INANOE Repositorio (Inst- Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
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Diseño y caracterización de un biodispositivo inalámbrico para estimulación eléctrica de córnea (EEC)
Get PDFThe different forms of visual impairment are part of a problem faced by more than 285 million people, however, the lack of information, economic difficulties and timely treatments are part of the obstacles that does not allow a diagnosis, prevention and / or correction in a timely manner. Currently, biomedical innovation is making progress in new treatment proposals for the visual system, such as the electrical stimulation of the cornea. On the other hand, scientific and technological development makes advances in microelectronics and microelectromechanical systems manufacturing techniques, which have become in an alternative for the development of biomedical analysis and instrumentation devices, known as BioMEMS.
In the present thesis work, it is addressed the need to develop a biodevice that allows to deepen in the research studies of the mechanisms of cellular regeneration of the visual system, from the application of corneal electrical stimulation therapies. It is for this reason that the development of two prototypes is proposed, which are adaptable to the dimensions of a rat eye cornea and human eye cornea, which are part of the wireless cornea electrical stimulation system, which are manufactured from innovative techniques of flexible microelectronics and MEMS.
This proposal is part of a collaboration that was carried out with an outreach with doctors and research staff of the Association to Avoid Blindness In Mexico, with the aim of providing alternatives for clinical treatments, to prevent and treat problems of low acuity visual.Las diferentes formas de discapacidad visual, son parte de un problema al que se enfrenta más de 285 millones de personas, no obstante, la falta de información, dificultades económicas y tratamientos oportunos, forman parte de los obstáculos que no permiten llevar a cabo un diagnóstico, prevención y/o corrección de manera oportuna. Actualmente la innovación biomédica realiza avances en nuevas propuestas de tratamientos para el sistema visual, como lo es la estimulación eléctrica de córnea, por otra parte el desarrollo científico y tecnológico realiza avances en técnicas de fabricación de microelectrónica y sistemas microelectromecánicos, los cuales se han convertido en una alternativa para el desarrollo de dispositivos de análisis y de instrumentación biomédica, conocidos como BioMEMS.
En el presente trabajo de tesis, se aborda la necesidad de desarrollar un biodispositivo que permita profundizar en los estudios de investigación de los mecanismos de regeneración celular del sistema visual, a partir de la aplicación de terapias de estimulación eléctrica de córnea. Es por esta razón se propone el desarrollo de dos prototipos, los cuales sean adaptables a las dimensiones de una córnea de ojo de rata y córnea de ojo de humano, que formen parte de un sistema inalámbrico de estimulación eléctrica de córnea, los cuales sean fabricados a partir de técnicas novedosas de microelectrónica flexible y MEMS.
Esta propuesta, forma parte de una colaboración que se ha llevado a cabo con médicos y personal de investigación de la Asociación Para Evitar La Ceguera En México, con el objetivo de dar alternativas de tratamientos clínicos, para prevenir y tratar problemas de baja agudeza visual
Design of a data acquisition system for radioastronómical activities.
