Brújula - Repositorio Institucional
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Detección de lesiones hepáticas en ecografías intraoperatorias mediante Deep Learning
No full textEl presente Trabajo de Fin de Máster aborda el desarrollo y evaluación de modelos
de Deep Learning, concretamente de visión artificial, aplicados a uno de los sectores
donde menos se ha extendido este campo, la detección de lesiones hepáticas en
ecografías intraoperatorias. Es decir, la detección automática de dichas lesiones en ecografías realizadas durante la intervención quirúrgica de un paciente. De este modo,
se pretende que los algoritmos desarrollados puedan ser integrados en estas prácticas
con el objetivo de proporcionar una herramienta de apoyo al profesional durante el
procedimiento quirúrgico, permitiéndole mantener o modificar su estrategia según las
detecciones realizadas, muchas de las cuales resultan extremadamente complejas debido
al sutil contraste en escala de grises que presentan estas imágenes.
Para ello, en este estudio se ha creado un dataset propio gracias a imágenes
ecográficas completamente anonimizadas cedidas por el Hospital Universitario Virgen
de Valme, y a la colaboración de su representante y Jefe de Servicio de Cirugía General
y Digestiva, el Dr. Pablo Parra Membrives, quien ha participado en el proceso de
etiquetado para asegurar un conjunto de datos riguroso y preciso, que evitase errores
en el aprendizaje posterior de los modelos entrenados.
El dataset concreto contiene 1035 imágenes ecográficas de lesiones hepáticas malignas
de diversa tipología según su origen, con el objetivo de garantizar una buena
capacidad de generalización de los modelos desarrollados. A partir de este conjunto de
datos y tras un análisis del estado del arte, se han seleccionado y entrenado tres enfoques
representativos en la materia actual. Una arquitectura de detección en dos etapas
como Faster R-CNN, caracterizada por una alta precisión a costa de un mayor tiempo
de inferencia; un enfoque de detección en una sola etapa como YOLO11, en varias
de sus versiones, que busca equilibrar precisión y rapidez para su uso en tiempo real;
y finalmente, un enfoque innovador basado en Transformers mediante la arquitectura
DETR, que aplica mecanismos de autoatención para captar relaciones espaciales complejas
en la imagen, aunque con el inconveniente de requerir de un tiempo de inferencia
más elevado.
De entre los modelos propuestos como candidatos, se han evaluado sus métricas
de rendimiento, destacando YOLO11 en su versión Medium como la alternativa
más adecuada para los objetivos de este estudio. Este modelo es capaz de realizar
inferencias precisas en tiempos reducidos, incluso en tiempo real, manteniendo un buen
equilibrio entre precisión y tasa de detección, dadas las limitaciones de recursos del
proyecto. No obstante, también se resalta la relevancia de modelos como RF-DETR,
una variante de DETR adaptada a datasets pequeños y entornos con menos recursos
computacionales, que ha mostrado resultados notables, especialmente en términos de
precisión y captación completa del contorno de la lesión, manteniendo además una tasa
de detección sóida. Esto lo convierte en una alternativa interesante a ser probada en
entornos clínicos reales, para evaluar si su tiempo de inferencia más lento puede ser
compensado por su rendimiento en precisión, incluso durante intervenciones quirúrgicas
en directo. Además, este modelo podría utilizarse a su vez, como herramienta de apoyo en grabaciones posquirúrgicas, facilitando la formación de residentes o estudiantes de
medicina, permitiéndoles observar cómo detectar estos contrastes de grises tan difíciles
de identificar en ciertos casos.
