Repositorio Yachay Tech (Univ. Yachay Tech)
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Visual analytics of traffic simulation data
No full textIn today's world, transportation is one of society's most important needs, especially in urban areas. Traffic management and planning are essential to ensure a continuous flow of traffic and minimize congestion. Furthermore, information visualization plays a crucial role in the visual analysis of data that mainly comes from raw and abstract data. Simulations provide detailed information on traffic flow, positions, congestion, etc. However, the effectiveness of simulators is limited by the capacity of computers since when faced with large data sets, their ability to support large-scale microscopic simulations decreases significantly. In this work, we have developed a visual analytics single-page application called TrafficSim-Vis consisting of preprocessing and visualization. The first part is a set of steps to convert the Multi-Agent Transportation Simulation (MATSim) output data into a format compatible with web frameworks. The second part focuses on a single-page application in which preprocessed data will be entered for display. To do this, the application uses advanced frameworks, such as Deck GL, capable of handling large amounts of data. The development is verified, and the visualization tool is finally tested with simulated traffic data in Cuenca (Ecuador) and Santiago (Chile). As a result, we obtain an interactive interface that allows an attractive representation of the agents. In addition, users can analyze, interact, and explore different aspects of the data and obtain relevant information about the simulation.En el mundo actual, el transporte es una de las necesidades más importantes de la sociedad, especialmente en las zonas urbanas. La gestión y planificación del tráfico son esenciales para garantizar un flujo continuo del tráfico y minimizar la congestión. Además, la visualización de la información desempeña un papel crucial en el análisis visual de datos que proceden principalmente de datos brutos y abstractos. Las simulaciones proporcionan información detallada sobre el flujo del tráfico, las posiciones, la congestión, etc. Sin embargo, la eficacia de los simuladores se ve limitada por la capacidad de los ordenadores, ya que, cuando se enfrentan a conjuntos de datos extensos, su capacidad para soportar simulaciones microscópicas a gran escala disminuye significativamente. En este trabajo, hemos desarrollado una aplicación web de análisis visual denominada TrafficSim-Vis que consta de dos partes: un preprocesamiento y una visualización. La primera parte es un conjunto de pasos para convertir los datos de salida de la Simulación de Transporte Multi-Agente (MATSim) en un formato compatible con frameworks web. La segunda parte se centra en una aplicacion de una sola página a la que se introducirán los datos preprocesados para su visualización. Para ello, la aplicación utiliza frameworks avanzados capaces de manejar grandes cantidades de datos, como Deck.gl. Se verifica el desarrollo y, finalmente, se prueba la aplicacion de visualización con datos de tráfico simulados en Cuenca (Ecuador) y Santiago (Chile). Como resultado, obtenemos una interfaz interactiva que permite una representación atractiva de los agentes; además, los usuarios pueden analizar, interactuar y explorar diferentes aspectos de los datos y obtener información relevante acerca de la simulación.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Using artificial intelligence and X-Ray images to train and predict COVID-19 and Pneumonia: tool for diagnosis and treatment
No full textEcuador presented a peak of COVID-19 cases in January 2022, with 890,541 confirmed cases and 35,658 deaths. Also, influenza and pneumonia, not related to COVID-19, were among the top 5 causes of death in Ecuador from 2019 to 2020. Chamorro and his team mentioned that chest X-rays and chest CT scan methods are used to diagnose COVID-19. However, Wong et al. say that chest X-rays are not as sensitive as chest CT scans for detecting COVID-19. This is true only when AI is not used. In the article by Tahir et al., they report models using U-net and neural networks obtaining sensitivities above 99% and a perfect specificity of 100% using U-Net ++ and