Get PDFA radiation detector is a complex system whose main objective is to extract the timing and energy information from the incident radiation and convert it to a steam of data for storage and future analysis. The electronic circuitry that composes it, called the front-end electronics, is built out of multiple smaller blocks. The preamplifier is the rst block that directly interacts with the sensor therefore it requires to condition the sensor signal, amplify it and send it to the following stages, this circuit defines the architecture of the front-end electronics and rules a great part of the performance of the whole system. Silicon Photomultipliers (SiPM) sensors promise a well consolidated and cost effective technology for a large range of applications that required the detection of low light levels, however given their peculiar characteristics, traditional readout electronics architectures oer poor performance when coupled to SiPM sensors. Currently the design methodology for radiation detectors found in the literature are based on those traditional architectures. With this in mind this thesis work introduces a methodology specially focused in the synthesis and design of CMOS front-end electronics based on SiPM sensors. Given the influence of the preamplifier in the architecture and performance of the front-end electronics, the design, synthesis, and evaluation of the performance of a preamplifier is used as a vehicle in the development of this work.Un detector de radiación es un sistema complejo cuyo principal objetivo es extraer información de tiempo y energía de la radiación incidente y convertirla en información digital para poder ser almacenada y analizada en el futuro. Los circuitos electrónicos que lo componen se llaman circuitos electrónicos de lectura, y están construidos de múltiples bloques más pequeños. El preamplificador es el primer bloque que directamente interactúa con el sensor, por lo tanto, requiere acondicionar la señal del sensor, amplificarla, y enviarla a las siguientes etapas, este circuito dene la arquitectura de los circuitos electrónicos de lectura y norman en gran medida parte del desempeño de todo el sistema. Los sensores de tipo Fotomultiplicadores de Silicio (SiPM por sus siglas en inglés) prometen ser una tecnología consolidada y económica para una amplia cantidad de aplicaciones que requieran la detección de bajos niveles de luz. No obstante, debido a sus características particulares, las arquitecturas de circuitos electrónicos de lectura tradicionales ofrecen poco desempeño cuando son aplicados a sensores de tipo SiPM. Actualmente la metodología de diseño para detectores de radiación encontrados en la literatura está basada en estas arquitecturas tradicionales. Con esto en mente, este trabajo de tesis introduce una metodología de diseño especialmente enfocada en la síntesis y diseño de circuitos electrónicos de lectura implementados en tecnología CMOS y basados en sensores de tipo SIPM. Dado que la influencia del preamplificador en la arquitectura y el desempeño de estos circuitos de lectura, el diseño, síntesis y evaluación del desempeño de un preamplificador es utilizado como vehículo en el desarrollo del trabajo
Biometría Cancelable basada en funciones físicas inclonables en FPGA para señales ECG
Get PDFLos sistemas basados en rasgos biométricos han tomado ventaja dentro del campo de los sistemas de control de acceso contra los basados en métodos tradicionales tales como claves o tarjetas de identificación debido a la disminución de la probabilidad de falsificación de información. Sin embargo, el robo de información en los sistemas biométricos presenta un problema mayor que en los sistemas de control de acceso convencionales, ya que los rasgos biométricos no pueden ser reemplazables. Para solucionar esto se aplica una distorsión en el patrón de un usuario para proteger la información sensible. Esta transformación se denomina Biometría Cancelable. En este trabajo se presenta un esquema de biometría cancelable para señales electrocardiográficas (ECG) utilizando funciones físicas inclonables (PUF) implementadas en FPGA. La técnica que se utilizó para encriptar la información fue con la generación de cadenas de bits obtenidas por la PUF en configuración de RingOscillator que es un diseño exclusivo para implementación en FPGA. Las PUF’s se evaluaron en dos FPGA’s del mismo modelo para verificar que se obtuvieran respuestas diferentes implementando el sistema bajo las mismas condiciones, se analizaron las respuestas y se aplicaron algoritmos de corrección de errores para corregir los bits de respuesta inestables. Se emplearon técnicas de extracción de características propuestas en la litera- tura donde se obtienen características estadísticas y características temporales formando vectores de longitud 7 y como clasificador se utilizó el algoritmo de alineamiento temporal dinámico (DTW). Se evaluó el sistema biométrico original y posteriormente con las plantillas modificadas. Los resultados obtenidos del sistema propuesto para el mejor test indicaron un AUC de 98.32%, un error de 7.12% y una exactitud de 92.8 % superando los resultados de sistemas basados en biometría cancelable para señales ECG utilizando técnicas de Bio-Hash, improved Bio-Hash, operaciones de matrices y redes neuronales
Detección de depresión en redes sociales considerando información del perfil de los usuarios
