Repositorio Institucional de CIMAT
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A novel robust network community identification method forstructural connectome analysis
Get PDFIn complex networks, the communities of a graph are clusters grouped by the connectivity
attributes of nodes. Our case study is the brain structural connectomes derived from DW-
MRI. Although communities have been widely studied, little has been done to analyze their
estimation reproducibility. Here we propose a subject-specific robust method to estimate
structural connectome communities. Our proposal successfully groups and separates intra-
subject and inter-subject data, respectively. We show the robustness of the method to the
variability introduced by: the acquisition noise, image pre-processing, the estimation of the
Fiber Orientation Distributions, tractography parameters, and graph construction parameters
DETECCIÓN DE IRONÍA EN TEXTOS GENERADOS POR USUARIOS
Get PDFLa ironía es una forma sofisticada de uso del lenguaje en la que se reconoce una incongruencia entre el sentido literal de una expresión y el significado que el emisor pretende dar. En textos generados por usuarios, el conjunto de estrategias lingüísticas que se usan para expresar la ironía no son evidentes, incluso para las personas puede resultar difícil saber si hay ironía o no en un texto. Esto hace a la detección de ironía una tarea compleja e interesante desde la perspectiva de aprendizaje automático.
La detección automática de ironía ha sido ampliamente estudiada, principalmente en idioma inglés, aunque hay una variedad de trabajos para otros idiomas. Se han propuesto diferentes enfoques para identificar la ironía en los textos. En términos generales, podemos identificar los modelos basados en una bolsa de características (léxicas y/o semánticas) y aquellos basados en modelos de aprendizaje profundo.
En esta tesis se analiza los modelos empleados en la tarea de detección de ironía en el estado del arte desde una perspectiva de aprendizaje supervisado. Adicionalmente, se busca comparar el desempeño de los modelos de acuerdo al tipo de características que utilizan para abordar el problema, ya sean léxicas o semánticas. Para evaluar el desempeño de dichos modelos nos enfocamos en textos generados por usuarios de la red social Twitter. Utilizamos textos en inglés como referencia, debido a la gran variedad de trabajos que se han desarrollado para este idioma, y consideramos textos en español para estudiar si estos modelos son aplicables en el caso particular de este idioma
Ley local del semicírculo, con extensión y aplicaciones a matrices ralas
Get PDFn teoría de la probabilidad hay un área que estudia propiedades espectrales de matrices grandes con entradas aleatorias. La propiedad más importante es la Ley del Semicírculo de Wigner, que da origen a la teoría de matrices aleatorias. Esta investigación replica resultados de esta teoría y explora sus alcances asintóticos, numéricos y prácticos.
En particular se presenta una demostración elemental de la Ley Local del Semicírculo. Esta es un refinamiento de la ley de Wigner al combinarse con la transformada inversa de Stieltjes, otro resultado límite. Esta combinación otorga cotas para el error de aproximación. Las leyes locales para matrices aleatorias son una rama reciente en la teoría y suelen vincularse con el concepto de universalidad. Se pretende que esta tesis sirva como una primera introducción al tema de leyes locales sin requerir de una notación específica ni herramientas analíticas avanzadas como es lo usual en la literatura del área. Esta intención se refleja en la simplicidad de la notación y la de la herramienta clave, una desigualdad de concentración elemental para vectores gaussianos.
Se extienden las ideas de dicha prueba para presentar resultados en la literatura sobre matrices aleatorias ralas. En esta tesis, un resultado reciente se aborda desde un punto de vista numérico para ejemplificar y complementar los resultados teóricos
1-Diseño de instalaciones, Programación Entera Mixta, Unequal Area Facility Layout Problem, Lácteos, Industria.
