https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/85 2026-06-25T17:49:15Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5539 Título : Plataforma web para el seguimiento de protocolos de mantenimiento de los equipos biomédicos pertenecientes a la sala de urgencias del Hospital San Rafael de Chinú – Córdoba. Autor : Sarmiento Jurado, Yesid Alfonso. Resumen : El autor no proporciona la información sobre este ítem. Descripción : El objetivo de la práctica empresarial consiste en desarrollar una plataforma web que permita a la ESE Hospital san Rafael de Chinú, hacer seguimiento de forma ágil y eficiente de los protocolos de mantenimientos preventivos y correctivos que se realizan en los equipos biomédicos de la sala de urgencias de la entidad hospitalaria, durante la ejecución de esta práctica se realizó el levantamiento de inventario de equipos biomédicos, hojas de vida, reportes, cronograma y protocolo de mantenimiento (preventivo y correctivo) de los mismos, además, realizar el desarrollo de la plataforma web mediante el lenguaje de programación PHP en conjunto de la programación orientada a objetos (POO), bajo el patrón de arquitectura de software conocido como patrón modelo vista controlador (MVC), el cual permite separar el Frontend del Backend, mediante la realización de sentencias interpretadas por HTML y visualizadas en el navegador Google Chrome, acompañado de un sistema de alertas tempranas en el cronograma de mantenimiento preventivo y correctivo de los equipos de interés. 2022-01-01T00:00:00Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5538 Título : Desarrollo de un software para determinar el resultado obtenido por unos dados en el juego Craps mediante procesamiento de imágenes y técnicas de visión artificial para personas no videntes o con baja capacidad visual. Autor : Carrillo Peñaloza., Yersica Paola. Resumen : Pattern recognition is an outstanding area of research in computer vision, where different methods have been proposed in the last 50 years. In this proposal we intend to develop a software to identify the result of two six-sided dice used in the game Craps in order to help visually impaired people. For this purpose, the software is structured in four stages, the first one consists of capturing images through a device with a digital camera connected to the web by IP address to send information to the host; the second stage corresponds to the processing of the captured image, because it is necessary to establish a standard image size we proceed to resize and equalize the digitized image, the third stage seeks to segment the object of study by artificial vision techniques such as: object elimination, object area, measuring the properties of the region and segmentation in L*a*b* color space using nearest neighbor approximation, etc. to identify the position of the dice and extract them as clippings, the fourth stage presents the design and classification of the clippings using CNN, the fifth stage describes the methodology for predicting the classified result, and finally, for the sixth stage, it consists of taking the result and indicating it to the user through a speaker and a display. The results of the system are identified in the six stages mentioned above, by means of an intuitive and accessible Matlab desktop application, especially aimed at visually impaired people. Descripción : El reconocimiento de patrones es un área de investigación sobresaliente en relación a la visión artificial, donde se han propuesto diferentes métodos en los últimos 50 años. En esta propuesta se pretende desarrollar un software para identificar el resultado de dos dados de seis caras usados en el juego Craps con el propósito de servir de ayuda a personas con discapacidad visual. Para ello se estructura dicho software en cuatro etapas, la primera consiste en la captura de imágenes mediante un dispositivo con cámara digital conectada a la web por dirección IP para enviar información hacia el host; la segunda etapa corresponde al procesamiento realizado a la imagen capturada, debido a que es necesario establecer un tamaño de imagen estándar se procede a redimensionar y ecualizar la imagen digitalizada, la tercera etapa busca segmentar el objeto de estudio mediante técnicas de visión artificial como: eliminación de objetos, área de los objetos, medir las propiedades de la región y segmentación en el espacio de color L*a*b* usando la aproximación del vecino más cercano, etc. para identificar la posición de los dados y extraerlos como recortes, la cuarta etapa presenta el diseño y la clasificación de los recortes mediante CNN, la quinta etapa describe la metodología para la predicción el resultado clasificado, y por último, para la sexta etapa, consiste en tomar el resultado e indicarlo al usuario a través de un altavoz y una pantalla. Los resultados del sistema se identifican en las seis etapas mencionadas, mediante una aplicación de escritorio en Matlab intuitiva y accesible, especialmente dirigida a personas con discapacidad visual. 2022-01-01T00:00:00Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5529 Título : Clasificación de tumores cerebral Meningioma, Glioma, Pituitary a partir de imágenes de resonancia magnética mediante Wavelet e inteligencia artificial en Raspberry PI4. Autor : Mogotocoro Gelvez, Oscar Julián. Resumen : El autor no proporciona la información sobre este ítem. Descripción : La clasificación de los tumores cerebrales se realiza mediante biopsia, que no suele realizarse antes de la cirugía cerebral definitiva. La mejora de la tecnología y el aprendizaje automático puede ayudar a los radiólogos en el diagnóstico de tumores sin medidas invasivas [1]. Este proyecto está enfocado en clasificar 3 tipos de tumor cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética, mediante técnicas matemáticas como lo son el análisis de señales con transformada de wavelet, y aplicación de técnicas de inteligencia artificial con el fin de diferenciar 3 tipos de tumor cerebral, tumor meningioma, tumor glioma, tumor pituitary, el sistema se desarrollará mediante 4 fases principales las cuales son: adquisición de imágenes de resonancia magnética potenciadas con contraste ponderadas en T1, procesamiento de imágenes, reconocimiento de los tipos de tumor, e implementación del método basado en inteligencia artificial. En la fase de adquisición de datos se recolectarán imágenes de los 3 tipos de tumor cerebral esta base de datos se obtendrá a partir de consultas bibliográficas y de páginas web la cual pretende contribuir en la fase de procesamiento de imágenes. En la fase de procesamiento de imágenes se reconocerán patrones característicos de cada tipo de tumor y se acudirá a técnicas de inteligencia artificial para lograr clasificar los 3 tipos de tumor. En la fase de reconocimiento de los tipos de tumor se validarán los métodos de inteligencia artificial que logran diferenciar los 3 tipos de tumor, en la fase de implementación del sistema se creará una interfaz gráfica amigable con el radiólogo escrita en Python y asequible desde la Raspberry pi4. 2022-01-01T00:00:00Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5518 Título : Desarrollo de un sistema de telemetría de bajo costo para el monitoreo en tiempo real de los componentes de una instalación solar fotovoltaica. Autor : Acosta Morales, Nolys Aleyda. Resumen : La autora no proporciona la información sobre este ítem. Descripción : El proyecto mencionado anteriormente se basa en la implementación de las energías renovables y el uso de la telemetría teniendo como propósito el desarrollo de un sistema de bajo costo para el monitoreo en tiempo real de los parámetros de una instalación solar fotovoltaica, esto con el fin de innovar y facilitar el uso de las energías alternativas y a su vez mitigar una de las principales falencias que se presentan en las instalaciones solares, ya que en su mayoría son de tipo off-Grid. Dicho sistema está compuesto por paneles solares, baterías y un inversor, siendo estos los elementos que estarán directamente relacionados con el sistema de monitoreo, mediante la conexión de diferentes tipos de sensores que tienen como objetivo realizar la medición de los parámetros ambientales y eléctricos de la instalación. El sistema de control se definirá de acuerdo con las características requeridas para un óptimo procesamiento de la información, la cual será enviada de forma inalámbrica por un módulo wifi, el cual recibe la información de los sensores y la transmite a una base de datos encargada del alojamiento de estos datos, posteriormente se verán reflejados de forma gráfica y fácil de entender al operador por medio de una aplicación web cuando el usuario así lo requiera. 2022-01-01T00:00:00Z