Get PDFLa depresión es un trastorno mental que afecta a una cantidad significativa de personas. Estas personas presentan cambios en su estado de ánimo y fatiga durante todo el día, ignorando que tienen signos de depresión. Últimamente, las redes sociales han sido un medio a través del cual las personas comparten sus vivencias y experiencias diarias. Esto abre la oportunidad de usar este contenido para hacer la detección de personas que sufren de depresión a partir de la información de su perfil. Hacer detección de depresión a partir del contenido en las redes sociales es un problema complejo. Diferentes tipos de personas manifiestan su depresión de manera diferente y usando un tono emocional distinto. Motivados por este problema, en este trabajo de investigación se explora el uso de información del perfil de los usuarios junto a la polaridad emocional de sus publicaciones. Para el método propuesto en esta tesis se consideran dos enfoques, en el primero se trabaja con la información de perfil considerando dos alternativas para usar esta información: como atributos adicionales en la representación y como clasificadores independientes; además, se utilizan dos representaciones de texto diferentes, una basada en palabras y otra en emociones. En el segundo enfoque se integra la polaridad de las publicaciones realizadas por los usuarios para construir una nueva representación enriquecida con esa información. Como ultima´ variante se explora un esquema de clasificación que combine los dos enfoques anteriores.Depression is a common mental disorder that affects a significant number of people. These people show changes in their mood and fatigue throughout the day, ignoring that they have signs of depression. Ultimately, social media had become a means through which people share their life-situations and daily experiences. This opens up the opportunity to use this content for the detection of people who suffer from depression from their profile information. Detecting depression from social media content is a complex problem. Different types of people manifest their depression differently and using a different emotional tone. Motivated by this problem, in this research work we explore the use of profile information together with the emotional polarity of their publications. For the proposed method in this thesis, two approaches are considered, in the first one we work with the profile information considering two alternatives to use this information: as additional attributes in the representation and as specific classifiers; In addition, two different text representations are used, one based on words and the other based on emotions. In the second approach, the polarities of the publications posted by the users are integrated to build a new enriched representation with that information. As a last variant, a classification scheme that combines the two previous approaches is explored
A CNN Pilot for Autonomous Drone Racing
Get PDFConvolutional neural networks (CNN) and deep learning (DL) have become a popular tool for addressing all kinds of artificial intelligence challenges. The Autonomous Drone Race is a challenge that consists of developing a drone capable of defeating a human in a drone race. DL is a tool that has been included in state-of-the-art solutions to address this problem. Current work has proposed using CNN and DL to detect the gates, while other work has proposed using a CNN to obtain the flight speed and a three-dimensional reference point, these data are used by the controller to generate the corresponding control signals. It should be noted that all these approaches use a single frame as input. Motivated by the above, this work aims to develop a CNN to obtain the control signals directly for a drone to navigate autonomously in a drone racing circuit. This implies two levels of difficulty: 1) navigating through a predefined sequence of gates; 2) navigating in an environment where the location of the gates is not known a priory. The performance tests were carried out in the Gazebo simulator, using the AR drone vehicle.Las redes neuronales convolucionales (CNN) y el aprendizaje profundo (DL) se han convertido en una herramienta popular para abordar todo tipo de desafíos de inteligencia artificial. La Carrera de Drones Autónomos es un desafío que consiste en desarrollar un dron capaz de vencer a un humano en una carrera de drones. DL es una herramienta que ha sido incluida en las soluciones de última generación para abordar este problema. Los trabajos actuales han propuesto utilizar CNN y DL para detectar las puertas, mientras que otros trabajos han propuesto utilizar una CNN para obtener la velocidad de vuelo y un punto tridimensional de referencia, estos datos son utilizados por el controlador para generar las señales de control correspondientes. Cabe resaltar que todos estos enfoques utilizan una sola imagen como entrada. Motivados por lo anterior, este trabajo tiene como propósito desarrollar una CNN que permita obtener directamente las señales de control para que un dron pueda navegar de manera autónoma en un circuito de carrera de drones. Esto implica dos niveles de dificultades: 1) navegar a través de una secuencia de puertas predefinida; 2) navegar en un entorno donde no se conoce a priori la ubicación de las puertas. Las pruebas de funcionamiento se llevaron acabo en el simulador Gazebo, utilizando el vehículo AR drone
Study of the Very High Energy emission of M87 through its broadband spectral energy distribution.
