MÉTODOS ÓPTICOS PARA LA DETECCIÓN DEL FENÓMENO FOTOACÚSTICO Y SU APLICACIÓN EN LA RECONSTRUCCIÓN DE IMÁGENES

Yanier Ojeda (2023, [Tesis de doctorado])

"El efecto fotoacústico es un fenómeno físico aplicado en la imagenología biomédica. Desarrollar métodos innovadores para la detección de señales ultrasónicas inducidas mediante la absorción de pulsos láser es determinante para ampliar el rango de operación de las pruebas fotoacústicas. En este trabajo, motivados por su sensibilidad y ancho de banda, se exploraron un conjunto de métodos ópticos para la detección de ultrasonido. Se evaluó un método de campo completo basado en un sistema Schlieren que permitió capturar una instantánea del campo de presiones que se propagó desde la muestra hacia el medio circundante."

Fotoacústica Schlieren Ultrasonido Tomografía Imágenes Óptica CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ÓPTICA OPTICA FÍSICA OPTICA FÍSICA

Modeling spatiotemporal patterns of land use/land cover change in Central Malawi using a neural network model

Leah Mungai Joseph Messina Leo Zulu Jiaguo Qi Sieglinde Snapp (2022, [Artículo])

Multilayer Perceptrons CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE LAND USE POPULATION SATELLITE IMAGERY TEXTURE LAND COVER NEURAL NETWORKS REMOTE SENSING

Phenotyping with satellites

Urs Schulthess Gerald Blasch Francisco Pinto Mainassara Zaman-Allah (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SATELLITE OBSERVATION PHENOTYPING SATELLITE IMAGERY MONITORING

High-throughput plot-level quantitative phenotyping using convolutional neural networks on very high-resolution satellite images

Francisco Pinto Matthew Paul Reynolds Robert Furbank (2024, [Artículo])

Deep Learning Object-Based Image Analysis Optical Imagery CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE IMAGE ANALYSIS PLANT BREEDING REMOTE SENSING MACHINE LEARNING

APLICACIÓN DE METAHEURÍSTICAS EN EL PROBLEMA DE ACOMODO DE PATRONES DE CORTE EN MATERIALES FINITOS

Anabel Rodríguez Rodríguez (2023, [Tesis de doctorado])

"En la presente investigación se resuelve el problema de optimización de acomodo de patrones de corte en materiales finitos mediante el uso de estrategias metaheurísticas con la finalidad de aprovechar el material de acomodo y minimizar el desperdicio. Específicamente se implementó un algoritmo genético que al inicio genera soluciones aleatorias que forman la población inicial. La misma está compuesta por individuos o soluciones que son una combinación de patrones que se acomodan dentro del material de manera que se obtenga el menor desperdicio. Durante el proceso evolutivo estas soluciones aleatorias se someten a los operadores genéticos: selección, cruce y mutación, para encontrar nuevas soluciones que hereden la información genética de sus antecesores y evolucionen o mejoren en cada generación para obtener el menor desperdicio posible."

Acomodo de patrones Algoritmos genéticos Algoritmos golosos Muéganos Metaheurísticas Procesamiento digital de imágenes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

The potential of UAV and very high-resolution satellite imagery for yellow and stem rust detection and phenotyping in Ethiopia

Gerald Blasch David Hodson Francelino Rodrigues (2023, [Artículo])

Very high (spatial and temporal) resolution satellite (VHRS) and high-resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery provides the opportunity to develop new crop disease detection methods at early growth stages with utility for early warning systems. The capability of multispectral UAV, SkySat and Pleiades imagery as a high throughput phenotyping (HTP) and rapid disease detection tool for wheat rusts is assessed. In a randomized trial with and without fungicide control, six bread wheat varieties with differing rust resistance were monitored using UAV and VHRS. In total, 18 spectral features served as predictors for stem and yellow rust disease progression and associated yield loss. Several spectral features demonstrated strong predictive power for the detection of combined wheat rust diseases and the estimation of varieties’ response to disease stress and grain yield. Visible spectral (VIS) bands (Green, Red) were more useful at booting, shifting to VIS–NIR (near-infrared) vegetation indices (e.g., NDVI, RVI) at heading. The top-performing spectral features for disease progression and grain yield were the Red band and UAV-derived RVI and NDVI. Our findings provide valuable insight into the upscaling capability of multispectral sensors for disease detection, demonstrating the possibility of upscaling disease detection from plot to regional scales at early growth stages.

