Ingeniería Electrónica
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Item Diseño de un sistema de detección óptico de un termociclador PCR en tiempo real(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025-03-20) Salazar Cusi, Kevin Arnold; Flores Robles, Domingo VladimirEl presente trabajo tiene como objetivo diseñar el sistema de detección óptico de un termociclador en tiempo real, con el que se podrá monitorear la amplificación del ADN en el proceso de laReacción enCadena de la Polimerasa (PCR) para ser utilizado como una herramienta de diagnóstico de enfermedades infecciosas. El desarrollo de esta tesis, tiene como base el termociclador desarrollado por el grupo de investigación de la PUCP, “Grupo de Desarrollo de Equipos para Laboratorios Biológicos” Equi-LaB, para obtener de dichos avances los conocimientos que se necesitan para la técnica del PCR. La tarea en la que se enfoca este trabajo es diseñar un sistema de detección óptico que se utiliza para monitorear la amplificación del ADN en tiempo real. Todo este proceso se desarrolla para diseñar un termociclador en tiempo real partiendo el prototipo de termociclador en tiempo final de Equi-LaB. Este trabajo se ha dividido en 4 capítulos y son los siguientes: En el capítulo 1, se mencionan las bases teóricas que comprenden la técnica del PCR y como están relacionadas con el termociclador. También, las aplicaciones que tiene un termociclador y las ventajas entre los 2 tipos de termociclador que existen, es decir los de tiempo final y tiempo real. En el capítulo 2, se encuentra las generalidades del termociclador en tiempo real y los componentes necesarios su diseño. Luego de ello después del análisis correspondiente se elabora una propuesta de solución. En el capítulo 3,se desarrolla los procesos necesarios para la implementación de todos los componentes que se han seleccionado en el capítulo anterior y algunas simulaciones que confirmen el funcionamiento esperado. En el capítulo 4, se realizan las pruebas correspondientes del sistema de detección óptico, así como una evaluación final. Finalmente, se presentan las conclusiones obtenidas en todo el procesos y recomendaciones.Item Diseño de procedimiento de adquisición de imágenes térmicas según el método de estrés térmico y software para obtención de gradientes de temperatura y análisis, orientado a futura aplicación en detección preventivo de pie diabético(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025-03-04) Cóndor Cóndor, Luis Gianfranco; Vilcahuamán Cajacuri, Luis AlbertoLa diabetes mellitus es una enfermedad en la cual el organismo no procesa de forma adecuada la insulina, provocando una acumulación excesiva de azúcar en la sangre. En el mundo, alrededor de 382 millones de personas adultas sufren diabetes [4]. Por otro lado, en el Perú se registra 1 millón de personas que padecen dicha enfermedad y más de 2 millones de personas con prediabetes; y según información actual del sistema de salud público no existe un programa de prevención principalmente a nivel primario para atender los casos en mención [80]. Asimismo, se observa que el número de personas con diabetes van en rápido crecimiento en nuestro país, debido al estilo de vida de la población el cual se caracteriza por la ingesta de comidas con alto contenido calórico. Esto último se puede ver reflejado en los resultados de la encuesta ENDES 2013 -realizada a una población de 7000 hogares a nivel nacional y conformada por personas mayores de 18 años- que indican que el 33.8% posee sobrepeso y 18.3% obesidad. Una de las complicaciones que presentan estos pacientes es el pie diabético, con lo cual se estima que de esta población el 15% en algún momento de su vida desarrollará una úlcera, y de ellos entre el 50% al 70% estará en riesgo de sufrir una amputación [5]. Actualmente hay procedimientos que se utilizan para si diagnóstico o monitoreo; sin embargo, algunos son invasivos o subjetivos. En el presente trabajo se diseñó un procedimiento de adquisición de imágenes térmicas basado en el método de estrés térmico con el fin de brindar una alternativa para detección de pie diabético. Asimismo, se planteó el diseño del protocolo a seguir para la adquisición de imágenes térmicas, en base a estudios realizados con termografía, y finalmente, el diseño y uso de un software del procesamiento de imágenes, en base a lo requerido para