En conclusión, este estudio ha logrado cumplir con la motivación inicial pretendida
y los objetivos planteados inicialmente. Tras un proceso detallado de investigación,
desarrollo y análisis de resultados, se han obtenido dos modelos especialmente destacables,
YOLO11 Medium y RF-DETR, ambos capaces de detectar con precisión
lesiones hepáticas que, en muchos casos, son complejas de percibir y requieren de tiempo
incluso para el ojo experimentado de un profesional. De este modo, se establece
una base sólida para futuras investigaciones, donde una mayor inversión de tiempo y
recursos podría consolidar la inserción de estas herramientas de detección automática
en un ámbito tan poco explorado como la ecografía intraoperatoria. A raíz de ello, estas
herramientas tienen el potencial de convertirse en un apoyo real para los profesionales,
mejorando la eficiencia y facilitando intervenciones más seguras y eficaces para los
pacientes.Máster Universitario en Inteligencia Artificia
Asentimiento, certeza interior y consenso colectivo: John Henry Newman y Michel Maffesoli
No full textEste artículo analiza el concepto de asentimiento en John Henry Newman y Michel Maffesoli, explorando su dimensión como expresión de la fuerza vital humana. Newman concibe el asentimiento como un acto personal de fe, integrando razón, voluntad y experiencia interior, guiado por la capacidad de alcanzar certezas a partir de evidencias acumuladas, mientras que Maffesoli lo aborda como un fenómeno colectivo posmoderno, basado en una lógica afectiva que cohesiona comunidades mediante símbolos y emociones. A través de un enfoque comparativo e interdisciplinario, el estudio identifica convergencias en la resiliencia frente a la incertidumbre, destacando la relevancia del asentimiento para comprender la interacción entre fe, razón y cohesión social en contextos contemporáneo
Development and validation of an advanced data analytics model to support strategic point-of-care testing utilization decisions in the emergency department
No full textAims: This study was carried out to address potential uncertainties about how point-of-care
testing (POCT) improves patients’ outcomes in emergency department (ED). The main aim was
to develop and validate a model based on advanced data analytics to evaluate POCT’s impact
in patients’ outcomes and ED patients’ flow.
Materials and methods: We built a discrete event model simulation (DEMS) to represent work flow of a Spanish ED. Historical data from ED, published evidence and expert estimates were
used to support the model. Different scenarios of progressive utilization of POCT in patients’
care triaged as Emergency Severity Index (ESI) level 3 were compared to standard-of-care (SoC)
in terms of time-to-first medical intervention (TFMI), time-to-disposition decision (TDD), total
length of stay (LoS) and patient workflow.
Results: In POCT maximum utilization scenario (60% of ESI-3 patients), time savings reached
27.44, 14.58 and 13.96 min of TFMI, 55.77, 13.64 and 13.97 min of TDD and 89.60, 18.55 and
13.98 min of LoS (ESI-3, 4 and 5 patients, respectively). Statistically significant reductions were
found for all time outcomes in every POCT scenario for ESI-3, 4 and 5 patients. Internal valid ation didn’t show differences between model results and real data.
Limitations: Simplifications were made due to theoretical nature of computer-simulation mod els. Some input data and assumptions regarding individual process times were derived from
interviews. Theoretical distributions were assumed; other activities outside the ED were consid ered as a disruption to the system; finally, findings reflect experience of a single ED.
Conclusions: Advanced data analytics has become a useful tool in analyzing lots of processes. Our
study showed that advanced data analytics has become an exceptional tool in clinical laboratories
and exemplifies how POCT incorporation in ED for care of ESI-3 patients reduces physicians’ workRoche Diagnostic
PaGER-Sync ADICVIDEO: Experiencia de juego afectiva y respuestas del jugador - conjunto de datos sincronizado de ADICVIDEO
No full textThe PaGER-Sync ADICVIDEO dataset is a multimodal,
temporally synchronized repository of physiological and
facial expression data recorded during controlled, immersive
video game sessions designed to simulate realistic home
gaming environments. It integrates biosignals from the
Empatica E4 wristband —including Electrodermal Activity
(EDA), Blood Volume Pulse (BVP), and Skin Temperature
(TEMP) — with facial expression features extracted from
video recordings using FaceReader software. Additionally,
the dataset includes scores from pre-session psychometric
questionnaires (Gaming Addiction Scale, Scale of Positive and
Negative Experience, Emotion Regulation Questionnaire) and
demographic gender data, providing psychological and individual difference context. A summary file detailing the two
strongest emotions expressed by each participant with their
respective percentages is included. A total of 25 participants
played three commercial video games (Tetris, Sonic Racing,
and Fall Guys) under controlled conditions, while their physiological responses were continuously recorded and their
facial expressions captured on video for subsequent analysis.