Very High Resolution Imagery Disease Detection Methods Early Growth Stages CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA UNMANNED AERIAL VEHICLES STEM RUST PHENOTYPING HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING WHEAT

Probando transductores de presión sumergibles para monitorear el nivel del agua en tanques

Serge Tamari ARIOSTO AGUILAR CHAVEZ (2010, [Artículo])

A menudo se desea monitorear el tirante en cuerpos de agua con una incertidumbre menor a ± 5 mm. En este contexto, el objetivo del presente trabajo ha sido probar dos modelos de transductores de presión sumergibles de “nueva generación”. Es decir, instrumentos que cuentan con un sensor de temperatura integrado y un datalogger que corrige automáticamente el efecto de la temperatura sobre la respuesta del sensor de presión. Los resultados experimentales y unas consideraciones teóricas sugieren que con estos transductores se puede monitorear durante semanas el tirante en tanques de agua potable, con una incertidumbre entre ± 5 y ± 7 mm [p = 0.95], mientras el tirante es menor a 5 m y la temperatura del agua permanece en un rango de ± 5 °C. En forma indirecta se muestra que no sería tan fácil monitorear el tirante en otros cuerpos de agua (lagos, ríos, canales, embalses de presas y mar), con una incertidumbre de ± 5 mm [p = 0.95].

Monitoreo automático en un tanque Sensor de presión Densidad del agua Efectos térmicos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Maize crop coefficient estimation based on spectral vegetation indices and vegetation cover fraction derived from UAV-based multispectral images

MARIANA DE JESUS MARCIAL PABLO RONALD ERNESTO ONTIVEROS CAPURATA WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2021, [Artículo])

DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy11040668

Remote sensing-based crop monitoring has evolved unprecedentedly to supply multispectral imagery with high spatial-temporal resolution for the assessment of crop evapotranspiration (ETc). Several methodologies have shown a high correlation between the Vegetation Indices (VIs) and the crop coefficient (Kc). This work analyzes the estimation of the crop coefficient (Kc) as a spectral function of the product of two variables: VIs and green vegetation cover fraction (fv). Multispectral images from experimental maize plots were classified to separate pixels into three classes (vegetation, shade, and soil) using the OBIA (Object Based Image Analysis) approach. Only vegetation pixels were used to estimate the VIs and fv variables. The spectral Kcfv:VI models were compared with Kc based on Cumulative Growing Degree Days (CGDD) (Kc-cGDD). The maximum average values of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), WDRVI, and EVI2 indices during the growing season were 0.77, 0.21, and 1.63, respectively. The results showed that the spectral Kcfv:VI model showed a strong linear correlation with Kc-cGDD (R2 > 0.80). The model precision increases with plant densities, and the Kcfv:NDVI with 80,000 plants/ha had the best fitting performance (R2 = 0.94 and RMSE = 0.055). The results indicate that the use of spectral models to estimate Kc based on high spatial and temporal resolution UAV-images, using only green pixels to compute VI and fv crop variables, offers a powerful and simple tool for ETc assessment to support irrigation scheduling in agricultural areas.