la obtención de gradientes de temperatura mediante umbralización [52], [72], [73] y el algoritmo de iteración de punto cercano [53], [54]. Del mismo modo, se presentó el diseño de un protocolo para la adquisición de imágenes que no atentan contra la salud del paciente ni es invasivo; además se codificó un software que detecta el área plantar, indiferente a tonalidad de la piel, permitiendo segmentar la imagen térmica para obtener temperaturas máximas y mínimas, también las gradientes de temperatura que sean mayores a 2.2°C [49] antes y después de la aplicación del estrés permitiendo detectar el conjunto de áreas que se relacionarían al deterioro de tejidos y posterior aparición de las úlceras diabéticas, las mismas que se buscan prevenir con la presente investigación.Item Real time water removal for underwater photogrammetry with depth information(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-12-03) Torres Padilla, Sebastian Jesus; Carranza De La Cruz, Cesar AlbertoEn la actualidad, la restauración de imágenes submarinas sigue siendo un tópico complejo en el ámbito de la imagenología óptica subacuática. Esto se debe a que los efectos atmosféricos y de reflectividad producidos por la escena suelen generar una degradación significativa a la fotografía y limitar el rango capturado debido a la borrosidad producida en el ambiente. Con la finalidad de solucionar este problema, la siguiente tesis implementa un algoritmo de retrodispersión que busca eliminar el efecto de degradación generado por el agua. Este proceso utilizara una imagen extraída de una cámara RGB y un mapa de profundidad extraído por software de fotogrametría como puntos de entrada. Sin embargo, dada la complejidad computacional que involucra ejecutar, el tiempo de ejecución aumenta exponencialmente, especialmente para imágenes de alta resolución y matrices generados de mapas de profundidad. Debido a esto, es indispensable diseñar un algoritmo paralelo e implementado en una GPU para poder acelerar significativamente el tiempo de procesamiento.Item Análisis y diagnóstico del estado de paneles fotovoltaicos por el método de electroluminiscencia(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-12-03) Prado López, Joseph Aldair; Paragua Macuri, Carlos AlbertoEl uso de paneles fotovoltaico ha permitido obtener energía renovable y amigable con el medio ambiente, pues tiene un impacto positivo en la reducción de gases de efecto invernadero. Su rápida popularidad y su acelerado desarrollo tecnológico ha permitido la comercialización de paneles en distintos ámbitos. Sin embargo, estos paneles pueden presentar defectos en sus celdas que en algunos casos no pueden visualizarse e influyen en su performance y como consecuencia en su tiempo de vida; por eso, existen las técnicas de trazador de curvas I-V, la termografía y la electroluminiscencia que permiten obtener la información del estado del panel fotovoltaico. En este trabajo de investigación, se ahonda en la técnica de electroluminiscencia que permite obtener imágenes de alta resolución para analizar los defectos presentes en un panel. Utilizando el sistema de electroluminiscencia “LumiSolarOutDoor”, esta técnica se aplicó a los paneles fotovoltaicos de sistemas conectados a la red en la facultad de Física de la Pontificia Universidad Católica del Perú con el objetivo de constituir una base de datos que servirá para el entrenamiento de la red neuronal pre entrenada “ResNet-50” que realizará la clasificación de su tecnología y del estado de degradación de cada celda que constituye el panel. El algoritmo planteado realiza un preprocesamiento, filtrado, segmentación, extracción de características y clasificación a las nuevas imágenes que se les desea analizar. Además, permite la relación de un modelo eléctrico que traza la curva I-V en base los datos de la placa del panel y los resultados de la clasificación por celda.Item Diseño del sistema electrónico para un experimento sobre el crecimiento microbiano en el satélite PUCP-SAT 4X(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-13) Miranda Llanos, Camilo Emmanuel; Heraud Pérez, Jorge ArturoEsta investigación tiene como justificación la necesidad de comprender los efectos de las condiciones extremas del espacio exterior en el crecimiento de microorganismos, apoyándose en la electrónica y la espectrofotometría como herramientas principales