Get PDFM87 is a giant radio galaxy, which is the central dominant galaxy of the Virgo Cluster. It is located at a distance of 6.5 Mpc (z = 0.004), and holds a supermassive black hole with a mass estimated in 5.6x10⁹ M๏. Very High Energy (VHE) emission from M87 has been detected by Imaging Air Cherenkov Telescopes (IACTs) and recently by the High Altitude Water Charenkov (HAWC), which is a gamma-ray and cosmic ray observatory located in Puebla, Mexico. The mechanism that produces VHE emission in M87 remains unclear. This emission is thought to be originated in its prominent jet, which has been resolved from Radio to X-rays. In order to explain the VHE emission of M87, a broadband Spectral Energy Distribution (SED) of M87 has been constructed and fitted by a lepto-hadronic emission model. Emission from radio to GeV gamma rays has been modeled to be produced by Synchrotron Self Compton (SSC) emission. In this scenario, an electron population moving at relativistic velocities in the M87 jet is accelerated by a random oriented magnetic field. Therefore, electrons emit synchrotron radiation which is responsible for a low energy SED component from radio to X-rays. Synchrotron photons are Inverse Compton upscattered by the same electron population producing the high energy SED component. However, according to some authors, SSC models are not able to explain the Very High Energy (VHE) emission detected in M87.M87 es una radio galaxia gigante, la cual es la galaxia central dominante del cúmulo de Virgo. Está localizada a una distancia de 6.5 Mpc (z = 0.004) y alberga un agujero negro supermasivo con una masa estimada en 6.5x10⁹ M๏. Emisión de muy alta energía de M87 ha sido detectada por Telescopios Cherenkov de Aire (IACT, por sus siglas en inglés) y recientemente por el High Altitude Water Charenkov (HAWC), el cual es un observatorio de rayos cósmicos y rayos gamma ubicado en Puebla, México. El mecanismo que produce la emisión de muy alta energía en M87 no está aún claro. Se piensa que esta emisión se origina en su prominente chorro de partículas, el cual ha sido resuelto desde el radio hasta los rayos X. Con el objetivo de explicar la emisión de muy alta energía de M87, se construyó una distribución espectral de energía de M87 y se le ajustó un modelo de emisión lepto-hadrónico. La emisión desde el radio hasta los rayos gamma de GeV se modeló como producida por emisión de sincrotrón auto Compton. En este escenario, una población de electrones moviéndose a velocidades relativistas en el chorro de M87 es acelerada por un campo magnético aleatorio. Por lo tanto, los electrones emiten radiación de sincrotrón la cual es responsable de una componente de baja de energía de la distribución espectral desde el radio hasta los rayos X. Fotones de sincrotrón son posteriormente dispersados mediante efecto Compton inverso por la misma población de electrones produciendo una componente de alta energía. Sin embargo, de acuerdo con algunos autores, los modelos de sincrotrón auto Compton no son capaces de explicar la emisión de muy alta energía detectada en M87
Análisis y generación de anillos de montgomery discretos con polarización inhomogénea
Get PDFEn el presente trabajo de tesis se generaron campos ópticos con polarización inhomogéneos, como producto del análisis y simulación de los anillos de Montgomery. Partiendo de conocimientos básicos de la óptica como lo son las ecuaciones de Maxwell, la ecuación de onda, polarización y la interferencia de ondas; abordamos el Efecto Talbot de manera breve, hasta realizar el procedimiento para la solución matemática de los anillos de Montgomery. Gracias a la holografía sintética, podemos obtener hologramas de fase desplegados por un modulador espacial de luz (LC-SLM: Liquid-Cristal Spatial Light Modulation) para generar anillos discretos de Montgomery. Dicho modulador debe ser caracterizado para conocer la respuesta del dispositivo al recibir señales de voltaje utilizando la distancia de Talbot ₜ. Mediante la simulación en MATLAB es posible obtener un holograma de fase con la información codificada de la amplitud de la suma de ondas planas, dicho holograma puede ser desplegado en el LC-SLM y mediante transformadas de Fourier realizadas por un sistema formador de imagen 4f, podemos reconstruir la amplitud del campo y realizar la propagación del mismo. Con la ayuda de elementos ópticos como polarizadores y retardadores de onda, es posible modificar la polarización del campo cambiando así la uniformidad de este, para que finalmente con una cámara CCD capturar imágenes del campo y realizar un mapa de las elipses de polarización en diversos puntos de intensidad del campo