All data streams were precisely aligned using a common
video-based timestamp, enabling frame-level synchronization across modalities, and the data were segmented by game.
The dataset supports a wide range of research applications
in affective computing, human-computer interaction, and
behavioral analysis, and is particularly well-suited for the
development and evaluation of multimodal affect detection
models, as well as for exploring the interplay between
psychological traits and real-time emotional responses.El conjunto de datos PaGER-Sync ADICVIDEO es un repositorio multimodal y sincronizado temporalmente de datos fisiológicos y de expresión facial registrados durante sesiones controladas e inmersivas de videojuegos, diseñadas para simular entornos de juego domésticos realistas. Integra bioseñales de la pulsera Empatica E4 —incluidas la actividad electrodérmica (EDA), el pulso de volumen sanguíneo (BVP) y la temperatura de la piel (TEMP)— con características de expresión facial extraídas de grabaciones de vídeo mediante el software FaceReader. Además, el conjunto de datos incluye puntuaciones de cuestionarios psicométricos previos a la sesión (Escala de Adicción a los Videojuegos, Escala de Experiencia Positiva y Negativa, Cuestionario de Regulación Emocional) y datos demográficos de género, lo que proporciona un contexto psicológico y de diferencias individuales. Se incluye un archivo resumen que detalla las dos emociones más intensas expresadas por cada participante con sus respectivos porcentajes. Un total de 25 participantes jugaron a tres videojuegos comerciales (Tetris, Sonic Racing y Fall Guys) en condiciones controladas, mientras se registraban continuamente sus respuestas fisiológicas y se capturaban sus expresiones faciales en vídeo para su posterior análisis. Todos los flujos de datos se alinearon con precisión mediante una marca de tiempo común basada en vídeo, lo que permitió la sincronización a nivel de fotograma entre las distintas modalidades. Los datos se segmentaron por juego. El conjunto de datos admite una amplia gama de aplicaciones de investigación en computación afectiva, interacción persona-ordenador y análisis del comportamiento, y resulta especialmente adecuado para el desarrollo y la evaluación de modelos multimodales de detección de afecto, así como para explorar la interacción entre rasgos psicológicos y respuestas emocionales en tiempo real
La piedad popular cristiana en la Antigüedad: formas, contextos y experiencias pastorales
No full textEn el siguiente artículo nos vamos a detener en formas, textos y experiencias pastorales en los que, de una manera u otra, se ha hecho patente que los primeros cristianos han expresado una relación afectiva y profundamente simbólica con el objeto de la fe, Dios, que se ha revelado en su Hijo por medio del Espíritu y que ha manifestado sus designios en María de Nazaret y ha dejado la impronta de su santidad también en los mártires y santos. Se tratará de una presentación descriptiva y sintética que intentará retomar formas conocidas de la piedad popular cristiana antigua y suscitar nuevos estímulos con el acercamiento a otras menos conocidas. En cualquier caso, se procurará hacer caer en la cuenta de las raíces de las que se nutre la savia de la piedad popular católica que aún hoy da vitalidad al alma creyente del Pueblo de Dios
perception des étudiants et des diplômés.