de medición y adquisición de datos. El objetivo del presente trabajo es diseñar un sistema electrónico que sirva como soporte a un experimento biológico a desarrollarse en el picosatélite ThinSAT a 200km de altura, permitiendo monitorear el crecimiento del microorganismo Saccharomyces Cerevisiae expuesto a las condiciones extremas del espacio, obteniendo datos de densidad poblacional de la levadura, temperatura y humedad. Dichos datos permiten observar el desarrollo del microorganismo, tras el envío de dichos datos a Tierra para su procesamiento, interpretación y análisis, donde se compara con un experimento gemelo desarrollado en condiciones terrestres que permite apreciar los efectos del espacio exterior en su ciclo de vida. Con este trabajo se contribuye no solo al diseño de un prototipo viable para futuros trabajos biológicos en el espacio, sino que también se abre las puertas a nuevas oportunidades de investigación y experimentos con distintas condiciones de prueba y distintos microorganismos, en especial los enfocados a cultivos peruanos. Los resultados de este trabajo aportan al estado del arte de herramientas alternativas de medición, brindando un conocimiento que puede ser crucial en la exploración espacial y la comprensión de la vida en entornos extremos.Item Segmentación de cultivos de uva de mesa a partir de imágenes aéreas y satelitales usando algoritmos de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-29) Villarroel Segovia, Jamir Enrique; Flores Espinoza, Donato AndrésLa teledetección ha ayudado a mejorar la gestión y el riego de los cultivos en los últimos años. A través de esta técnica, se ha logrado identificar aquellos cultivos de interés y extraer información de estos para el diagnóstico de enfermedades, la predicción de rendimiento de lotes de cultivos, el mapeo de cultivos y en la planificación de actividades de exportación. La uva es uno de los productos de agroexportación más importantes de Perú, generando grandes ingresos y aumentando anualmente. Si bien, la identificación de cultivos empezó a realizarse a partir de encuestas agrarias, luego se desarrolló técnicas basadas en algoritmos de aprendizaje automático tales como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) para identificar diversos tipos de cultivos, entre ellos la uva, a nivel mundial. Estas técnicas presentaban buenos resultados; no obstante, el uso de algoritmos de aprendizaje profundo basados en segmentación semántica se popularizó por obtener mejores resultados que los anteriores y se comenzaron a emplear en los últimos años para la identificación de muchos cultivos. En esta tesis, se planteó identificar de forma automatizada los cultivos de uva de mesa. Para ello, se realizó la comparación de las arquitecturas U-Net, SegNet y DeepLabV3+ que realizan técnicas de segmentación semántica. Cada red fue entrenada y evaluada utilizando dos conjuntos de datos conformados por imágenes aéreas y satelitales de las zonas de interés. Asimismo, se calcularon los índices NDVI y SAVI en cada imagen aérea y satelital del conjunto de datos de entrenamiento, validación y prueba. Posteriormente, se añadió a cada imagen ambas bandas calculadas como una sexta y séptima capa adicional, ya que las imágenes aéreas y satelitales del conjunto de datos formado solo presentan 5 bandas espectrales: rojo, verde, azul, infrarrojo cercano y borde rojo. Se realizó el proceso de etiquetado, gracias a la información brindada por la empresa Vitícola S.A.C, con ayuda del NDVI para separar aquellas imágenes que presentan cultivos de uva en una etapa fenológica tardía y temprana en cada conjunto de datos. Con el fin de incrementar la cantidad de datos de entrada a la red, se utilizó la técnica de extracción de parches aleatorios, y se aplicaron procesos de reflexión y rotación para el entrenamiento de las 3 redes mencionadas. Finalmente, se compararon los resultados de prueba de estos algoritmos de clasificación y se determinó que tanto en los conjuntos de datos de imágenes aéreas con una etapa fenológica temprana y tardía, las redes SegNet y DeeplabV3+ fueron las que obtuvieron mejor desempeño con una precisión global de 95.21% y una mIoU de 0.8280, y una precisión global de 93.40 % y una mIoU de 0.7555 respectivamente. Asimismo, la red DeepLabV3+ obtuvo mejor desempeño promedio en el conjunto de datos de imágenes satelitales con una