Estudio para la optimización de los parámetros de desempeño de celdas solares de heterounión c-Si/a-Si:H
No full textEn este trabajo se realizó una investigación encaminada a la optimización del proceso de fabricación de celdas solares de heterounión con película delgada (HIT) que se desarrolla en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Una celda HIT está compuesta por una oblea de silicio monocristalino (c-Si), la cual está rodeada por capas delgadas de silicio amorfo hidrogenado (a-Si:H) intrínseco y dopado. Dentro de los principales aspectos que permiten alcanzar una alta eficiencia en una celda solar de heterounión, algunos de los más importantes son las figuras de mérito Voc, Isc, FF y Eff. El voltaje de circuito abierto Voc, se ve influenciado por la recombinación de los portadores en la interfaz a-Si:H/c-Si, y la corriente de corto circuito Isc, es principalmente afectada por la metalización, la capa a-Si:H tipo p y el confinamiento óptico logrado por el texturizado de la superficie de c-Si. Las celdas fueron fabricadas sobre obleas de silicio cristalino CZ y FZ tipo n sobre las cuales se depositaron películas de silicio amorfo hidrogenado (a-Si:H) intrínseco y dopado utilizando el equipo de depósito químico en fase de vapor asistido por plasma (PECVD) del Laboratorio de Microelectrónica del INAOE. Los pasos más importantes que se optimizaron fueron los procesos relacionados a las condiciones ideales de depósito de los sistemas PECVD y pulverización catódica, el nivel de dopado de la película a-Si:H tipo n y el espesor de la película emisora a-Si:H tipo p. La optimización del proceso de fabricación permitió aumentar el factor de llenado, la corriente de corto circuito y el voltaje de circuito abierto de las celdas de 1 cm2 y 2’’ fabricadas anteriormente en el INAOE. Las celdas de 1 cm2 alcanzaban valores máximos de FF de 55% y este logró aumentarse a 65.43%; además, el valor de la corriente de corto circuito se aumentó de 40.4 mA a 46.4 mA. Las celdas de 2’’ presentaban eficiencias máximas de 3.2% y esta logró aumentarse a 5.8%, con un factor de llenado de 28%
Clasificación de señales EEG basada en representaciones bidimensionales y redes neuronales convolucionales
Get PDFIt is challenging to design an electroencephalogram (EEG) signal representation that efficiently represents input information to a convolutional neural network (CNN). CNN has been successfully applied to naturally represented two-dimensional data, such as images, however EEGs are time series. In this work, a new two-dimensional representation of EEG signals was developed, which makes it possible to take advantage of the success of CNNs in images. The model classifies EEG signals from motor imagery or mental calculation; the preprocessing consisted of applying the common average reference (CAR) and an 8- 30Hz band pass filter. Two representations were proposed which are spectrograms with the short-time Fourier transform (STFT) and scalograms with the continuous wavelet transform (CWT). Two classifiers were used: CNN-2D and CNN-2D + LSTM. The neural networks used, in addition to automatically extracting features, also classify the EEG signal. Unlike other models, in this work the same pre-processing, the same number of channels and the same network architecture was used for all subjects in each data set. The accuracy results were 71.34 % for BCI IV-2a (four classes), 80.71 % for BCI IV-2a (two classes), 73.82 % for BCI IV-2b, 83.57 % for BCI II-III and 82.10 % for mental calculation. In addition to obtaining competitive results with the state of the art, the training and prediction time of the proposed CNNs was very low.Es un reto diseñar una representación de señales de electroencefalograma (EEG) que represente eficientemente la información de entrada a una red neuronal convolucional (CNN). CNN se ha aplicado exitosamente para datos naturalmente representados en dos dimensiones, tales como imágenes, sin embargo, EEG son series de tiempo. En este trabajo se desarrolló una nueva representación bidimensional de señales EEG, que permite aprovechar