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Aplicación de redes neuronales convolucionadas de una dimensión para estudiar la respuesta a la terapia en glioblastomas

Hernández Rodríguez, Orlando; Restrepo Galvis, Paula Restrepo (Escuela Colombiana De Ingeniería Julio GaravitoBogotá D.CMaestría en Ciencia de Datos, 2022)

Este estudio presenta la comparación entre varios modelos de aprendizaje automático con el fin de establecer el mejor modelo para predecir si hay respuesta a la terapia en pacientes comprometidos con glioblastomas (GBM), ...
Sistema basado en internet de las cosas IOT para la calificacion operacional en tiempo real y de manera remota del ciclo de esterilizacion en autoclaves de uso hospitalario segun ISO-17665

Losada Cardozo, Leonel. (Maestría en Ingeniería Electrónica, 2022)

En este documento se describe el desarrollo de un sistema basado en internet de las cosas IOT que, a partir de la monitorización de las variables de un autoclave de uso hospitalario, permita su calificación operacional ...
Análisis Armónico

Caviedes Núñez, Juan Andrés (Matemáticas, 2022)

Estudio de las propiedades básicas de los grupos topológicos, enfocado en la medida de Haar, sus extensiones al grupo cociente y un breve estudio de la teoría de representaciones.
Fundamentos del Análisis Armónico: Grupos Topológicos

Caviedes Núñez, Juan Andrés (Matemáticas, 2022)

Introducción al análisis armónico abstracto, mediante la presentación de los grupos topológicos, sus propiedades básicas y su relación con conceptos como metrizabilidad y conexidad.
Análisis Comparativo de Modelos de Machine Learning Y GLM de Procesos de Tarificación de Seguros de Automóviles

Castro Acosta, Wilhem Eisbey (MatemáticasBogotáMaestría en Ciencias Actuariales, 2022)

En el presente trabajo se compara cuantitativa y cualitativamente el desempeño y los procesos metodológicos asociados a la predicción de la frecuencia y severidad para un caso particular en el ramo de automóviles, aplicando ...

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Aplicación de redes neuronales convolucionadas de una dimensión para estudiar la respuesta a la terapia en glioblastomas
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Hernández Rodríguez, Orlando | 2022

Este estudio presenta la comparación entre varios modelos de aprendizaje automático con el fin de establecer el mejor modelo para predecir si hay respuesta a la terapia en pacientes comprometidos con glioblastomas (GBM), utilizando señales derivadas de imágenes espectroscópicas de resonancia magnética (MRSI). La aplicación de modelos de clasificación lineales, no lineales y redes neuronales convolucionadas de una dimensión permitirían determinar la temprana identificación del nivel respuesta a la terapia, con el objetivo de personalizar los tratamientos para el GBM y así mejorar su eficacia, pues podría incrementar la tasa de supervivencia. Actualmente, los pacientes diagnosticados con GBM reciben tratamiento de quimioterapia y radioterapia, y en algunos casos incluye la resección quirúrgica del tumor. Posterior al tratamiento, puede ocurrir remisión del tumor. Nuestro aporte radica en mejorar la interpretación de los datos obtenidos en la fase de tratamiento, para ayudar a entender, de una manera no invasiva, si los tumores están en respuesta a la terapia. Para ello estudiaremos la composición química de las muestras revelando la información metabólica (biomarcadores) (Horská & Barker, 2010), para profundizar en la investigación del GBM, uno de los tumores cerebrales más agresivos y fatales en los humanos. La comparación de estos modelos y su respectiva evaluación tendrán presente métricas relacionadas con estudios médicos, analizando el desempeño de los modelos por medio de la especificidad de los resultados y así evaluar la capacidad de discriminar los falsos negativos que se traduce en la falta de la detección temprana de la enfermedad (Komori, 2022).

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Sistema basado en internet de las cosas IOT para la calificacion operacional en tiempo real y de manera remota del ciclo de esterilizacion en autoclaves de uso hospitalario segun ISO-17665
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Losada Cardozo, Leonel. | 2022

En este documento se describe el desarrollo de un sistema basado en internet de las cosas IOT que, a partir de la monitorización de las variables de un autoclave de uso hospitalario, permita su calificación operacional de manera remota y en tiempo real del ciclo de esterilización. Este proyecto dará respuesta a las actuales necesidades en el uso de estos equipos para evitar infecciones asociadas a la atención en salud en la medida que se requiere la información suficiente para garantizar la esterilidad del material quirúrgico; los métodos para la verificación y efectividad como indicadores químicos y biológicos entregan el resultado al terminar el ciclo de esterilización, con los agentes físicos de esterilización se verifican las variables de temperatura y presión del ciclo del autoclave. El proyecto plantea la adquisición y procesamiento de las variables presión y temperatura dentro de la cámara de esterilización para su transmisión a un servidor web mediante un sistema embebido, con la consecuente monitorización y análisis en tiempo real de las variables del proceso. Con los datos obtenidos se permitirá verificar los parámetros de funcionamiento del autoclave con fines de calificación operacional según criterios de la norma ISO 17665.

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Análisis Armónico
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Caviedes Núñez, Juan Andrés | 2022

Estudio de las propiedades básicas de los grupos topológicos, enfocado en la medida de Haar, sus extensiones al grupo cociente y un breve estudio de la teoría de representaciones.

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Fundamentos del Análisis Armónico: Grupos Topológicos
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Caviedes Núñez, Juan Andrés | 2022

Introducción al análisis armónico abstracto, mediante la presentación de los grupos topológicos, sus propiedades básicas y su relación con conceptos como metrizabilidad y conexidad.

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Análisis Comparativo de Modelos de Machine Learning Y GLM de Procesos de Tarificación de Seguros de Automóviles
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Castro Acosta, Wilhem Eisbey | 2022

En el presente trabajo se compara cuantitativa y cualitativamente el desempeño y los procesos metodológicos asociados a la predicción de la frecuencia y severidad para un caso particular en el ramo de automóviles, aplicando tanto técnicas clásicas como GLMs y algunas de sus variaciones como de Machine Learning, con el fin de evaluar sus potencialidades, ofreciendo mayor variedad en las herramientas usuales para este tipo de procesos, buscando detectar relaciones e interacciones no lineales en los predictores para disminuir escenarios de selección adversa en los modelos de tarificación. Se utilizó el marco metodológico CRISP-DM como guía para las etapas y procesos en el contexto analítico. Así mismo, se utilizó el software R y el paquete “caret” para desarrollar los diferentes modelos, buscando garantizar criterios adecuados de comparabilidad en la selección de los subconjuntos de validación cruzada. Finalmente, al comunicar los resultados de los modelos, las métricas de desempeño y los lift-charts asociados a cada uno de ellos, se concluye que al comparar las métricas de desempeño para el caso particular del dataset utilizado (“dataCar” de la librería “insuranceData” del software R) no existe ventaja cuantitativa considerable entre los dos enfoques (GLMs vs ML). Sin embargo, a través del análisis gráfico (Lift-charts) se aprecian diferencias en la capacidad de los modelos para detectar selección adversa, por lo que se concluye que las dos metodologías son complementarias pues ofrecen ventajas diferentes desde el punto de vista procedimental.

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