No full textEl Problema del Diseño de Instalaciones, FLP por sus siglas en inglés (Facility Layout Problem), es un problema clásico para los ingenieros industriales y en general para las personas que se encargan del diseño de áreas de trabajo. La importancia del FLP yace en que el acomodo de las instalaciones impacta directamente sobre la eficiencia de los sistemas productivos. En el caso en que los departamentos tienen forma rectangular, y cada uno puede tener área diferente a la de los otros departamentos, se dice que se trata del Problema de Diseño de Instalaciones con Áreas Desiguales, UA-FLP (Unequal Area Facility Layout Problem). El objetivo de este estudio es modelar matemáticamente al UA-FLP, y obtener soluciones de forma exacta para ciertas instancias. En particular, se tiene un caso de aplicación en el cual se reubican los departamentos de una pequeña empresa (PYME) de productos lácteos, buscando incrementar sus utilidades al reducir el costo de los movimientos entre áreas; es decir, el costo del manejo de material. Los resultados obtenidos muestran que la modelación y solución del UA-FLP permiten mejorar el desempeño de la planta estudiada, en función del costo de manejo de material, pues se hace una mejora del 31.62% con respecto a la ejecución actual
Métodos de Ciencia de Datos aplicados al diagnóstico del cáncer colo-rectal en población Mexicana
Get PDFEl CCR es una enfermedad multifactor con alta mortalidad que la ubican entre la primeras 5 causas de muerte por cáncer en el mundo. Los factores no hereditarios que lo generan son aún desconocidos, sin embargo a lo largo de los años estudios principalmente en Estados Unidos, Europa y Asia, lo han asociado a variantes no genéticas entre ellas: Sedentarismo, el consumo de grasas provenientes de carnes rojas, el alcoholismo, entre otras; estas asociaciones han tenido criterios divididos en la comunidad científica generando expectación sobre el como y en que medida están asociadas.\\
El presente trabajo explora esas asociaciones mediante el uso de técnicas de Ciencia de Datos. Basado en análisis estadísticos realizados sobre la base de 3525 individuos mexicanos se muestran asociaciones entre las variables genómicas y no genómica mediante un \textbf{Análisis de Correspondencia múltiple} (MCA), explorando los beneficios respecto al Análisis por Componentes Principales (PCA); se presenta una variedad de modelos predictivos unos creados mediante regresión logística y aplicando selección de variables mediante LASSO, o técnicas de aprendizaje automático como Random Forest, Adaboost, Soport Vector Machine, entre otros, realizando en cada caso una comparativa entre las ventajas y desventajas de cada uno
BONE METASTASIS TREATMENTS BASED ON OPTIMAL CONTROL
Get PDFMetastatic disease is a lethal stage of cancer progression, characterized by the spread of aberrant cells from a primary tumor to distant tissues in the body. In recent years, there has been a multidisciplinary effort by the scientific community to understand the mechanisms of bone metastasis.
Several treatments are used to deal with bone metastases formation. Unfortunately, they are mainly palliative as the disease is considered incurable. We devote this Thesis to the mathematical modeling of bone metastasis with the objective of gaining more insight about this biological process while exploring the optimization of treatments.
In this Thesis, we first propose a nonlinear differential model to describe the dynamics between tumor cells and bone cells, osteoclasts and osteoblasts. The model is based on a power law functional that represents and simplify the paracrine signaling between the BMU cells along with a logistic growth for cancer cells. This model allows us to explore different metastatic scenarios and to identify potential factors that may aid cancer cells in the colonization of bone. We then explore the effects of TGF_ andWnt on bone dynamics with an extended mathematical model, and thereby study different disease control strategies. For these models, we present the corresponding stability analysis, deduce biological implications of these theoretical results, and show numerical simulations. This allows us to gain biological information regarding the success or failure of the invasion of bone metastasis, as well as to acknowledge a crucial interplay between TGF-beta and Wnt in the bone remodeling process, both in health and in disease.
As a second step, in this Thesis we present an optimal control approach to explore treatment strategies for bone diseases with a main focus on bone metastasis. We first focus on denosumab and radiotherapy treatments through optimal control problems with L2 cost functionals, obtaining continuous optimal control solutions. We provide proofs of existence and uniqueness of solutions to the corresponding optimal control problems for each treatment and present numerical simulations to analyze the effectiveness of both treatments under different metastatic invasion scenarios. We next focus on employing optimal control for the TGF-beta/Wnt model. Clinically, optimal solutions may be more relevant if they only present ’off’ and ’on’ states, and that is why we propose in this case a L1 cost functional to potentially obtain
CATEGORICAL INDEPENDENCE AND NONCOMMUTATIVE DISTRIBUTIONS FOR SIMPLICIAL COMPLEXES
Get PDFGraphs provide basic and illustrative examples of non-commutative random variables via their adjacency matrices. The main objective of this thesis is to discuss the general question of assigning distributions to graphs and simplicial complexes, for these to be considered as random variables in some non-commutative probability space.
We split the problem in three parts. First, we need to decide which matrices associated with simplicial complexes are we considering as random variables. Second, we must specify a expectation or state to endow our matrices with distributions. Third, we may also want to consider collections of compatible conditional expectations, so that we may relate the different distributions for different choices of matrices.
Surprisingly, if we restrict the third question, allowing only the simplest types of operator-valued spaces, i.e. projection-valued spaces, then the joint algebraic distribution of incidence and boundary matrices and their duals contains the distributions of most of the matrices that are usually considered while studying simplicial complexes. This includes adjacency matrices and combinatorial Laplace operators, of all dimensions.
In addition, the simplicity of the *-algebra generated by the boundary matrix leaves little room for finding self-adjoint operators. Two of the few canonical choices are naturally endowed with analytic distributions that encode the Betti numbers of the considered simplicial complex.