el éxito de las CNNs en imágenes. El modelo clasifica señales EEG de imaginación motora o cálculo mental; el preprocesamiento consistió en aplicar la referencia promedio común (CAR) y un filtro pasa banda de 8-30Hz. Se propusieron dos representaciones que son espectrogramas con la transformada de Fourier de tiempo corto (STFT) y escalogramas con la transformada continua wavelet (CWT). Se utilizaron dos clasificadores: CNN-2D y CNN-2D + LSTM. Las redes neuronales utilizadas, además de extraer características automáticamente, también clasifican la señal de EEG. A diferencia de otros modelos, en este trabajo se utilizó el mismo pre-procesamiento, el mismo número de canales y la misma arquitectura de red para todos los sujetos de cada conjunto de datos. Los resultados de accuracy fueron 71.34 % para BCI IV-2a (cuatro clases), 80.71 % para BCI IV-2a (dos clases), 73.82 % para BCI IV-2b, 83.57 % para BCI II-III y 82.10 % para cálculo mental. Además de obtener resultados competitivos con el estado del arte, el tiempo de entrenamiento y predicción de las CNNs propuestas fue muy bajo
A Cellular Evolutionary Algorithm To Tackle Constrained Multiobjective Optimization Problems
No full textParallel schemes in Evolutionary Algorithms (EAs) and, in particular, fine-grained or cellular Evolutionary Algorithms to tackle constrained multiobjective optimization problems have been barely investigated. Structural properties of cellular evolutionary algorithms balance exploration and exploitation stages during the search to avoid stagnation and possible premature convergence. Two new algorithms cMOGA/D (Cellular Multiobjective Genetic Algorithm based on Decomposition) and cMODE/D (Cellular Multiobjective Differential Evolution Algorithm based on Decomposition) in this thesis are proposed. Which take advantage of the structural properties of cellular evolutionary algorithms as well as Genetic Algorithms and Dierential Evolution by combining them with wellestablished concepts of MOEA/D, such as, targeting multiobjective problems via multiple subproblems by Tchebyche decomposition, its neighboring conceptual basis; and also combining a constrained multiobjective problem with Constraint Handling Technique (CHT) called push and pull search (PPS) and Improved Epsilon (IE). Three updating mechanisms were implemented: Synchronous, Line Sweep, and Asynchronous. These provide different behaviors when solutions are evolved throughout the mesh. Results obtained and validated through statistical analysis show that both proposals developed are competitive in terms of performance metrics and runtime. Moreover, in EAs based complexity analysis, cMOGA/D and cMODE/D are faster algorithms when comparing to MOEA/D-PPS.El uso de los esquemas paralelos en los algoritmos evolutivos (EA) y, en particular, los de grano fino o celulares para abordar problemas de optimización multiobjetivo restringidos han sido muy poco investigados. Las propiedades estructurales de los algoritmos evolutivos celulares equilibran las etapas de exploración y explotación durante la búsqueda para evitar el estancamiento y la posible convergencia prematura. Esta tesis propone dos nuevos algoritmos cMOGA/D (Cellular Multiobjective Genetic Algorithm based on Decomposition) y cMODE/D (Cellular Multiobjective Differential Evolution Algorithm based on Decomposition), que aprovechan las propiedades estructurales de los algoritmos evolutivos celulares, así como de los algoritmos genéticos y de la evolución diferencial, combinándolos con conceptos bien establecidos de MOEA/D, como, por ejemplo, la búsqueda de problemas multiobjetivos a través de múltiples subproblemas utilizando la descomposición de Tchebyche, así como el concepto de vecindario; también combinando técnicas de manejo de restricciones como Push and Pull Search (PPS) e Improved Epsilon (IE). Se implementaron tres mecanismos de actualización: Síncrona, Line Sweep y Asíncrona. Estos proporcionan diferentes comportamientos cuando las soluciones se esparcen a través de la malla. Los resultados obtenidos y validados por medio del análisis estadístico muestran que ambas propuestas desarrolladas son competitivas en términos de métricas de rendimiento y tiempo de ejecución. Además, en el análisis empírico de complejidad para algoritmos evolutivos, cMOGA/D y cMODE/D son algoritmos más rápidos cuando se comparan con MOEA/D-PPS