartphone to provide a non-invasive tool for wound assessment. Standard and affordable devices enables its applicability and scalability in clinical settings. We propose a methodology to create realistic and accurate 3D thermal models from a set of images captured with affordable and handheld devices. This approach was automated and evaluated in clinical settings on a total of 68 wound cases with varying degrees of severity, in Lima, Peru. Our findings show the feasibility of this method and highlight its potential for wound assessment through the use of thermal metrics derived from the 3D thermal models. / Les plaies chroniques constituent un problème de santé grave car elles ne suivent pas un processus de guérison normal et prennent beaucoup de temps à guérir. Le suivi de l’évolution de la plaie est vital pour évaluer le traitement actuel et déterminer la nécessité d’une approche différente. Traditionnellement, cette évaluation est basée sur des mesures manuelles et une observation visuelle, qui peuvent être subjectives et non quantitatives, entraînant une incertitude dans le suivi du patient. Cette thèse propose d’exploiter l’imagerie couleur et thermique des caméras embarquées dans un smartphone pour fournir un outil non invasif d’évaluation des plaies. Des appareils standards et abordables permettent son applicabilité et son adaptabilité en milieu clinique. Nous proposons une méthodologie pour créer des modèles thermiques 3D réalistes et précis à partir d’un ensemble d’images capturées avec des appareils portables et abordables. Cette approche a été automatisée et évaluée en milieu clinique sur un total de 68 cas de plaies de différents degrés de gravité, à Lima, au Pérou. Nos résultats montrent la faisabilité de cette méthode et mettent en évidence son potentiel pour l’évaluation des plaies grâce à l’utilisation de métriques thermiques dérivées des modèles thermiques 3D. / Las heridas crónicas constituyen un grave problema de salud porque no siguen un proceso normal de cicatrización y tardan mucho tiempo en curar. El seguimiento de la evolución de la herida es vital para evaluar el tratamiento actual y determinar la necesidad de un enfoque diferente. Tradicionalmente, esta evaluación se basa en mediciones manuales y en la observación visual, que pueden ser subjetivas y no cuantitativas, lo que genera incertidumbre en el seguimiento del paciente. Esta tesis propone aprovechar las imágenes térmicas y a color de cámaras integradas en un smartphone para proporcionar una herramienta no invasiva de evaluación de heridas. Los dispositivos estándar y asequibles permiten su aplicabilidad y escalabilidad en entornos clínicos. Proponemos una metodología para crear modelos térmicos 3D realistas y precisos a partir de un conjunto de imágenes captadas con dispositivos asequibles y portátiles. Este enfoque se automatizó y evaluó en entornos clínicos sobre un total de 68 casos de heridas con distintos grados de gravedad, en Lima, Perú. Nuestros hallazgos muestran la viabilidad de este método y destacan su potencial para la evaluación de heridas mediante el uso de métricas térmicas derivadas de los modelos térmicos 3D.