Grado de crecimiento diario Gestión del riego Percepción remota Análisis de imágenes basado en objetos CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Interfaces hápticas para identificar marcadores digitales del Trastorno del Espectro Autista

Haptic interfaces to identify digital markers of Autism Spectrum Disorder

GLORIA IVONNE MONARCA PINTLE (2023, [Tesis de doctorado])

El uso de herramientas de cribado durante la infancia es de suma importancia para identificar a niños que pueden Trastorno del Espectro Autista (TEA); sin embargo, las pruebas que existen en la actualidad se basan en cuestionarios y observaciones contestadas por los padres por lo que el resultado puede ser subjetivo. Además, la mayoría de las pruebas de cribado se enfocan en el área social y de comunicación, dejando a un lado las características sensoriales, un área donde los padres notan las primeras señales de un desarrollo atípico. En los últimos años, ha crecido el interés por identificar marcadores digitales del TEA que puedan apoyar el cribado de dicho trastorno, usando tecnología que pueda ser usada en cualquier lugar y momento para agilizar el proceso de cribado. Hasta el momento, la investigación en torno a marcadores digitales del TEA relacionados con el procesamiento táctil, ha sido poco explorada debido a que la investigación se ha centrado en explorar otros comportamientos, como la atención visual, movimientos motores, y voz. El crecimiento de las interfaces hápticas abre la posibilidad de explorar el procesamiento táctil e identificar marcadores digitales del TEA. En esta tesis exploramos si las interfaces hápticas pueden ser usadas para promover y recolectar interacciones táctiles que revelen marcadores digitales del TEA. Para tener un mejor entendimiento de las interfaces hápticas, en este trabajo de tesis exploramos dos interfaces hápticas. Una interfaz háptica pasiva llamada BendableSound, la cual cuenta con una retroalimentación por textura y espacio; y una interfaz háptica activa llamada Feel and Touch, la cual es un juego móvil que utiliza patrones vibrotactiles para retroalimentar las interacciones de los niños. Los resultados muestran que las interfaces hápticas tienen la capacidad recolectar interacciones táctiles y revelar marcadores digitales que pueden estar asociados al TEA. En el caso pasivo, participaron 37 niños neurotípicos (NT) y 22 niños con TEA quienes interactuar con BendableSound; los resultados muestran que existen diferencias entre los niños NT y TEA en cuanto al ancho de las interacciones táctiles, la fuerza que aplican y el tiempo que utilizan para realizar interacciones táctiles. En el caso activo, participaron 36 niños NT y 19 niños con TEA quienes interactuaron con Feel and Touch; los resultados muestran que existen diferencias entre los niños NT y TEA en cuanto a la ...

The use of screening tools during infancy is crucial to identify children who are likely to have Autism Spectrum Disorder (ASD); however, the current screening tests are based on questionnaires and observations that parents answer bases on their observations; however, the results might be subjective. In addition, most screening tests focus on the assessment of social and communication skills, disregard sensory skills, an area where parents often notice the first signals of ASD. In recent years, there has been growing interest in identifying digital markers of ASD that can support screening, particularly those that that can be used at any time and any place to speed up the screening process. So far, research on digital markers of ASD related to tactile processing has been little explored due to the lack of tools to assess it. The growth of haptic interfaces opens the possibility to explore tactile processing and identify digital markers of ASD. In this thesis, we propose to investigate the use of haptic interfaces to promote and collect tactile interactions that can reveal digital markers of ASD. To have a better understanding of haptic interfaces, in this thesis work we explore two types of haptic interface. A passive haptic interface called BendableSound, which features texture and spatial feedback; and an active haptic interface called Feel and Touch, which is a mobile game that uses vibrotactile patterns to provide feedback on children’s interactions. The results show that haptic interfaces have the potential to collect touch interactions and reveal digital markers that may be associated with ASD. In the first case, 37 neurotypical (NT) children and 22 children with ASD participated and interacted with BendableSound; the results show that there are differences between NT and ASD children in the width of tactile interactions, the force they apply, and the time they use to perform tactile interactions. In the second case, 36 NT children and 19 children with ASD participated and interacted with Feel and Touch; the results show that there are differences between NT and ASD children in terms of the tilt they produce on the mobile when performing tactile interactions, the total acceleration they produce, and the closeness to the center of the screen of their tactile interactions. The results of this thesis indicate that haptic interfaces have the ability to gather touch interactions and uncover digital markers associated with ASD. The findings of this ...

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Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

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