INANOE Repositorio (Inst- Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
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Medición del índice de refracción de Polidimetilsiloxano (PDMS) para aplicaciones en Física de la Visión: diseño de queratoprótesis
Full text linkLa ceguera corneal bilateral es un padecimiento visual considerado como un problema global, cuyo principal obstáculo son la alta demanda de trasplantes de córnea y la escasez de donantes. Lo anterior ha dado paso al estudio de las propiedades físicas y químicas de polímeros potencialmente biocompatibles debido a sus amplias aplicaciones en áreas como la oftalmología en donde son usados. Para ello es importante sintetizar estos polímeros para obtener índices de refracción compatibles con el ojo humano. En este trabajo se realiza la caracterización del índice de refracción de muestras de Polidimetilsiloxano (PDMS Sylgard 184) en estado líquido y elastómero, las muestras se manufacturan con variación de los parámetros de temperatura de curado y proporción de mezcla de los componentes. El índice de refracción es obtenido usando tres láseres de diferentes longitudes de onda, un espectro goniómetro mecánico de alta precisión y los fenómenos de Ángulo de Mínima Desviación y de Reflexión Total Interna. Con los resultados obtenidos es posible conocer el desempeño óptico del polímero en longitudes de onda del espectro visible lo que nos proporciona información sobre su posible aplicación en la futura manufactura de queratoprótesis.Bilateral corneal blindness is a visual disorder considered a global problem, the main obstacle is the high demand for corneal transplants and the shortage of donors. This has opened the path to the study of the physical and chemical properties of potentially biocompatible polymers due to their wide applications in areas such as ophthalmology where they are used. In order to accomplish this, it is important to synthesize these polymers to obtain refractive indices compatible with the human eye. In this work, the refractive index of samples of Polydimethylsiloxane (PDMS Sylgard 184) in liquid and elastomer state is characterized. The samples are manufactured with variation of the curing temperature parameters and mixing ratio of the components. The refractive index is obtained using three lasers of different wavelengths, a high-precision mechanical spectrometer-goniometer and the phenomena of Minimum Deviation Angle and Total Internal Reflection. With the results obtained, it is possible to know the optical performance of the polymer at wavelengths of the visible spectrum, which provides us with information about its possible application in the future manufacture of keratoprostheses
Aumento de imágenes usando una GAN condicional para clasificación de imágenes médicas.
No full textEl problema de la falta de datos y el desbalance en la clasificación de imágenes médicas es un desafío importante en la actualidad. Los objetivos y metas de esta investigación se centran en desarrollar una metodología basada en una Red Adversarial Generativa condicional (cGAN, conditional Generative Adversarial Networks) para aumentar la cantidad y diversidad de imágenes retinales, incorporando información relevante en la definición de la condición. Esta línea de investigación tiene como justificación mejorar la precisión y rendimiento de los sistemas de clasificación, lo que podría tener un impacto significativo en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. En el desarrollo de esta investigación, se emplearon Redes Adversariales Generativas Wasserstein con penalidad de gradiente (WGAN-GP, Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty), junto con técnicas de extracción de lesiones y transferencia de estilo para generar imágenes sintéticas de alta calidad. Los resultados obtenidos fueron evaluados utilizando métricas estándar de redes GAN, como la Distancia Frechet-Inception (FID, Frechet Inception Distance), el Error Cuadrático Medio (MSE, Mean Squeared Error ) y el Índice de Similitud Estructural (SSIM, Structural Similarity Index Measure). Los valores obtenidos de FID fueron bajos, indicando una alta similitud estadística entre las imágenes reales y generadas. El MSE y el SSIM también mostraron resultados favorables, sugiriendo que las imágenes generadas conservan la estructura y los detalles finos necesarios para un análisis preciso. Además, las imágenes sintéticas fueron sometidas a evaluación por expertos, quienes clasificaron las imágenes con una precisión del 56.66 %, lo que subraya la calidad y realismo de las imágenes generadas. Estos resultados demuestran que la metodología propuesta no solo puede aumentar la cantidad de datos disponibles, sino