ResNet18 using 33,920 chest X-ray images. A rapid detection system of the symptoms might have helped prioritize patients who needed intensive care units, reducing a significant percentage of deaths. In our work, we have demonstrated that AI combined with chest X-rays can have a binary accuracy above 98% of prediction using transfer learning Xception, VGG16, and VGG19 neural networks. We used a total of 27,052 chest X-ray images, divided into COVID, Lung Opacity, Viral Pneumonia, and Normal classes. We balanced the dataset and used other optimization techniques. We used the Google Colab and Kaggle platforms to compile the codes with T4 GPUs. We obtained an excellent F1-Score of 98.53% for the VGG19 transfer learning model using COVID and Normal classes. Vgg19 was trained and tested on multiclass classification, obtaining an F1-Score above 89%. We have demonstrated that VGG19 and other models can be very useful tools for public and private hospitals to help with the diagnosis of COVID-19. Future work might include improving our performance results using a larger dataset and U-net segmentation.Ecuador presentó un pico de casos de COVID-19 en enero de 2022, con 890,541 casos confirmados y 35,658 muertes. Además, la influenza y la neumonía, no relacionadas con el COVID-19, estuvieron entre las cinco principales causas de muerte en Ecuador de 2019 a 2020. Chamorro y su equipo mencionaron que los métodos de radiografía de tórax y tomografía computarizada de tórax se utilizan para diagnosticar el COVID-19. Sin embargo, Wong et al. dicen que las radiografías de tórax no son tan sensibles como las tomografías computarizadas de tórax para detectar el COVID-19. Esto es cierto solo cuando no se utiliza inteligencia artificial. En el artículo de Tahir et al., informan que los modelos que utilizan U-net y redes neuronales obtienen sensibilidades por encima del 99% y una especificidad perfecta del 100% utilizando U-Net ++ y ResNet18 con 33,920 imágenes de radiografías de tórax. Un sistema de detección rápida de los síntomas podría haber ayudado a priorizar a los pacientes que necesitaban unidades de cuidados intensivos, reduciendo un porcentaje significativo de muertes. En nuestro trabajo, hemos demostrado que la inteligencia artificial combinada con radiografías de tórax puede tener una precisión binaria por encima del 98% de predicción utilizando transfer learning con las redes neuronales Xception, VGG16 y VGG19. Utilizamos un total de 27,052 imágenes de radiografías de tórax, divididas en las clases COVID, Opacidad Pulmonar, Neumonía Viral y Normal. Balanceamos el conjunto de datos y utilizamos otras técnicas de optimización. Utilizamos las plataformas Google Colab y Kaggle para compilar los códigos con GPUs T4. Obtuvimos un excelente puntaje F1 del 98.53% para el modelo de transferencia de aprendizaje VGG19 utilizando las clases COVID y Normal. VGG19 fue entrenado y probado en clasificación multiclase, obteniendo un puntaje F1 por encima del 89%. Hemos demostrado que VGG19 y otros modelos pueden ser herramientas muy útiles para hospitales públicos y privados para ayudar en el diagnóstico del COVID-19. El trabajo futuro podría incluir la mejora de nuestros resultados de rendimiento utilizando un conjunto de datos más grande y la segmentación U-net.Ingeniero/a Biomédico/
Determination of Radon Gas (222Rn) concentrations in houses of San Miguel de Urcuquí
No full textIndoor radon exposure is a significant cause of lung cancer, second only to smoking. Radon concentration can vary depending on factors such as local geology, building materials, temperature, and relative humidity. This variation underscores the need for localized radon measurements to assess exposure risks and implement mitigation strategies.
In this study, radon, temperature, and humidity measurements were recorded using three Corentium Home digital radon detectors and three HTC-1 temperature and hygrometer devices. Short-term daily average radon values were recorded three times a day over a week, alongside temperature and humidity data. The short-term 7-day average was also recorded.
Thirty-six houses located in Yachay Tech University, Urcuquí, were studied. The houses were divided into two groups, old-restored Patrimonial houses and newly built Multifamiliares apartments, were studied over seven days.
