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Experimental setup to test neurological artifact elimination techniques
Full text link"This work proposes a methodological approach to the insertion of a particular artifact produced by eyes blinking, in EEG data, in order to create a pseudo-real dataset, which in turn provides an experimental setup to test artifact removal algorithms. The topic of ocular waves’ propagation throughout EEG channels is also covered. The optimal amount of ICA components is discovered through an iterative approach, which includes an observation step.""Este trabajo propone un enfoque metodológico para la inserción de un artefacto particular producido por el parpadeo de los ojos, en los datos de EEG, con el fin de crear un conjunto de datos pseudo-real, que a su vez proporciona un ambiente experimental para probar algoritmos de eliminación de artefactos. También se trata el tema de la propagación de las ondas oculares a través de los canales de EEG. La cantidad óptima de componentes ICA se descubre mediante un enfoque iterativo, que incluye un paso de observación."Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 202
Investigación de modelos de inteligencia artificial para la predicción de caídas
Full text linkEl presente proyecto se centra en la investigación de modelos de inteligencia artificial para la predicción de caídas en pacientes con dificultades motoras. El principal objetivo es asistir en el proceso de rehabilitación de pacientes propensos a sufrir caídas durante el caminar, ayudándoles a mantener el equilibrio. El accidente cerebrovascular (ACV) representa una de las principales causas de discapacidad a nivel global, siendo la pérdida de equilibrio durante la marcha una de sus consecuencias más frecuentes. Para el caso de la enfermedad del Parkinson, uno de sus síntomas es la fluctuación diurna de la marcha. Estas y otras patologías representan un riesgo a la hora de caminar para los pacientes. Dada la limitación de las herramientas y técnicas de rehabilitación existentes, el enfoque principal se dirige hacia el desarrollo de una nueva herramienta personalizada e innovadora. Esta herramienta busca ampliar las posibilidades de rehabilitación, adoptando las tendencias emergentes de bioretroalimentación y sensibilidad aumentada. Con el fin de obtener un conjunto de datos robusto para realizar el entrenamiento de los diversos modelos de inteligencia artificial utilizados, se decidió representar la caminata de los sujetos como una serie de tiempo, basada en los valores de pitch, roll y jaw del pecho del usuario. Para esto, se caracterizó la marcha utilizando un IMU en el pecho y se realizaron diversos experimentos para validar hipótesis y avanzar en el desarrollo de un dispositivo funcional. Dicho dispositivo consta de dos modos de operación. El primero envía la información de la marcha a un servidor encargado de procesar los datos y predecir el riesgo de caída. En base a esa métrica, se le dará entrega una respuesta vibrotáctil al paciente que sirva a modo de feedback para la corrección de la marcha. De forma similar, el segundo modo también realizará predicciones de la marcha y caída del usuario, pero en este caso, se tiene como objetivo eliminar la dependencia del servidor mediante el uso de un modelo mucho menos robusto embebido en el microcontrolador. Se desarrolló un simulador en Unity3D para visualizar la información entregada por el IMU de forma fácil y rápida.
Para el predictor de caídas se implementan distintos modelos de Machine Learning para predecir patrones de marcha, con el fin de optimizar la respuesta vibrotáctil que se ofrece al paciente. Por otra parte, se analiza la capacidad de generalizar la marcha que poseen los diversos predictores y como estos pueden usarse en distintos pacientes. Se obtuvo un conjunto de datos de caminatas de dos sujetos sanos para el posterior entrenamiento y se entrevisto a un profesional de la salud especializado en neurología para comprender las distintas patologías y como afectan a un paciente. Los modelos implementados fueron CNN, LSTM, XGBoost, Procesos Gaussianos y para la implementación embebida en el microcontrolador se utilizó una regresión. Los mejores resultados fueron obtenidos por los modelos LSTM y XGBoost aunque estos no fueron óptimos para la predicción de una marcha. Por este motivo, se decidió implementar una métrica que represente el riesgo de caída basándose en la comparación de diversos parámetros entre la marcha real y la serie de tiempo predicha. Con esta nueva métrica se logró realizar una fluctuación de la respuesta vibrotáctil acorde a la caminata del paciente. Por otro lado, se realizaron pruebas en distintos sujetos utilizando el mismo modelo entrenado. No se halló una diferencia significativa en los resultados. Finalmente, se implementó el modelo de regresión el cual fue cargado en el microcontrolador. Esto permitió completar el flujo de predicción y respuesta al usuario sin necesidad de un servidor que procese la información. Los resultados de la predicción son perfectibles y debido a esto, se plantea como trabajo a futuro la investigación sobre mejoras en hardware que permitan ejecutar modelos mas potentes en el dispositivo
Predicción de pacientes con enfermedades reumáticas en México