también mejorar su calidad, contribuyendo significativamente a la formación de modelos de diagnóstico más precisos.The problem of data scarcity and imbalance in the classification of medical images is a significant challenge today. The objectives and goals of this research focus on developing a methodology based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN) networks to increase the quantity and diversity of fundus images, incorporating relevant information into the condition definition. This line of research is justified by the potential to improve the accuracy and performance of classification systems, which could have a significant impact on the diagnosis and treatment of diseases. In the development of this research, Wassertein Generative Adversarial Networks with Gradient Penalty (WGAN-GP) were employed along with lesion extraction and style transfer techniques to generate high-quality synthetic images. The obtained results were evaluated using standard GAN metrics, such as Frechet Inception Distance (FID), Mean Squared Error (MSE), and Structural Similarity Index Measure (SSIM). The FID values were low, indicating a high statistical similarity between the real and generated images. The MSE and SSIM also showed favorable results, suggesting that the generated images retain the structure and fine details necessary for precise analysis. Additionally, the synthetic images were evaluated by experts, who classified the images with an accuracy of 58 %, highlighting the quality and realism of the generated images. These results demonstrate that the proposed methodology not only increases the available data quantity, but also improves its quality, significantly contributing to the development of more precise and robust diagnostic models
Convertidores de Tiempo-a-Digital para procesado de señales
No full textLos avances tecnológicos de la actualidad han hecho posible que se lleven a cabo estudios de fenómenos físicos que ocurren a velocidades tan altas y con niveles de energía tan bajos que antes se consideraban inexistentes. Este tipo de fenómenos ha creado la necesidad de nuevo enfoque para el procesamiento de datos de los mismos, una aproximación viable es el procesamiento en modo tiempo. Uno de los grandes retos a los que se enfrenta el post-procesamiento de señales a nivel computacional es la gran cantidad de datos que se adquieren y almacenan durante la conversión analógica a digital de la señal a analizar, especialmente si dicha señal es adquirida bajo un régimen 24/7. Bajo este escenario, la cantidad de datos es tan grande que muchas veces se vuelve inmanejable e imposible de almacenar. Originalmente desarrollados para aplicaciones de bases de tiempo de alta precisión, este tipo de sistemas se basan en la generación de pulsos acotados por el inicio y final de un evento, y el posterior procesamiento del intervalo de tiempo obtenido. Dicha estrategia de procesamiento esta principalmente basada en proporcionar al TDC de un conjunto de bloques genéricos de modo mixto que se plantea mejoren el desempeño de otras técnicas de procesamiento en tecnologías submicrométricas, basado en no utilizar una etapa de conversión analógica. Utilizando convertidores de tiempo a digital bajo perspectivas de procesamiento basado en tiempo se pueden obtener datos que permiten describir el comportamiento de una señal o fenómeno tomando como referencia las diferencias de tiempo entre sus amplitudes de voltaje. Posteriormente, estas diferencias de tiempo pueden ser procesadas mediante un algoritmo para su almacenamiento o procesado. El diseño e implementación de un circuito capaz de registrar eventos de gran velocidad contribuirá a reducir la cantidad de datos a almacenar y, por ende, el consumo energético que se requiere para su lectura y escritura. Por lo tanto, el estudio de convertidores de tiempo a digital ofrece una amplia área oportunidad para el desarrollo de diversos avances en el futuro.Technological advances today have made it possible to carry out studies of physical phenomena that occur at such high velocities and low energy levels that were previously considered non-existent. This type of phenomena has created the need for a new approach to data processing of these phenomena, a viable approach is timemode processing. One of the great challenges facing signal post-processing at the computational level is the large amount of data that is acquired and stored during the analog-to-digital conversion of the signal to be analyzed, especially if the signal is acquired under a 24/7 regime. Under this scenario, the amount of data is so large that it often becomes unmanageable and impossible to store. Originally developed for high precision