Results showed negative correlations between radon and indoor temperature (tau = -0.30) and indoor-outdoor temperature difference (tau = -0.21), and a positive correlation with relative humidity (tau = 0.33). Patrimonial houses exhibited higher levels of radon than Multifamiliares apartments (Mann-Whitney test, p-value = 5.14×10^-7). Average radon concentrations were found to be in the range of 2.96 to 130.95 Bq/m^3 with a combined average of 20.58 Bq/m^3 and a median of 13.88 Bq/m^3. Only one house exceeded the World Health Organization reference level of 100 Bq/m^3, therefore it is recommended to perform long-term measurements in this house.La exposición al radón en interiores es una causa significativa de cáncer de pulmón, solo superada por el tabaquismo. La concentración de radón puede variar dependiendo de factores como la geología local, los materiales de construcción, la temperatura y la humedad relativa. Esta variación subraya la necesidad de realizar mediciones locales de radón para evaluar con los riesgos de exposición e implementar estrategias de mitigación.
En este estudio, se registraron mediciones de radón, temperatura y humedad utilizando tres detectores digitales de radón Corentium Home y tres dispositivos termómetros e higrómetros HTC-1. Los valores promedio diarios de radón a corto plazo se registraron tres veces al día durante una semana, junto con datos de temperatura y humedad. También se registró el promedio de medición a 7 días.
Treinta y seis casas ubicadas en la universidad Yachay Tech, Urcuquí, fueron estudiadas. Las casas fueron divididas en dos grupos: casas patrimoniales que cuentan con una infraestructura antigua y apartamentos multifamiliares de nueva construcción, fueron estudiadas durante siete días.
Los resultados mostraron correlaciones negativas entre el radón y la temperatura interior (tau = -0.30) y la diferencia de temperatura interior-exterior (tau = -0.21), y una correlación positiva con la humedad relativa (tau = 0.33). Las casas patrimoniales presentaron niveles de radón más altos que los apartamentos multifamiliares (test de Mann-Whitney, p = 5.14 × 10^(−7)). Las concentraciones promedio de radón encontradas estaban entre 2.96 y 130.98 Bq/m^3, con un promedio combinado de 20.58 Bq/m^3 y una mediana de 13.88 Bq/m^3. Solo una casa superó el nivel de referencia de 100 Bq/m^3 de la Organización Mundial de la Salud, por lo cual se recomienda realizar mediciones a largo en esta casa.Ingeniero/a Biomédico/
Extraction and chemical characterization of two plants of popular medical use (Moringa oleifera and Petiveria alliacea) and their antimicrobial and antigenic evaluation
No full textTraditional medicine is considered the transmission of knowledge from one generation to another linked to modifications of ancestral medicine. This transmission of knowledge has given way to the popular use of medicinal plants and their combinations to treat diseases. Moringa Oleifera, popularly known as Moringa, is used as a food supplement and modulator of the immune system. Petiveria alliacea, commonly known as Anamu, is a plant used for its anti-inflammatory, anti-tumor activity and for strengthening the immune system. Previous research has confirmed the anti-inflammatory, antimicrobial, and anti-tumor activity, among others, of certain metabolites of each of these plants; however, scientific evidence is very limited regarding the humoral action of Moringa oleifera and Petiveria alliacea.
This work seeks to evaluate the antigenicity of Moringa oleifera and Petiveria alliacea through immunological assays. The work was carried out in three phases: the first phase consists of the characterization and phytochemical study of the ethanolic extracts of the leaves and roots of the two plants; the second phase is based on obtaining hyperimmune sera from BALB/c mice immunized with 100 μl of each extract obtained and four immunizations were carried out to obtain the sera and their evaluation with indirect ELISA; and the third phase evaluates the antimicrobial effect of the extracts on the bacteria E. coli ATCC 25922 and S. aureus UITEY-Sa after having determined that the extracts were not cytotoxic for the SH-SY5Y cell lines.