No full textEn el contexto del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), el desarrollo de competencias constituye la formulación concreta sobre cómo llevar a la práctica la formación integral del estudiante universitario. La adaptación al EEES ha supuesto un replanteamiento de los objetivos de los planes de estudio y de las metodologías empleadas en el ámbito universitario.El periodo transcurrido desde su implantación es ya lo suficientemente amplio como para permitir hacer una evaluación sobre el grado de alcance de los objetivos pretendidos en el proceso de formación, en el marco de este nuevo contexto. Mediante un cuestionario se ha obtenido la opinión de alumnos y egresados sobre la importancia de las competencias definidas en el título en Administración y Dirección de Empresas (ADE) y en qué medida se están desarrollando. El análisis realizado da lugar a conclusiones que permiten emprender acciones de mejora en la acción educativa
TikTok as a learning tool in higher education: Validation of a scale
Get PDFIn our increasingly digitalized society, social media have emerged prominently within the
educational landscape, fostering the creation of online and blended teaching-learning environments. Among these platforms, TikTok, renowned for its short dynamic videos featuring effects
and music, stands out. Despite its growing popularity among youth and initial explorations of its
pedagogical use by university educators, the educational benefits of TikTok remain largely unexplored. This gap is partly due to the absence of validated research tools to assess its potential
educational impact. This study addresses this gap by adapting and validating a new scale, “TikTok-SportEdu”, with a sample of 250 Spanish sport sciences university students (M = 22.56; SD =
3.55). The TikTok-SportEdu scale, comprising 15 items across three dimensions—1) TikTok as a
university teaching-learning tool, 2) TikTok as a professional profile development tool, and 3)
TikTok as a tool for interaction and staying informed about sport industry developments—demonstrates robust psychometric properties. The TikTok-SportEdu scale will enable
educators, educational institutions, policymakers, and industry professionals to better understand
the strategic use of TikTok in higher education, providing a reliable instrument for future
research
Efficient CeO₂ and CeO₂–Al₂O₃ supports for Ru as 3rd generation ammonia synthesis catalysts: enhanced kinetic mechanism over commercial Ru/CeO₂
Get PDFCeria (CeO2) has been previously reported as a functional support for ruthenium (Ru) as an ammonia synthesis catalyst. However, lab-synthesized ceria materials usually present low surface areas, thereby limiting the generation of oxygen vacancies and the ammonia synthesis activity as a result of weak metal–support interactions. With the aim of overcoming this issue, we prepared, by a simple impregnation method, high surface area ceria and ceria–alumina supported Ru catalysts with improved ammonia synthesis performance at moderate temperatures. In this sense, lab-synthesized Ru/CeO2 (with higher specific surface area and lower crystallinity than commercial ceria) showed stronger metal–support interactions than the commercial sample, which resulted in a superior global ammonia synthesis kinetic mechanism with more positive hydrogen reaction orders (i.e., more resistant to hydrogen inhibition) and significantly lower activation energies (46 vs. 61 kJ mol−1). We found that the use of alumina as a structural support increased the surface area of ceria, thereby promoting the Ru–CeO2 interaction and the catalytic performance. We analyzed the effect of the surface chemistry of two different commercial aluminas (acidic and basic) with similar surface areas. Basic alumina was found to increase the specific surface area of the catalyst to a larger extent as compared to acidic alumina. Thus, the Ru/CeO2–Al2O3 catalyst with 50 wt% of basic alumina showed an ammonia synthesis activity of 1.9 mmol g−1 h −1 at 400 °C and ambient pressure and an activation energy as low as 44.8 kJ mol−1.Es el preprint del artículo. Se puede consultar la versión final en https://doi.org/10.1039/D5CY00122FThis publication is part of the project BioEnH2, funded by MCIN/AEI/https://doi.org/10.13039/501100011033 and by European Union NextGenerationEU/PRTR. The authors want to acknowledge the University of Cádiz (UCA) for their services in the microscopy field and their gentle analyses and reports
Producción científica de la Universidad Loyola : abril 2025
No full textProducción científica (artículos, libros, capítulos, ponencias, documentos de trabajo, tesis...) del personal docente e investigador de la Universidad Loyola durante abril 202