time base applications, this type of systems are based on the generation of pulses bounded by the start and end of an event, and the subsequent processing of the obtained time interval. This processing strategy is mainly based on providing the TDC with a set of generic mixed-mode blocks that are expected to improve the performance of other processing techniques in sub-micrometer technologies, based on not using an analog conversion stage. Using time-to-digital converters under time-based processing perspectives, data can be obtained to describe the behavior of a signal or phenomenon by taking as a reference the time differences between its voltage amplitudes. Subsequently, these time differences can be processed by means of an algorithm for storage or processing. The design and implementation of a circuit capable of recording high-speed events will contribute to reduce the amount of data to be stored and, therefore, the energy consumption required for reading and writing. Therefore, the study of time-to-digital converters offers a wide area of opportunity for the development of several advances in the future
MUSCAT - development of a large-format continuum camera to constrain stellar evolution in the local and early Universe at millimetre wavelengths
Full text linkMUSCAT (Mexico-UK Submilimetre Camera for Astronomy) es una nueva cámara de continuo de gran formato para el Gran Telescopio Milimétrico (GTM) en la banda de 1.1 mm. Su plano focal alberga 1458 detectores de inductancia cinética (KID por sus siglas en inglés) limitados por ruido fotónico no sensibles a polarización operando de forma continua a 120 mK, divididos en seis arreglos para su lectura. Aprovechando la antena de 50 m de diámetro del GTM, el instrumento es capaz de alcanzar una resolución angular de hasta 5", con una sensibilidad tal que le permita mapear extensas regiones del cielo profundo mucho más rápido que otros instrumentos en la misma banda, como AzTEC, su antecesor en el GTM. Explotando esta propiedad, MUSCAT mapeará hasta dos terceras partes de los campos de Herschel-ATLAS con una profundidad complementaria a la obtenida por Herschel, pero con una mayor resolución angular para identificar una fracción importante de fuentes individuales que restrinjan los modelos de formación de estructuras en el Universo a lo largo de todas las épocas cósmicas. Asimismo, estudiando objetos galácticos y en la vecindad, como remanentes de supernovas, MUSCAT busca explorar los escenarios locales de formación de polvo que permitan esclarecer los mecanismos de su formación en el Universo temprano. El instrumento opera a través del trabajo sinergíco de cuatro subsistemas: detección, óptica fría, criogenia y lectura. La óptica fría a través de un conjunto de filtros de malla metálica y cornetas alimentadoras definen el ancho de banda de operación de la cámara, 50 GHz centrado en 275 GHz (1.1 mm). A través de un conjunto de espejos conduce la radiación hacia el plano focal, donde se localizan los detectores KID, resonadores superconductivos LC, cuya inductancia depende de la radiación absorbida. Este cambio de inductancia produce un cambio en la frecuencia de resonancia del detector, que es registrada y cuantificada por el subsistema de lectura. Por su parte, el subsistema criogénico provee las condiciones de temperatura para la operación de los detectores. En esta tesis presentamos el desarrollo final de MUSCAT en el laboratorio, su caracterización y evaluación final para su posterior instalación en el GTM, así como los resultados de las primeras campañas de ingeniería, y observaciones de commissioning llevadas a cabo durante las temporadas de observación 2022 y 2023.MUSCAT (Mexico-UK Submillimetre Camera for Astronomy) is a new large-format continuum camera for the Large Millimeter Telescope (LMT) in the 1.1 mm band. Its focal plane houses 1,458 polarization-insensitive photon-noise-limited kinetic inductance detectors (KIDs) operating continuously at 120 mK, divided into six arrays for readout. Taking advantage of the LMT’s 50 m diameter antenna, the instrument is capable of achieving an angular resolution of 5", with a sensitivity such that it can map extensive regions of the deep sky much faster than other instruments in the same band, such as AzTEC, its predecessor in the LMT. Exploiting this property, MUSCAT will map up to two-thirds of the Herschel-ATLAS fields with a depth complementary to that obtained by Herschel but with a greater angular resolution to identify a significant fraction of individual sources to build catalogues that constrain the models of structure formation in the Universe throughout all cosmic epochs. Likewise, studying galactic objects and those in the