In summary, the investigation determined that extraction by the Soxhlet system provided great mass recovery performance. However, extraction by maceration provided a higher concentration of secondary metabolites. The profiles of the FTIR and HPLC techniques were similar between the E-ME and E-SE. Furthermore, the chemical characterization results between the foliar extracts of Moringa oleifera and Petiveria alliacea were similar. The evaluation of the humoral response by indirect ELISA using both extracts as antigens showed immunogenic recognition. Both extracts were non-cytotoxic, as determined by the MTT colorimetric assay. Finally, both extracts presented inhibitory activity only for the S. aureus UITEY-Sa strain.La medicina tradicional es considerada la transmisión de conocimientos de una generación a otra vinculados a modificaciones de la medicina ancestral. Esta transmisión de conocimientos ha dado paso al uso popular de plantas medicinales y sus combinaciones para tratar enfermedades. Moringa Oleifera, conocida popularmente como Moringa, se utiliza tanto como complemento alimenticio como modulador del sistema inmunológico. Petiveria alliacea, comúnmente conocida como Anamú, es una planta utilizada por su actividad antiinflamatoria, antitumoral y para fortalecer el sistema inmunológico. Investigaciones anteriores han confirmado la actividad antiinflamatoria, antimicrobiana, antitumoral, entre otros, de ciertos metabolitos de cada una de estas plantas, sin embargo, la evidencia científica es muy limitada respecto a la acción humoral de la Moringa oleífera y Petiveria alliacea.
Este trabajo busca evaluar la antigenicidad de Moringa oleífera y Petiveria alliacea mediante ensayos inmunológicos. El trabajo se desarrolló en tres fases: la primera fase consiste en la caracterización y estudio fitoquímico de los extractos etanólicos de las hojas y raíces de las dos plantas; la segunda fase se basa en la obtención de sueros hiperinmunes de ratones BALB/c, inmunizados con 100μl de cada extracto obtenido y su evaluación con ELISA indirecto; y la tercera fase evalúa el efecto antimicrobiano de los extractos sobre las bacterias E. coli ATCC 25922 y S. aureus UITEY-Sa después de haber determinado que los extractos no fueron citotóxicos para las líneas celulares SH-SY5Y.
En resumen, el estudio determinó que la extracción por el sistema Soxhlet brindó mayor rendimiento de recuperación de masa. Sin embargo, la extracción por maceración brindó mayor concentración de metabolitos secundarios. Los perfiles de las técnicas de FTIR y HPLC fueron similares entre los E-ME y E-SE. Además, la caracterización química de los resultados entre los extractos foliares de Moringa oleífera y Petiveria alliacea fueron similares. La evaluación de la respuesta humoral por ELISA indirecta utilizando ambos extractos como antígenos, presentaron reconocimiento inmunogénico. Ambos extractos fueron no citotóxicos determinado por el ensayo colorimétrico MTT. Por último, ambos extractos presentaron actividad inhibidora, solamente para la cepa de S. aureus UITEY-Sa.Ingeniero/a Biomédico/
Human actions recognition system based on neural networks
No full textThe classification of human activities in videos is a relevant area of study due to its real-life applications, such as surveillance, security, healthcare, human-machine interaction, and monitoring. This research compares two approaches, the simple and the hybrid, in classifying activities using two data sets. The first set includes three classes: yoga, exercise, and dance; the second is a sample from the Kinetics-700 set, with five activities, four of which are violent. Both sets present low variability between classes and high variability within classes. To reduce computational costs, a pre-trained CNN model and simple techniques for reducing computational resources are used. The hybrid approach uses an additional model with three variants: GRU, LSTM, or BiLSTM. Even though all the models presented similar results, the simple approach, using a pre-trained architecture and a reconstructed top-head, proved to be the most effective, reaching an accuracy of 94\%, while the hybrid approach using LSTM layers obtained 90\%.