Full text link"(...) el propósito del presente estudio es caracterizar a los individuos con enfermedades reumáticas y poder predecir de manera automática si un individuo está en presencia de enfermedades músculo-esqueléticas a partir del llenado del formulario para la detección temprana y remitirle al especialista para el tratamiento, de esta manera se puede prevenir discapacidad secundaria a estas enfermedades."Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 201
BAD: autenticación mediante la utilización de señales EMG
Full text link"La autenticación multifactor combina credenciales de distinto tipo para crear una defensa por capas y prevenir accesos no autorizados. En este trabajo proponemos un
sistema que provee autenticación multifactor utilizando "algo que tengo" y "algo que soy" mediante un dispositivo de autenticación biométrica que requiere de una participación activa del usuario. Esta participación permite solucionar un problema intrínseco de los sistemas biométricos que es no poder cambiar una clave que depende de una
característica propia del individuo como lo es una huella digital."Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 201
Use of generative adversarial networks for the creation and manipulation of facial images in the context of studying false memories and its effects on wrongful conviction cases: implementation of StyleGAN’s generative image modeling and style mixing properties to design an interface for experimentation purposes
No full textl Laboratorio de Sueño y Memoria from Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) studies the formation of false memories, and how these can be reduced or modified, and is in collaboration with the Innocence Project to investigate how these can lead to errors in convictions. From this research, the need arises to carry out experiments with human
faces that are similar to each other, and how this similarity can result in the formation of false memories.
In this project, we investigate a field of Artificial Intelligence (AI), Deep Learning, which can provide us with a solution to the generation of artificial faces. In particular, we implement a face generation model using a Generative Adversarial Network (GAN), with the aim of generating faces as realistic as possible, so that a human cannot distinguish them from real faces. StyleGAN, a particular implementation of the GAN network, was the chosen architecture, because in addition to producing images with high resolution quality, it presents a model that allows navigation of the latent space and the synthesis of
faces, using style mixing properties. Finally, an application called FG-Style was developed and installed on a GPU-based server at ITBA so that the laboratory can have control over the face generation model, and over the generation of faces similar to a selected one, using StyleGAN’s style mixing properties to have a grip over the change of specific features of
the generated faces."Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 202
Controller design for a tethered follower: robot for pulmonary rehabilitation: ALPIBot
No full text"The purpose of this work is to describe the development of a following mechanism for a robotic vehicle that can carry an oxygen tank during pulmonary rehabilitation exercises for Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) patients. The mechanism consists of two threads connected to a single point in the followed subject from two reels in the follower robot. A prototype vehicle is built as a platform to test this mechanism. Two different control algorithms, using the same hardware design, are studied and compared using a software simulation and motion capture experiments. This work was done in collaboration with ALPI, an institution dedicated to the rehabilitation of patients with motor-neuron disease. Initial clinical assessments confirmed the effectiveness of the proposed strategies."Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 202
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Meta aprendizaje de la señal de entrenamiento para entornos con refuerzos dispersos
No full textEl aprendizaje por refuerzo ha encontrado muchos éxitos en la última década. Sin embargo, aún quedan muchos problemas por resolver para que pueda ser aplicado en más dominios. Algunas de las principales líneas donde se busca mejorarlo son las que corresponden a su pobre eficiencia de datos, su capacidad de generalización y su debilidad en aprender con problemas donde los refuerzos son dispersos; para los cuales generalmente se requiere el diseño humano de un refuerzo denso. El meta aprendizaje ha surgido como una posibilidad para ayudar a lidiar con estas cuestiones al aprender partes del algoritmo de RL para que cumpla con características deseadas. Por otro lado, el uso de refuerzos intrínsecos es ampliamente estudiado en la búsqueda de mejorar las propiedades de exploración de los algoritmos. En este trabajo se estudia como el meta aprendizaje puede mejorar la calidad de la señal de entrenamiento recibida por agentes de RL. En particular, el foco principal está puesto en el meta aprendizaje de refuerzos intrínsecos sin el uso de meta gradientes. Este enfoque es comparado con métodos de RL estándar, con métodos establecidos de meta RL y con el meta aprendizaje de una función de ventaja. Se analizan las ventajas y desventajas que presentan cada uno de ellos. Los algoritmos desarrollados fueron evaluados en distribuciones de tareas de control continuo con variaciones paramétricas y no paramétricas, dónde en las tareas de evaluación solo hay acceso a recompensas dispersas.Fil: Pappalardo, Octavio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
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