Browsing by Subject "Redes neuronales convolucionales"

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    Clasificación automática de residuos aprovechables y no aprovechables en la Pontificia Universidad Javeriana Cali usando Deep Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Torres Tamayo, Juan Esteban; Rosero Mora, Janner Arley; Vargas Cardona, Hernán Darío
    El procesamiento de los residuos sólidos es un problema que viene perjudicando a la humanidad des de hace ya varios años, dando por resultado contaminación y acumulación excesiva de desperdicios en rellenos sanitarios. Todo este panorama ha traído consigo la aplicación de normativas para la clasificación de los residuos para su posterior procesamiento, donde en Colombia la actual normativa dicta tres tipos de residuos: Aprovechables, No Aprovechables y Orgánicos. Sin embargo, aún con la existencia de normativas y campañas educativas sobre el manejo de los residuos sólidos urbanos, la comunidad no realiza adecuadamente la separación de dichos materiales y esto trae consigo un aumento energético laboral en las instalaciones dedicadas al procesamiento de desperdicios que bus can darles un correcto tratamiento a estos. Este trabajo propone la implementación de una herramienta tecnológica que permita realizar una clasificación automática de los residuos orgánicos enfocándose en las instalaciones del campus de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Para ello, se partió de la visión computacional para el reconocimiento de imágenes de residuos los cuales son procesados y clasificados a partir de un algoritmo de Deep Learning que tiene por objetivo identificar y clasificar los residuos entre aprovechables y no aprovechables. Después de un proceso de benchmarking entre modelos implementados con Transfer Learning el modelo escogido alcanza métricas de 0.93 en Accuracy.
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    Detección de fenómenos territoriales en Santiago de Cali a partir de imágenes VHR
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Cardona Hansen, Fernando; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
    Las imágenes satelitales son una fuente de datos alternativa en proyectos de ciencia de datos adelantados dentro del sector público en Colombia. Los asentamientos informales son fenómenos propios del crecimiento urbano caracterizados por la concurrencia de condiciones físicas y sociales deficitarias como población en condiciones de vulnerabilidad y falta de acceso a infraestructura de servicios públicos básicos. El uso de imágenes satelitales para identificar y mapear eventos de interés territorial como los asentamientos informales, constituye una alternativa para la implementación de acciones gubernamentales oportunas que sustituyan las medidas reactivas. El proyecto “Detección de fenómenos territoriales en Santiago de Cali usando imágenes VHR” tiene el propósito de desarrollar un modelo de aprendizaje profundo para la detección de asentamientos informales en imágenes satelitales del perímetro urbano de Cali, que contribuya a identificación de este fenómeno por parte de la administración municipal.
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    Implementación de técnicas de aprendizaje profundo para la detección automática de tejido cancerígeno en imágenes de histopatología
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Cortés Mojica, Luis Guillermo; Sánchez Torres, Johan Sneider; Silva Varela, Carolina; Gil González, Julián
    El cáncer de mama representa una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial, lo que subraya la importancia de desarrollar herramientas tecnológicas que permitan mejorar la precisión, rapidez y eficacia en su detección. En este contexto, la segmentación semántica basada en técnicas de aprendizaje profundo se perfila como una estrategia para automatizar el análisis de imágenes histopatológicas, que actualmente constituyen el estándar de oro en el diagnóstico de esta enfermedad. Sin embargo, dichas imágenes presentan características visuales complejas, alta variabilidad morfológica y un marcado desbalance de clases, lo cual plantea retos significativos tanto para su procesamiento como para la identificación automática de regiones de interés clínico. Este proyecto tuvo como propósito implementar un modelo de segmentación semántica capaz de detectar de forma automática tejido cancerígeno en imágenes de histopatología de cáncer de mama, mediante el diseño de un pipeline de procesamiento que incluyó análisis exploratorio, preprocesamiento adaptativo, entrenamiento y comparación de modelos. Se evaluaron tres arquitecturas (LinkNet, UNet++ y FPN) combinadas con distintos backbones (EfficientNet-B3, EfficientNet-B7 y ResNet50), empleando métricas como Dice Score e IoU para determinar su rendimiento global y por clase. Los resultados mostraron que la combinación de LinkNet con EfficientNet-B7 alcanzó un Dice Score promedio cercano a 0.80 incluso sin preprocesamiento, lo que evidencia su eficiencia y capacidad de generalización. Asimismo, el uso de técnicas de filtrado, como el filtro bilateral, permitió mejorar la calidad visual de las imágenes preservando estructuras críticas del tejido, lo que se tradujo en un mejor desempeño del modelo, especialmente en clases de difícil segmentación como la necrosis. Entre los principales aportes del estudio se destaca la identificación de configuraciones óptimas para tareas de segmentación en imágenes médicas y la validación de un enfoque metodológico reproducible y robusto. Se espera que los hallazgos de este proyecto contribuyan a fortalecer el desarrollo de herramientas de diagnóstico asistido por inteligencia artificial en el área de la histopatología digital, y que puedan ser aplicados a futuro en sistemas clínicos reales para apoyar la toma de decisiones médicas de forma más precisa y eficiente.