The main limitation is the amount of memory required by these models due to the size of the video files. Exploring more advanced techniques to reduce the use of computational resources could allow the implementation of these models in real world environments. In addition, the model demonstrated an adequate classification of violent activities, which could serve as a basis for developing a surveillance and security system.La clasificación de actividades humanas en videos es un área de estudio relevante debido a sus aplicaciones en la vida real, como vigilancia, seguridad, asistencia sanitaria, interacción hombre-máquina y monitoreo. Esta investigación compara dos enfoques, el simple y el híbrido, en la clasificación de actividades utilizando dos conjuntos de datos. El primer conjunto incluye tres clases: yoga, ejercicio y baile; el segundo es una muestra del conjunto Kinetics-700, con cinco actividades, cuatro violentas. Ambos conjuntos presentan baja variabilidad entre clases y alta variabilidad dentro de las clases. Para reducir costos computacionales, se emplea un modelo de CNN preentrenado y técnicas simples para la reducción de recursos computacionales. El enfoque híbrido utiliza un modelo adicional con tres variantes: GRU, LSTM o BiLSTM. A pesar de que todos los modelos presentaron resultados similares, el enfoque simple, empleando una arquitectura preentrenada y un top-head reconstruido, demostró ser el más efectivo al alcanzar una precisión del 94%, mientras que el enfoque híbrido que utilizó capas LSTM obtuvo un 90%.
La principal limitación es la cantidad de memoria requerida por estos modelos debido al tamaño de los archivos de video. La exploración de técnicas más avanzadas para reducir el uso de recursos computacionales podría permitir la implementación de estos modelos en entornos del mundo real. Además, el modelo demostró una clasificación efectiva de actividades violentas, lo que podría servir como base para el desarrollo de un sistema de vigilancia y seguridad.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Synthesis of N-benzyloxyphthalimides (NBOPIs) and their potential application in C(sp3)-C(sp3) bond generation
No full textIn this work, the synthetic strategy used for the construction of two N-benzyloxyphthalimides and their reactivity tendences in electroreductive conditions is reported. The synthesized substrates were completely characterized by spectroscopic techniques and their electrochemical behavior was analyzed using cyclic voltammetry. Bulk electrolysis experiments were carried out in one of the substrates and demonstrated that reactivity changes drastically depending on the solvent used. As well, using electrodes or additives that controls the oxidation reaction taking place at the anode also showed to modify the observed reactivity.En este trabajo se reporta la estrategia sintética utilizada para la construcción de dos N-benciloxiftalimidas y sus tendencias de reactividad en condiciones electroreductoras. Los sustratos sintetizados fueron caracterizados completamente mediante técnicas espectroscópicas y se analizó su comportamiento electroquímico mediante voltamperometría cíclica. Se llevaron a cabo experimentos de electrólisis en uno de los sustratos y demostraron que la reactividad cambia drásticamente según el disolvente utilizado. Del mismo modo, el uso de electrodos o aditivos que controlen la reacción de oxidación que tiene lugar en el ánodo también demostró modificar la reactividad observada.Químico/
Annealing high-temperature treatment of CVD-grown graphene
No full textThe emergence of pharmaceutical pollutants through wastewater and drug production waste poses a significant threat to aquatic ecosystems, compromising water quality and ecological balance. Detecting these residues with high sensitivity is a top priority as it allows us to comprehensively address environmental risks and effectively protect our ecosystems.In this study, graphene-based electronic sensors are being explored as a promising solution for achieving highly sensitive detection of pharmaceuticals, leveraging graphene’s exceptional electrical properties. Additionally, to mitigate the impact of surface contamination on carbon materials and accurately assess intrinsic properties, we applied a high-temperature treatment to remove impurities from graphene. The chemical and physical structure of graphene was analyzed using Raman and XPS spectroscopy, while the sensor’s performance was evaluated through conductivity measurements.
Raman spectroscopy is the method of choice for characterizing graphene due to its versatility, rapidity, and non-destructive nature. It provides information about the vibrational and rotational modes, creating a fingerprint for molecule identification. The study of peaks G, D, and 2D bands allows for determining the number of graphene layers, doping level, and functionalization of graphene. On the other hand, XPS spectroscopy unveils shifts in C-C bond environments and the presence of physisorbed molecules. An important fact is that molecular water, oxygen, and other functional groups are regularly attached to the graphene surface when exposed to ambient conditions, affecting the pristine response of the material.