vicinity, such as supernova remnants, MUSCAT seeks to explore local scenarios of dust formation to clarify the mechanisms of its formation in the early Universe. The instrument operates through the synergistic work of four subsystems: detection, cold optics, cryogenics and readout. Cold optics through a set of metal-mesh filters and feed horns define the operating bandwidth of the camera, 50 GHz centred at 275 GHz (1.1 mm). A set of mirrors reflects the radiation towards the plane focal point, where the KID detectors are located, LC superconducting resonators, whose inductance depends on the absorbed radiation. This change in inductance produces a change in the resonance frequency of the detector, which is recorded and quantified by the readout subsystem. Besides, the cryogenic subsystem provides the temperature conditions for the detectors to operate. In this thesis, we present the final development of MUSCAT in the laboratory, its characterization and final evaluation for its subsequent installation in the LMT, as well as the results of the first engineering campaigns and commissioning observations carried out during the 2022 and 2023 observation seasons
Explicaciones Visuales Post Hoc (XAI): Un enfoque orientado hacia la Leucemia Linfoblástica Aguda
Full text linkEn este estudio se evaluaron las características morfológicas de componentes sanguíneos en imágenes mediante métodos de generación de mapas de relevancia, parte de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI). Se usaron seis métodos (Gradient, ABS Gradient, GradientInput, LRPz, Deep Taylor y Grad-CAM) sobre seis arquitecturas de redes neuronales convolucionales (VGG-16, VGG-19, MobileNet V1, ResNet18, ResNet50 y GoogleNet). La evaluación se realizó en dos fases, empleando las bases de datos “The Cancer Imaging Archive” y “ALL-IDB2”. En la primera fase, expertos hematólogos concluyeron que la combinación del método Gradient*Input con los modelos VGG-19 y ResNet50 fue la más efectiva en imágenes segmentadas. En la segunda fase, el modelo GoogleNet combinado con Grad-CAM mostró una mayor precisión en imágenes sin segmentar. La principal contribución de este estudio es la validación de diversas configuraciones de CNN y métodos de generación de mapas de relevancia, sugiriendo la integración de otros tipos de XAI para mejorar el diagnóstico de la ALL.This study evaluated the morphological characteristics of blood components in images using relevance map generation methods, part of Explainable Artificial Intelligence (XAI). Six methods (Gradient, ABS Gradient, Gradient*Input, LRPz, Deep Taylor, and Grad-CAM) were applied to six convolutional neural network architectures (VGG-16, VGG-19, MobileNet V1, ResNet18, ResNet50, and GoogleNet). The evaluation was conducted in two phases, using the databases "The Cancer Imaging Archive" and "ALL-IDB2". Expert hematologists concluded that combining the Gradient*Input method with the VGG-19 and ResNet50 models was the most effective in segmented images. In the second phase, the GoogleNet model combined with Grad-CAM showed a 43.61% accuracy in unsegmented images. The main contribution of this study is the validation of different configurations of CNNs and relevance map generation methods, suggesting the integration of other types of XAI to improve ALL diagnoses
Visual robot navigation incorporating causal models in deep reinforcement learning
Full text linkThe use of UAVs or drones has been applied for different domains and an interest in common of them is the development of an autonomous pilot, Reinforcement Learning (RL) can be used for visual navigation in drones but needs substantial computational resources, long training times, and issues like sample efficiency, robustness, and interpretability. A field that combines RL with causal models called Causal Reinforcement Learning promises to reduce the time for exploration and improve adaptation to novel situations or environments but is not proven yet in robotics tasks, for this reasons we propose adapting an RL algorithm to learn and use knowledge of a causal model to improve the action selection in the visual-based navigation. We present our results with the use of a Causal Bayesian Network defined and the learning of it in the RL training phase to use in a real-world drone.El uso de UAVs o drones se ha aplicado en diferentes dominios y un interés en común entre ellos es el desarrollo de un piloto autónomo. El aprendizaje por refuerzo (RL) se puede utilizar para la navegación visual en drones pero necesita importantes recursos computacionales, largos tiempos de entrenamiento y presenta problemas como eficiencia de las muestras, robustez e interpretabilidad. Un campo que combina RL con modelos causales llamado Aprendizaje por Refuerzo Causal promete reducir el tiempo de exploración y mejorar la adaptación a situaciones o entornos novedosos pero aún no ha sido probado en tareas de robótica, por estas razones proponemos adaptar un algoritmo de RL para aprender y utilizar el conocimiento de un modelo causal para mejorar la selección de acciones en la navegación basada en imágenes. Presentamos nuestros resultados con el uso de una Red Causal Bayesiana definida y su aprendizaje en la fase de entrenamiento de RL para su uso en un dron del mundo real
