Browsing by Author "Torres Valencia, Cristian Alejandro"

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    Modelo de clasificación de planos cerebrales en ecografías prenatales utilizando aprendizaje de máquina profundo
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Aguado Valderrama, Juan José; Rodríguez López, Luis Alfredo; Torres Valencia, Cristian Alejandro; Palta, Felipe
    Las Ecografías Craneales Prenatales (ECP) desempeñan un papel crucial en el monitoreo del desarrollo fetal. No obstante, la evaluación de imágenes de ECP entre las semanas 18 a 40 del embarazo enfrenta grandes retos debido a la falta de herramientas automatizadas para su clasificación. Actualmente, el diagnóstico depende en gran medida de la interpretación de especialistas, lo que implica largas horas de clasificación manual para análisis más profundos y el almacenamiento de la información. Esta situación se ve agravada en áreas con recursos limitados, donde la escasez de profesionales capacitados y equipos de alta calidad puede comprometer la precisión y accesibilidad de las evaluaciones. La automatización de la clasificación de imágenes ECP podría aliviar la carga de trabajo de los especialistas y mejorar la eficiencia en los análisis. Este estudio propone desarrollar una herramienta basada en aprendizaje profundo para clasificar los distintos planos del cerebro (transventricular, transtalámico y transcerebeloso) en imágenes de ECP. La metodología incluye el preprocesamiento de imágenes, segmentación y clasificación mediante redes neuronales convolucionales. Además, se evaluará el rendimiento del modelo utilizando métricas como precisión, exactitud, sensibilidad y puntuación F1, con validación por profesionales de la salud.
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    Sistema de reconocimiento de la estructura cerebral Cavum Septum Pellucidum basado en Deep Learning para el análisis de anomalías del desarrollo en imágenes de ultrasonido fetal en 2D
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Cifuentes Ortega, Milton Fabián; Torres Valencia, Cristian Alejandro
    En este proyecto se presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema de reconocimiento basado en Deep Learning para la detección de la estructura craneal en fetos llamada Cavum Septum Pellucidum sobre imágenes de ultrasonido 2D, el cual tiene como objetivo colaborar con el sector salud en la detección temprana de anormalidades prenatales, debido a que este tipo de inconvenientes son muy comunes en el desarrollo del feto y así se podría reducir los índices de mortalidad en recién nacidos. Para el desarrollo del sistema se llevaron a cabo tareas de selección de criterios de recolección y procesamiento de las imágenes de ultrasonido fetal en 2D, además de la identificación de métricas de evaluación para la clasificación de normalidad o anormalidad. Estos modelos podrían ser aplicado a cualquier proceso de seguimiento prenatal donde se tomen imágenes de ultrasonidos para el control del crecimiento del feto. Las anormalidades detectadas podrían ayudar a diagnosticar posibles enfermedades tales como holoprosencefalia, displasia septo-óptica, agenesia de cuerpo calloso, enfermedad de Alexander, esclerosis tuberosa, facomatosis, pinealoma, trisomía del par y esquisencefalia. Teniendo en cuenta todo lo anterior se obtuvo como resultado final de este proyecto dos modelos; El primer modelo se centró en el reconocimiento de los planos craneales y se obtuvo un 99% de accuracy. Por otro lado, el segundo modelo se dividió por plano cerebral (Trans-Ventricular, Trans-Thalamic y Trans-Cerebellum) y se creó específicamente cada uno de ellos enfocados en la identificación de la estructura cerebral Cavum Septum Pellucidum, obteniendo como resultado final un 88.8%, 91% y 95.1% de Curva AUC ROC respectivamente.
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    Sistema empresarial inteligente para la clasificación de residuos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Cantor, Elkin Leonardo; Morales Cadavid, Santiago; Correa, Leidy Johana; Vargas Cardona, Hernán Darío; Torres Valencia, Cristian Alejandro
    Existe evidencia de que en Colombia se producen 24,8 millones de toneladas de residuos al año, de los cuales el 47% provienen de los hogares con una generación per cápita de 515 kilogramos y a su vez la tasa de reciclaje, que se refiere a la proporción de material reciclado sobre la generación total de residuos sólidos, es cercana al 12% en el año 2019, siendo esta una cifra muy baja comparada con la de otros países como Alemania donde llega al 68%. Por medio de este proyecto se buscó realizar un modelo de aprendizaje automático que a través del reconocimiento de imágenes permitiera en el ámbito empresarial realizar una correcta clasificación de residuos en las diferentes canecas del punto ecológico, así como la recolección de información que permita calcular diversos indicadores a nivel individual y de empresa, proporcionando información clave para el desarrollo de futuras campañas de impacto ambiental y buscando diversos mecanismos y estrategias que promuevan el uso de esta herramienta y nos convierta en un aliado estratégico del medio ambiente. Asimismo, por medio del desarrollo de este proyecto, se obtuvo un dataset que permitió crear algoritmos robustos que contribuyen al correcto entrenamiento del modelo de clasificación de residuos, este modelo se desarrolló en lenguaje Python, empleando algoritmos de Deep Learning, especialmente haciendo uso de redes neuronales convolucionales que permitieron la construcción de un prototipo o diseño (mockup) de una aplicación móvil donde a futuro se podrá desplegar el modelo realizado.