This thesis project studies graphene’s sensing capabilities for Ibuprofen and explores the effectiveness of high- temperature treatments as pre- and post-deposition cleaning methods to enhance graphene surface sensitivity. A series of high-temperature treatments (100°C for 1 hour, 300°C for 1 hour, 600°C for 1 hour) were applied under vac- uum conditions to graphene on SiO2 substrates to eliminate physisorbed molecules. XPS and Raman spectroscopy analysis unveiled the presence of molecular moieties on the graphene surface, as evidenced by measurements of O1s and C1s components, FWHM(G), and the D/G ratio, respectively. Simultaneously, a homemade collinear four-point probe method was fabricated to assess changes in electrical conductivity upon Ibuprofen deposition. After the pharmaceutical deposition, the galvanostatic current-voltage (G-IV) curve slope increased, indicating an increase in resistance and, thus, a decrease in conductivity. This observation underscores the potential utility of graphene in sensing applications.La presencia de de contaminantes farmacéuticos a través de aguas residuales y residuos de producción de medicamentos representa una amenaza significativa para los ecosistemas acuáticos, comprometiendo la calidad del agua y el equilibrio ecológico. Detectar estos residuos con alta sensibilidad es una prioridad, ya que nos permite abordar de manera integral los riesgos ambientales y proteger eficazmente nuestros ecosistemas. En este estudio, se exploran sensores electrónicos basados en grafeno como una solución prometedora para lograr una detección altamente sensible de productos farmacéuticos, aprovechando las excepcionales propiedades eléctricas del grafeno. Además, para mitigar el impacto de la contaminación superficial en los materiales de carbono y evaluar con precisión las propiedades intrínsecas, aplicamos un tratamiento a alta temperatura para eliminar impurezas del grafeno. La es- tructura química y física del grafeno se analizó utilizando espectroscopía Raman y XPS, mientras que el rendimiento del sensor se evaluó mediante mediciones de conductividad.
La espectroscopía Raman se empleó para caracterizar el grafeno debido a su versatilidad, rapidez y naturaleza no destructiva. Proporciona información sobre los modos vibratorios y rotacionales, creando una huella digital para la identificación de moléculas. El estudio de los picos de las bandas G, D y 2D permite determinar el número de capas de grafeno, el nivel de dopaje y la funcionalización del grafeno. Por otro lado, la espectroscopía XPS revela cambios en los entornos de enlace C-C y la presencia de moléculas fisiadsorbidas. Un dato importante a considerar es que el agua molecular, el oxígeno y otros grupos funcionales tienden a adherirse regularmente a la superficie del grafeno cuando este se expone a condiciones ambientales, lo que llega a afectar la respuesta prístina del material.