Generadores de números aleatorios y su aplicación para cifrar y autenticar datos digitales
Full text linkActualmente, el mundo ha experimentado un incremento en el número de dispositivos electrónicos conectados a las redes inalámbricas. Por esta razón, los investigadores buscan desarrollar algoritmos criptográficos más robustos que garanticen privacidad y seguridad en el proceso de comunicación. Un componente con aplicaciones generales en el campo de la criptografía es el generador de números aleatorios (RNG), el cual proporciona una secuencia de números sin patrón predecible que se emplean en algoritmos de cifrado y autenticación de datos. Sin embargo, el reto actual consiste en garantizar la mejor aleatoriedad de las secuencias, la cual es medida mediante pruebas estadísticas como las NIST y TestU01. Una opción en el diseño de estos generadores es el uso de sistemas caóticos de tiempo continuo y discreto, debido a las propiedades de estos modelos matemáticos. Estos sistemas tienen como ventaja un bajo consumo de elementos de hardware digital que pueden describirse en Verilog y llevarse a layout para su fabricación en tecnologías de circuitos integrados CMOS. Por otra parte, son fáciles de codificar en un lenguaje de programación de alto nivel, como Python, para diversas aplicaciones en sistemas embebidos. Debido a lo anterior, en esta tesis se diseñan generadores de números pseudoaleatorios (PRNGs) basados en sistemas caóticos, los cuales se sintetizan en un arreglo de compuertas programables en campo (FPGA) usando aritmética de 64-bit y también se implementan en una Raspberry Pi. Además, se verifica la aleatoriedad de las secuencias generadas por cada PRNG y se aplican en un sistema de comunicación con etapas de cifrado y de autenticación de datos mediante un algoritmo de función hash, que permite generar etiquetas para corroborar la integridad de la información que se envía o almacena, como imágenes en tono de grises, imágenes RGB y texto. En el caso del sistema sintetizado en la FPGA, la comunicación se realiza entre la FPGA y una computadora utilizando el protocolo RS232. Por otro lado, en el sistema implementado en Raspberry Pi se emplea el protocolo de comunicación MQTT entre tres de estos dispositivos.Nowadays, there has been a significant increase in the number of electronic devices connected to wireless networks. As a result, researchers are seeking to develop more robust cryptographic algorithms that ensure privacy and security in the communication process. A component with general applications in cryptography is the Random Number Generator (RNG). This generator produces a sequence of numbers without a predictable pattern, and it can be used in encryption and data authentication algorithms. However, the current challenge is how to ensure the best possible randomness of the binary sequences, which can be measured by statistical tests such as NIST and TestU01. Due to the properties of these mathematical models, continuous and discrete-time chaotic systems are an option in the design of these generators. These systems offer the advantage of low consumption of digital hardware elements, which could be described using Verilog and are suitable for manufacturing in CMOS integrated circuit technologies. Moreover, they are easy to code in a high-level programming language, such as Python, for various applications in embedded systems. Due to the above, in this thesis, Pseudo-Random Number Generators (PRNGs) based on chaotic systems are designed and synthesized in a Field-Programmable Gate Array (FPGA) using 64-bit arithmetic and also implemented on a Raspberry Pi. In addition, the randomness of the sequences generated by each PRNG is verified and applied in encryption and authentication stages using a hash function algorithm, which allows the generating of authentication tags for the information that is sent or stored, such as grayscale images, RGB images, and text. In the case of the chaos-based system synthesized in the FPGA, the communication occurs between the FPGA and a computer using the RS232 protocol. On the other hand, in the system implemented in Raspberry Pi the communication uses the MQTT communication protocol among three of these devices
Smart Traps for Precision Agriculture: Innovative Detection of Mediterranean Fruit Flies Using Sensor Integration
No full textLa agricultura juega un papel importante en el crecimiento económico. En este contexto; México alcanzo en 2020, 23,495 MDD en exportaciones agroalimentarias; superando así las conseguidas por remesas (673 MDD), venta de productos petroleros (14,047 MDD) y turismo extranjero (16,474 MDD) [6]. Lo alcanzando en 2020 representan el valor más alto reportado en 28 años (desde 1993). Es por ello que el rendimiento de los cultivos tiene un gran impacto en la economía del país. Sin embargo, uno de los problemas más graves a los que se enfrenta la agricultura son las plagas de insectos, pues afectan los procesos metabólicos de los cultivos al degradar su rendimiento y calidad; lo que puede obstaculizar aún más el desarrollo de la agricultura [60]. De entre la amplia variedad de plagas se encuentra la mosca mediterráneo (ceratitis capitata), una de las más relevantes debido al impacto económico que ha causado en los cultivos frutales de todo el mundo. En ausencia de control, la mosca del mediterráneo puede llegar a dañar hasta el 100% de un cultivo [14]. El daño principal ocurre cuando las hembras ovispan en los frutos y; una vez que eclosionan, las larvas inician su alimentación, facilitando así el desarrollo de microorganismos que contribuyen a un mayor colapso del fruto [51]. Para esta y otras plagas, el monitoreo con trampas es un componente común y crítico en los programas de detección, delimitación, supresión y erradicación de plagas en todo el mundo. En el caso de las moscas del mediterráneo, los dispositivos de captura están basados en estímulos específicos olfativos y/o visuales para atraer a los adultos de la especie. La mayoría de los atrayentes utilizados por las trampas son de tipo alimenticio, las cuales liberan amoniaco y simulan fuentes de proteínas [51]. Sin embargo, el costo de mantenimiento de una red de trampas es bastante alto si se considera los recursos monetarios, humanos y materiales que se requieren para mantener un red de trampas. El mantenimiento de la red no solo se limita a la diseminación de trampas, sino también la frecuencia con la que se controla y recolecta su información [14]. Por lo que este proceso puede llegar a ser complejo en el mantenimiento y recolección de datos.Agriculture plays an important role in economic growth. in this context; Mexico reached in 2020, 23,495 million dollars in agri-food exports; thus exceeding those achieved by remittances (673 million dollars), sale of oil products (14,047 million dollars) and foreign tourism (16,474 million dollars) [6]. reaching it in 2020 represent the highest value reported in 28 years (since 1993). That is why crop yields have a great impact on the country’s economy. how- ever, one of the most serious problems facing agriculture are insect pests, since they affect the metabolic processes of crops by degrading their yield and quality; which may further hinder the development of agriculture [60]. Among the wide variety of pests is the Mediterranean fly (ceratitis capitata), one of the most relevant due to the economic impact it has caused on fruit crops around the world. In the absence of control, the Mediterranean fly can damage up to 100% of a crop [14]. the main damage occurs when the females ovistop on the fruits and; once they hatch, the larvae begin to feed, thus facilitating the development of microorganisms that contribute to further fruit collapse [51]. For this and other pests, trap monitoring is a common and critical component in pest detection, delimitation, suppression and eradication programs around the world. In the case of Medflies, the capture devices are based on specific olfactory and/or visual stimuli to attract the adults of the species. most of the attractants used by the traps are food-type, which release ammonia and simulate protein sources [51]. However, the cost of maintaining a trap network is quite high considering the monetary, human, and material resources required to maintain a trap network. Network maintenance is not only limited to the spread of cheats, but also the frequency with which your information is monitored and collected [14]. Therefore, this process can become complex in the maintenance and collection of data. In addition to the above, the time necessary to analyze the captured species must be taken into account, since the information on the species and pest densities is acquired mainly through visual inspection (shape, color, texture, among others) [40, 60]. Automatic monitoring traps (smart traps) help to solve the previously mentioned problems and are efficient; since they can identify and count the pest as they enter the trap [60], which allows for a faster flow of information
Antennas for Microwave and Millimeter Wave Applications
Full text linkEn este trabajo de tesis se ha realizado el diseño de antenas para aplicaciones de microondas y de ondas milimétricas. Se han propuesto, modelado, fabricado, caracterizado y medido una variedad de geometrías de antenas usando las tecnologías en tendencia. Estas son; antenas de tarjeta de circuito impreso, de tecnología de impresión 3D, y en tecnología para integración monolítica (en chip). Las geometrías de antenas propuestas fueron diseñadas con el objetivo de mantener la simplicidad de diseño, facilidad de fabricación, tamaño reducido, bajo costo, mínimo impacto ambiental, todo mientras se maximiza el rendimiento. Para lograr las metas, fueron propuestas antenas novedosas, geometrías de antenas conocidas con celdas metamateriales en diferentes configuraciones para su mejora, y en otros diseños se usa una configuración especial de elementos resonantes trabajando en conjunto. El diseño de cada antena fue cuidadosamente realizado usando el simulador electromagnético de onda completa, HFSS, y se propusieron cinco circuitos equivalentes para representar con elementos concentrados las frecuencias de resonancia de cada diseño. Durante la etapa de prueba, se midieron los parámetros S usando el analizador de redes vectoriales (VNA), con diferentes kits de calibración, dependiendo del conector o tipo de terminal usada. Para la medición de los parámetros de radiación y valores de ganancia se usó el método de dos antenas idénticas. Sin embargo, el método tiene sus limitantes. Los resultados de simulación y medición de cada diseño de antena tienen buena correlación y las pequeñas diferencias pueden atribuirse a discrepancias en las consideraciones del material, inevitables errores de fabricación y errores de medición aleatorios. Las principales figuras de mérito obtenidas de cada diseño han sido comparadas con trabajos públicos relacionados. El rendimiento de las antenas propuestas en esta tesis es competitivo en términos de originalidad, tamaño, simplicidad, costo, ancho de banda, operación de doble banda o multifrecuencia, e impacto ambiental reducido. Sin embargo, las antenas de este trabajo no superan el rendimiento de todos los trabajos de la literatura debido a la dificultad que esto representa. Una antena en chip ha sido completamente fabricada y probada en los laboratorios de INAOE.In this thesis, the design of antennas for microwave and millimeter wave applications have been realized. A variety of antenna geometries have been proposed, modeled, fabricated, characterized, and tested using the trendiest technologies. There are antennas of PCB, of 3D- printing technology, and for monolithic integration (on-chip). The proposed antenna geometries were designed with the goal of maintaining design simplicity, ease of fabrication, reduced size, low cost, and minimal environmental impact, all while maximizing performance. In order to achieve the goals, novelty antennas with unique geometry were proposed, known antenna geometries were enhanced by the use of metamaterial cells in different configurations, and in other designs a special configuration of resonant elements working together are used. The design of each antenna was carefully carried out using the full-wave electromagnetic software, HFSS, and five equivalent circuits were proposed in order to represent with lumped elements the resonant frequencies of each design. During the test stage, the S-parameters were measured using the Vector Network Analyzer (VNA), with different calibration kits, depending on the connector or terminals used. To measure the radiation patterns and gain values, the method of two identical antennas is used, however this method has their limitations. The simulated and measured results of each antenna design have a good correlation, and the small differences can be attributed to discrepancies in material considerations, unavoidable fabrication mistakes, and random measurement errors. The principal figures of merit obtained from each proposed design have been compared with public related works. The performance of the proposed antennas in this thesis is competitive in terms of novelty, size, simplicity, cost, impedance bandwidth, operation dual or multi-frequency, and reduced environment impact. However, the proposed antennas of this work do not overcome the performance of all the published works in the literature, due to the hard work that it represents. An on-chip antenna has been fully fabricated and tested at INAOE’s laboratories
Design and Development of Tools for Detection, Localization and Segmentation of White Blood Cells from Hematological Images
No full textCurrently, there is a need to innovate and implement better tools that allow the establishment of diagnostic and clinical treatment criteria. An example of this is the continuous scientific contributions in the areas of cellular and tissue biology to recognize patterns and metabolic pathways that rely on various natural processes in the human body, such as inflammatory periods in blood tissue. While there are several methods for identifying and characterizing different cell lineages, the use of immunohistochemical techniques combined with morphological study by means of optical microscopy remains the standard for biomedical anomalies detection. In the case of lymphoid cells, size and shape can be related to their maturity and/or integrity during various biological processes. Although an expert may be able to morphologically identify, quantify, and estimate the cellular state of a sample, this task takes more time than desired, as well as being tedious and prone to human error. Furthermore, determining attributes such as nuclear size or area more accurately can be made easier with the use of specialized tools for processing images captured by microscopy. For this project, a solution was developed to process RGB images from blood tissue exposed to leukocyte staining acquired by a microscope with 100X objective for the detection, localization, and segmentation of the white blood cells’ nucleus and cytoplasm The algorithm is based on the employment of several filters, morphological operations, row and column pixel counting of binary images, and K-Means clustering. The nuclei segmentation and regions of interest detection methods were tested using public LISC dataset and private UDLAP. Results for Precision, Sensitivity, and Accuracy were [0.9800, 0.9800, 0.9600], [0.9432, 0.8127, 0.9982] respectively. Additionally, the developed WBC segmentation algorithm reached an average Dice Similarity Coefficient of 0.8924. All the development focuses on selecting operations that facilitate parallelization in digital circuitry using Verilog and FPGAs for its implementation. Results gave very little overhead for parallelization, reducing the execution time by increasing the description’s hardware resources.En la actualidad existe la necesidad de innovar e implementar mejores herramientas que permitan establecer criterios de diagnóstico y tratamiento clínico. Un ejemplo de ello, son las continuas contribuciones científicas en las áreas de la biología celular y tisular para reconocer patrones y rutas metabólicas que puedan explicar diversos procesos naturales del cuerpo humano como los periodos inflamatorios del tejido sanguíneo. Si bien pueden encontrarse diversas técnicas para la identificación y caracterización de los distintos linajes celulares, el empleo de técnicas inmunohistoquímicas en conjunto con el estudio morfológico ejecutado en microscopio, siguen siendo estándar para la detección de anomalías biomédicas. En el caso de células linfoides, el tamaño y forma pueden relacionarse con la madurez y/o integridad de estas durante los diversos procesos biológicos. Aunque es posible que un experto pueda identificar, cuantificar y estimar morfológicamente el estado celular de una muestra, esta tarea toma más tiempo del deseado; además de ser tediosa y propensa a errores humanos. Asimismo, la determinación con mayor exactitud de atributos como el tamaño o área del núcleo pueden ser de mayor facilidad con el uso de otras herramientas especializadas en el procesamiento de imágenes captadas por microscopio. Para este proyecto, se realizó una solución que recibe las imágenes en formato RGB de tejido sanguíneo con exposición a tinción leucocitaria adquiridas por microscopio con objetivo 100X para la detección, localización y segmentación de núcleo y citoplasma de células blancas. El algoritmo está basado en el empleo de diversos filtros, operaciones morfológicas, conteo en filas y columnas de pixeles de imágenes binarias, y agrupamiento por K- Means. Los métodos para la segmentación de núcleos y la detección de regiones de interés fueron probados usando el dataset público LISC y el dataset privado de UDLAP. Los resultados para precisión, sensibilidad y exactitud fueron de [0.9800, 0.9800, 0.9600], [0.9432, 0.8127, 0.9982] respectivamente. Adicionalmente, el algoritmo para la segmentación de células blancas alcanzó un coeficiente Dice de 0.8924. A lo largo del desarrollo se dio énfasis a seleccionar operaciones que faciliten la paralelización en circuitería digital utilizando Verilog y FPGAs para su implementación