It is to remark that a notion of independence is required for the task. In our case, the concept of categorical independence studied was developed in \cite{Ger14}, where it is intended to be the link between all the independence notions in quantum probability spaces. For this work, the categorical indepence of orthogonal spaces is a valuable concept because it enables and encourages the separated study of different orthogonal pieces, which are independent, of an operator.
A second objective, is to define a Boolean cumulant type on higher dimensions, i.e. simplicial complexes. We hope that these observations will be helpful for finding simpler and meaningful examples for independent non-commutative random variables, particularly in those general NCP frameworks still lacking of non-artificial realizations
Optimal Sampling-based Motion Planning with Applications to Nonholonomic Dynamical Systems Under Visibility Constraints and Object Reconstruction
Get PDFIn this work, we study properties of local planners for nonholonomic dynamical systems to achieve asymptotic global
optimality through a sampling-based planner, namely, the RRT*. A concise summary of the conditions found in the
literature for the RRT* to asymptotically converge is presented, along with further formal results about local planners
such as the finding that the topological property is not a necessary condition in the current context. Besides, an
experimental set-up is used to evaluate the performance of the local planners in terms of resulting trajectory cost and
time of convergence. Furthermore, a complex robotic system is contemplated, namely, a mobile manipulator robot that
includes visibility constraints in the planning requirements. Relevant concepts for complex robotic systems such as
detachability and time dominance are introduced. Experiments in a physical mobile manipulator robot, equipped with
a camera in the arm's end-effector, are shown, which validate the proposed theoretical modeling.
Also, two aspects of motion planning for object reconstruction are investigated. First, the effect of using a samplingbased
optimal planning technique to move an 8 degrees of freedom mobile manipulator is studied in terms of several
performance criteria. Based on those criteria, the results of the reconstruction task using rapidly exploring random tree
(RRT) approaches are compared, more specifically, RRT* smart versus RRT* versus standard RRT. Based on our
results, it is concluded that the use of the RRT* approaches improves the measured performance criteria compared
with a standard RRT. Second, the problem of defining a convenient stopping probabilistic test to terminate the
reconstruction process is addressed. We propose two probabilistic stopping tests for the 3D reconstruction process.
Comparisons between both termination criteria are done and the results are analyzed. The simulation experiments
show that the two proposed stopping tests are adequate. They stop the reconstruction process when all the portions of
the object that are possible to be seen have been covered with the field of view of the sensor. In addition, in this work,
we propose a new objective function to be optimized, which requires to find the time optimal trajectories in the
presence of obstacles for a nonholonomic robotic base satisfying visibility constraints at the sensing locations. One of
the termination tests together with a whole method for object reconstruction is exp
STANLEY-REISNER THEORY : SIMPLICIALCOMPLEXES, HOCHSTER’S FORMULA ANDTERAI’S THEOREM
Get PDFEn el presente trabajo nos dedicamos a estudiar la teoría de Stanley-Reisner. Para ello nos enfocamos
en los complejos simpliciales y sus diversas propiedades. En particular se destaca la relación
entre los complejos simpliciales y los ideales libres de cuadrados. A su vez estudiamos la teoría dual
de Alexander, la cual nos permite construir un nuevo complejo simplicial a partir de los monomios
generadores del ideal de Stanley-Reisner.
Para profundizar el tema, nos proponemos dos objetivos: la fórmula de Hochster y el Teorema
de Terai. La fórmula de Hochster relaciona los números de Betti con la homología de un complejo
simplicial. Mientras que el Teorema de Terai establece una igualdad entre la regularidad del ideal de
Stanley-Reisner con la dimensión proyectiva de su dual de Alexander
RESOLUCIÓN DE INFLAMACIÓN CON PATÓGENO GENÉRICO
Get PDFLa eliminación de agentes patógenos en un organismo es una función del sistema inmune. Las células involucradas en dicho proceso primordialmente en la respuesta inmune innata son los macrófagos y los neutrófilos. El proceso de nuestro interés consta de dos etapas: la primera etapa es la posibilidad de erradicar al patógeno y la segunda es la posibilidad de la resolución de la inflamación.
En este trabajo se presentan variaciones de un modelo de ecuaciones diferenciales cuyas variables miden la densidad de células involucradas y los niveles de inflamación. Nuestro objetivo es exhibir la posible erradicación del patógeno o resolución de la inflamación.
Se utilizan técnicas de bifurcación para analizar cómo los parámetros pueden afectar la evolución de los sistemas. Nuestra investigación determina
que la eliminación de neutrófilos muertos por macrófagos tiene un efecto dicotómico: perjudica o beneficia la eliminación del patógeno. Además se descubren casos donde el patógeno podría no ser eliminado