Este proyecto de tesis estudia la capacidad del grafeno para la detección de Ibuprofeno y explora la efectividad de los tratamientos a alta temperatura como métodos de limpieza previa y posterior a la deposición de fármacos para mejorar la sensibilidad superficial del grafeno. Se aplicaron una serie de tratamientos a alta temperatura (100°C durante 1 hora, 300°C durante 1 hora, 600°C durante 1 hora) en condiciones de vacío al grafeno en SiO2 para elim- inar moléculas fisisorbidas. El análisis de espectroscopía XPS y Raman reveló la presencia de grupos moleculares en la superficie del grafeno, como lo evidencian las mediciones de los componentes O1s y C1s, FWHM(G) y la relación D/G, respectivamente. Simultáneamente, se fabricó un sistema de cuatro puntas con configuración colineal para evaluar los cambios en la conductividad eléctrica tras la deposición de Ibuprofeno. Después de la deposición farmacéutica, la pendiente de la curva de corriente-voltaje galvanostática (G-IV) aumentó, lo que indica un aumento en la resistencia y, por lo tanto, una disminución en la conductividad. Esta observación resalta el potential del grafeno para aplicaciones de detección de fármacos.Ingeniero/a en Nanotecnologí
Gaussian process prior to estimate the SIR epidemic model
No full textIn recent years, there has been significant activity in the development and application of efficient computational algorithms for estimating states and parameters in the stochastic SIR epidemic model. These models help us to understand reality because they quantify it. The populations under study are divided into states or categories. The transfer rates between states are mathematically expressed as derivatives with respect to time-based on the sizes of the states using systems of ordinary differential equations or stochastic differential equations. The main objective of this work is to model the dynamics of the spread of the 2019 coronavirus disease outbreak and estimate the trend curve of the effective reproductive number. Modeling the epidemic's spread facilitates statistical inference of the data and helps plan contingency strategies for population prevention. The methodology used to estimate the states and parameters of the stochastic SIR model involves applying the Euler-Maruyama algorithm, the Diffusion Bridge approximation, the Kalman filter, and the Gaussian process. We illustrate the methodology using simulated epidemic states and data collected by the Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos y Emergencias. We show how unobserved processes or states can be inferred simultaneously with the underlying parameters. Among the main contributions of this work are proposing estimates for the number of infected, susceptible, and recovered individuals and providing a real-time monitoring tool for the number of cumulative cases.En los últimos años, ha habido una actividad significativa en el desarrollo y la aplicación de algoritmos computacionales eficientes para estimar estados y parámetros en el modelo estocástico SIR de epidemias. Estos modelos nos ayudan a comprender la realidad porque la cuantifican. Las poblaciones en estudio se dividen en estados o categorías. Las tasas de transferencia entre estados se expresan matemáticamente como derivadas con respecto al tiempo basadas en los tamaños de los estados utilizando sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias o ecuaciones diferenciales estocásticas. El objetivo principal de este trabajo es modelar la dinámica de la propagación del brote de la enfermedad por coronavirus 2019 y estimar la curva de tendencia del número reproductivo efectivo. Modelar la propagación de la epidemia facilita la inferencia estadística de los datos y ayuda a planificar estrategias de contingencia para la prevención en la población. La metodología utilizada para estimar los estados y parámetros del modelo estocástico SIR implica aplicar el algoritmo Euler-Maruyama, la aproximación Difussion Bridge, el filtro de Kalman y el proceso Gaussiano. Ilustramos la metodología utilizando estados epidémicos simulados y datos recopilados por la Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos y Emergencias. Demostramos cómo los procesos o estados no observados pueden inferirse simultáneamente con los parámetros subyacentes. Entre las principales contribuciones de este trabajo se encuentra proponer estimaciones para el número de personas infectadas, susceptibles y recuperadas y proporcionar una herramienta de monitoreo en tiempo real para el número de casos acumulados.Matemático/
Statistical analysis of the obsolescence medical equipment in Type A Health Centers in the district of Ibarra-Ecuador
