Pregrado en Ingeniería Biomédica
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Si desea acceder a los trabajos de grado del pregrado de Ingeniería Biomédica creados después del 1 de Septiembre de 2021, los podrá consultar en el Repositorio Institucional de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
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Examinando Pregrado en Ingeniería Biomédica por Director "Perdomo Charry, Oscar Julián"
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Desarrollo de un sistema de gestión de bases de datos en la nube para la optimización del proceso de integración de información de tecnología médica y validación a través de indicadores de cumplimiento(2020-05-22) Cristancho Lenis, Carolina; Lozano Hoyos, Mateo; Perdomo Charry, Oscar JuliánEste documento presenta la creación e implementación inicial de una herramienta digital, desarrollada con el fin de generar la unificación de la información, haciendo uso de los datos obtenidos de una Caja de Compensación en Colombia. La finalidad de este instrumento digital es permitir de forma sencilla, consolidar la información que se tiene en diferentes centros médicos, clínicas y hospitales de la Caja, para generar un control rápido y constante de los equipos médicos presentes en las IPS. Con esto se busca facilitar la labor del ingeniero biomédico en temas como generar indicadores, analizar la disposición de los equipos y las necesidades de las clínicas de forma específica y general. Para esto se hace uso de la herramienta Excel + SharePoint debido a que esta permite generar el manejo de información desde diferentes puntos, centralizando el control en un mismo entorno, de tal forma que se estandarice el formato utilizado actualmente, produciendo una reducción en el tiempo destinado a esta labor. Adicionalmente, busca actualizar en tiempo real las nuevas adquisiciones, así como las disposiciones de tecnología médica y tener un control de la trazabilidad de los mismos. - ÍtemAcceso AbiertoEvaluación de modelos de visión por computador en video para la detección de la pose humana y caída(2020-05-22) Calvache Briceño, Daniela Andrea; Perdomo Charry, Oscar JuliánLa detección de pose del ser humano se define como la localización de las articulaciones de una persona o de una multitud dada una imagen o un video. Actualmente, la detección de postura es ampliamente utilizada por sistemas de detección de caídas para el monitoreo de pacientes en ambientes hospitalarios. Sin embargo, no es una tarea sencilla, debido a que requiere de personal que evalúe manualmente la posición de las personas, o utilizando equipos especializados como: dispositivos e-health (relojes, bandas, manillas), marcadores y/o cámaras especializadas y de alto costo para controlar un escenario limitado. Por ende, en este trabajo de tesis se propone la evaluación del desempeño de los modelos de visión por computador utilizados con videos capturados con diferentes dispositivos para la implementación de un sistema de detección de pose y caídas de bajo costo y adaptable a diferentes escenarios. Como resultado se obtuvo un sistema preciso que no requiere del uso de sensores y cuyos métodos disminuyen el tiempo de detección de pose y caídas.
- ÍtemAcceso AbiertoMedición no-invasiva e indirecta de la frecuencia cardiaca de pacientes usando sensores de bajo costo(2021-05-26) Díaz Álvarez, Vivian Paola; Hurtado Hernández, Zuley Camila; Perdomo Charry, Oscar JuliánEn el presente documento se tiene como objetivo desarrollar un sistema alternativo de medición de la frecuencia cardiaca haciendo uso de sensores de bajo costo para la obtención de vibraciones causadas por el corazón en la caja torácica cuando se genera un latido. Mediante el uso de redes neuronales recurrentes se realiza la estimación de la señal de fotopletismografía mediante la adquisición de señales de seismocardiografía. Se determina un método de entrenamiento junto con el sensor que generarán los resultados de menor error y con la estimación más acertada.
- ÍtemAcceso AbiertoSeguimiento y evaluación de personas en ambientes cerrados / abiertos(2021-05-26) Cruz Angel, Bryan Santiago; Perdomo Charry, Oscar JuliánActualmente, en un mundo constantemente en evolución hemos evidenciado el impacto y crecimiento de la tecnología. Lo que se conoce como la revolución tecnológica ha llevado a la creación de sistemas de pago en línea, Inteligencia artificial (IA), BigData, el internet de las cosas, entre otros. Estas herramientas facilitan y optimizan procesos que normalmente generan más gastos económicos, ambientales y sociales, en especial el uso de tecnologías de IA presenta un gran desempeño en la detección de objetos por medio de imágenes, cuando se trata de seguimiento de personas, la norma general dicta que debe realizarse de forma manual, en donde un trabajador sea el encargado de llevar un control de las cámaras de vigilancia, mediante las cuales se puede identificar un sujeto, su posición, y su estado físico, este control es efectivo pero tedioso, en el enfoque de este trabajo dirigido se busca automatizar dicha labor especialmente en centros de salud o hogares geriátricos, donde pacientes con condiciones neurológicas necesitan atención o monitoreo más constante, apoyado en el algoritmo de Detección de objetos YOLO en su versión 3 y en el algoritmo DeepSORT para el seguimiento de personas, se plantea generar un programa en Google Colaboratory usando el lenguaje de Python para la de detección, seguimiento y evaluación de actividad física de personas por medio de videovigilancia o vision por computadora, con un enfoque en tiempo real con base en diversas técnicas de IA. Estos algoritmos tienen diversos usos y ventajas, algunos ejemplos van desde el seguimiento del balón en partidos de futbol o baloncesto hasta la detección de automóviles para sistemas de conducción automática, entre las ventajas que ofrece es que es una tecnología no invasiva, de bajo costo y alta eficiencia, por otra parte, presenta algunas dificultades relacionadas con efectos como la oclusión, es decir, cuando una persona se encuentra delante de otra y dificulta su visibilidad en el vídeo. La gran cantidad de personas puede ser otro limitante, ya que por lo general se requiere de gran capacidad computacional para detectar cada objeto, esto de forma intrínseca nos afecta el rendimiento en tiempo real, limitando el número de fotogramas que se pueden procesar cada segundo.