precisión global de 93.84 % y un mIoU de 0.8389.Item Evaluación cuantitativa de la prueba de golpeteo de dedos en pacientes con Parkinson mediante un algoritmo basado en técnicas de visión por computadora(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-24) Meza Rojas, Harif Joe; Romero Gutiérrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, BenjamínLa enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo crónico y progresivo. En la actualidad, se usan diversas escalas que permiten determinar el nivel de gravedad en los pacien- tes. Sin embargo, estas tienen un carácter subjetivo. En la presente tesis, se analiza, a partir de la segmentación de videos, la prueba denominada Golpeteo de dedos que pertenece a la escala MDS-UPDRS y se clasifica a los pacientes en niveles de gravedad a través de medidas estadís- ticas del golpeteo con la finalidad de implementar un algoritmo que mantenga su rendimiento incluso cuando se incremente la data a analizar y contribuya a la telemedicina. Se trabajó con una base de datos que incluye videos de voluntarios sanos y pacientes con la enfermedad de Parkinson. Cada video es segmentado de forma manual y automática utilizando un algotimo basado en MediaPipe Hands con la finalidad de obtener una señal que represente el golpeteo de dedos del paciente. A partir de la señal, se extrajeron cuatro métricas tanto de la amplitud como del periodo: (1) coeficiente de variación, (2) mediana, (3) media y (4) desviación estándar. Para la clasificación, se aplicó K-means con una clusterización de valor 4 que involucra los niveles de gravedad comprendidos en el rango de 0-3. Finalmente, se compara la clasificación de K- means con los puntajes asignados por médicos de la Universidad de Rochester para calcular la correlación. Tras cumplir con el desarrollo de las diversas etapas propuestas en la metodología de solución, se obtuvieron valores de 82% y 88% para diferentes conjuntos de datos. A partir de los resultados, se concluye que el algoritmo implementado permite la automatización del análisis del golpeteo de dedos a través de técnicas de visión por computadora y algoritmos de clasificación.Item Detección y conteo de bayas en cultivo de uva de mesa Thompson Seedless mediante procesamiento digital de imágenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-24) Perez Gutierrez, Angel de Jesus; Flores Espinoza, Donato AndrésActualmente en nuestro país, los productores de cultivo de uva de mesa tienen un acceso limitado de información sobre la cantidad de la cosecha en su campo. El proceso de conteo de uvas de mesa se realiza manualmente en la cosecha, cada temporada, para poder estimar la cantidad de embalaje necesario. Este procedimiento puede variar de año en año y puede demandar de varias semanas para zonas con grandes cantidades de hectáreas de cultivo de uva de mesa. Mientras que el enfoque podría funcionar bien para los campos de tamaño pequeño, se vuelve intratable económicamente para los campos más grandes debido a la naturaleza dependiente de trabajo de la obra. En esta tesis se empleará técnicas de procesamiento digital de imágenes para mejorar la precisión del conteo de uva de mesa en el campo y reducir abruptamente el tiempo de cosecha y pérdidas económicas del exceso de embalaje. En el primer capítulo se hace referencia al estado de la investigación con respecto al cultivo de uva de mesa en nuestro país y en el extranjero, así como la declaración de la problemática y objetivos planteados. El segundo capítulo se describe el estado del arte, la matemática empleada para la programación de dos métodos que se utilizan para el conteo de bayas con su respectivo análisis comparativo. En el tercer capítulo se desarrolla dos algoritmos que permita contar las bayas en el cultivo de uva de mesa Thompson Seedless, tomando muestras de bayas de diferentes tamaños. Finalmente, en el capítulo 4 se desarrolla el análisis correspondiente y las conclusiones comparando resultados.Item Development and implementation of a shear wave speed estimation algorithm for crawling waves sonoelastography(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-10) Merino Acuña, Mauricio Sebastian; Romero Gutierrez, Stefano EnriqueLa elastografía por ultrasonido es una técnica de imagen no invasiva cuyo objetivo es brindar información acerca de la elasticidad de los tejidos biológicos evaluando sus propiedades biomecánicas. Proporciona información valiosa sobre su rigidez, la cual está relacionada a los cambios biomecánicos ocasionados por condiciones patológicas. Esto la convierte en una herramienta valiosa para el diagnóstico y el seguimiento del tratamiento de enfermedades como el cáncer. Uno de los métodos de elastografía cuantitativa se basa en el uso de dos fuentes de vibración para generar un patrón de interferencia en el tejido. La onda de corte puede visualizarse en tiempo real mediante sonoelastografía y debe aplicarse un esquema de inversión para recuperar la velocidad de la onda de corte a partir de varios fotogramas. Sin embargo, los estimadores estudiados en la literatura exhiben algunas limitaciones tales como un pobre rendimiento en entornos ruidosos y prolongados tiempos de adquisición y procesamiento para aplicaciones en tiempo real. En esta tesis se proponen e implementan dos algoritmos, basados en la transformada de Fourier de tiempo corto y la transformada Wavelet continua, para la estimación de la velocidad de la onda de corte. Se fabricaron maniquíes homogéneos y heterogéneos de gelatina para ´ evaluar el rendimiento de los algoritmos en condiciones controladas. Se realizaron experimentos de sonoelastografía a diferentes frecuencias de vibración para evaluar su precisión en una serie de escenarios. Los resultados demuestran que los algoritmos desarrollados son comparables a los estimadores existentes en términos de sesgo, coeficiente de variación, relación contraste-ruido y resolución. En medios homogéneos, el coeficiente de variación se mantuvo debajo del 10% para ambos estimadores y, en medios heterogéneos, la transformada Wavelet continua alcanzo una relación contraste-ruido de 30 dB en promedio. En general, los algoritmos muestran una robustez superior, sobre todo en presencia de una relación señal-ruido deficiente y en tejidos más rígidos con velocidades de onda de corte más elevadas. Se demostró que los algoritmos propuestos no necesitan todo el vídeo de sonoelastografía para generar un mapa de velocidad de la onda de corte, sino un solo fotograma. Esto permite la visualización en tiempo real de la velocidad de la onda de corte, lo que puede beneficiar a diversas aplicaciones clínicas.Item Diseño e implementación de un Centro de Supercómputo Virtual para Campus basado en BOINC utilizando la infraestructura de los laboratorios de una institución académica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-09) Díaz Barriga, Oscar Antonio; Velarde Criado, Luis AngeloActualmente, muchos investigadores requieren realizar cálculos intensivos que necesitan una gran capacidad de cómputo que no puede darse por un ordenador. Una opción es el uso de una supercomputadora o una Grid de computadoras, en ambos casos se requiere de una inversión económica muy elevada. Otra opción es aprovechar las computadoras de los laboratorios que se tiene en la mayoría de las instituciones académicas donde muchas veces no se llega a utilizar toda la capacidad de cómputo de los equipos, implementándose para ello un Centro de Supercómputo Virtual para Campus (VCSC) basada en Berkeley Open Infraestructura for Betwork Computing (BOINC) El presente trabajo consiste en el diseño e implementación de un Centro de Supercómputo Virtual para Campus (VCSC) basada en BOINC utilizando para ello la infraestructura de los laboratorios de una institución académica como la Pontifica Universidad Católica del Perú (PUCP). Al inicio se define que es una VCSC basada en BOINC y luego se describen las diferentes partes que lo componen y como estas se relacionan entre sí. A continuación, se presentan los principales problemas que se tienen durante la implementación de la VCSC como: el acceso por parte de los investigadores, el poder ejecutar aplicaciones en un sistema operativo diferente al que se usa mayormente en los laboratorios, el poder gestionar los proyectos y los clientes BOINC, monitorear el estado en que se encuentran las computadoras y gestionar su configuración. Posteriormente, se muestra la etapa de diseño donde se analizan y seleccionan las herramientas que permiten ayudar en la solución de los problemas anteriormente mencionados. Finalmente se ve la implementación, donde se muestran los resultados obtenidos de las diversas herramientas seleccionadas y en algunos casos el consumo de recurso de los recursos.