No full textThis study aims to address the issue of medical equipment obsolescence in Type A bealth-care centers in Ibarra, Ecuador. The main objective is to determine the obsolescence rate of medical equipment using the guidelines of the Ministry of Public Health (MSP). To analyze this, a comprehensive descriptive analysis of the equipment data from the centers is conducted, highlighting the key characteristics and status of the equipment. In addition, the study implements Non-metric Multidimensional Scaling (NMDS) to identify and evaluate the variables that influence the obsolescence index. The factors that contribute most to equipment obsolescence were obtained, and how the obsolescence influences the accessibility and usefulness of medical services In addition, it shows how aging equipment affects quality and safety of services provided, and how these challenges are reflected in the management of medical equipment in type A health centers. The results of the study demonstrates that the management of medical equipment is crucial and must be specific depending on the needs of the healthcare facility to maintain a high level of healthcare services.El presente estudio pretende abordar el tema de la obsolescencia de los equipos médicos en los centros de salud tipo A de Ibarra, Ecuador. El objetivo principal es determinar la tasa de obsolescencia de los equipos médicos utilizando los lineamientos del Ministerio de Salud Pública (MSP). Para ello, se realiza un análisis descriptivo exhaustivo de los datos de equipamiento de los centros, destacando las principales características y estado de los equipos. Además, el estudio implementa el Escalamiento Multidimensional No Métrico (NMDS) para identificar y evaluar las variables que influyen en el índice de obsolescencia. Se determinaron cuáles son las variables que presentan una alta influencia en la evaluación de la obsolescencia de los equipos médicos, y como esta influye en la disponibilidad y utilización de los servicios médicos. Adicionalmente, se muestra como el deterioro de los equipos médicos afecta negativamente a la calidad y seguridad de los servicios prestados, y corno esta condición se refleja en la gestión y manejo de los equipos médicos en los centros de salud tipo A de Ibarra-Ecuador. Los resultados de este proyecto demuestran que la gestión de equipamiento médico es de gran importancia y debe ser asignada acorde a las necesidades de los centros sanitarios, con el objetivo de brindar una buena calidad de atención al paciente desde el primer nivel de atención.Ingeniero/a Biomédico/
Real-time ray tracing in OpenGL
No full textComputer graphics are one of the broadest fields of study within computer science. Its main objective is to synthesize an image from a 2D or 3D model, a process formally known as rendering. One of the most important 3D rendering methods is ray tracing, which is distinguished by its ability to simulate the behavior of light realistically. To achieve this, it primarily relies on fields such as radiometry and optical geometry, in order to accurately model the behavior of light when it interacts with surfaces. Additionally, the microfacet theory is taken into account, which models a surface as a collection of small mirrors randomly distributed. The incorporation of these concepts into computer graphics is known as physically-based rendering. When combined with ray tracing, various light behaviors and effects, such as reflection, refraction, shadows, color bleeding, among others, can be realistically simulated. Another fundamental aspect of computer graphics is its interactivity, which is achieved through a camera capable of moving within the scene, allowing different perspectives to be observed while everything is rendered in real time. Real-time rendering is made possible by using the graphics processing unit (GPU), which allows us to parallelize the rendering task, generating several images per second. In conclusion, this work incorporates the aforementioned concepts to implement a real-time ray tracing rasterizer using OpenGL, an API for managing the GPU.Los gráficos por computadora son una de las ramas más amplias de estudio dentro de las ciencias computacionales. Su objetivo principal es sintetizar una imagen de un modelo 2D o 3D, cuyo proceso se conoce formalmente como renderización. Uno de los métodos más importantes de renderización 3D es el trazado de rayos, que se distingue por su capacidad de simular el comportamiento de la luz de forma realista. Para lograrlo, se apoya principalmente en ramas como la radiometría y la geometría óptica, con el fin de modelar correctamente el comportamiento de la luz cuando interactúa con superficies. Asimismo, se toma en cuenta la teoría de microfacetas, la cual modela una superficie como una colección de pequeños espejos distribuidos aleatoriamente. La incorporación de estas nociones en los gráficos por computadora se conoce como renderización basada en la física. Al ser combinada con la técnica de trazado de rayos, se pueden simular de forma realista los distintos comportamientos y efectos de la luz, tales como la reflexión, refracción, sombras, sangrado de color, entre otros. Otro aspecto fundamental de los gráficos por computadora es su interactividad, lo cual se logra mediante una cámara capaz de moverse dentro de la escena, pudiendo observar distintas perspectivas mientras todo se renderiza en tiempo real. La renderización en tiempo real es posible gracias al uso de la unidad de procesamiento gráfico (GPU), la cual nos permite paralelizar la tarea de renderizado, generando varias imágenes por segundo. Este trabajo incorpora los conceptos mencionados para implementar un renderizador de trazado de rayos en tiempo real, haciendo uso de OpenGL, una API para el manejo de la GPU.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació