Browsing by Subject "Segmentation"

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    Análisis comparativo de Modelos de Segmentación en imágenes de tomografía computarizada (CT) del área abdominal
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Polanco Velasco, Jan; Astudillo Bello, Stefania; Gil González, Julián
    El presente trabajo de grado titulado “Análisis comparativo de Modelos de Segmentación en imágenes de tomografía computarizada (CT) del área abdominal” se propone desarrollar y comparar seis modelos de Deep Learning ampliamente utilizados en tareas de segmentación: U-Net, U-Net con Backbone VGG16, U-Net con Backbone ResNet50, SegNet, FPN con Backbone ResNet50 y LinkNet con Backbone VGG16. El objetivo principal de este estudio es determinar cuál de estos modelos ofrece el mejor rendimiento en términos de precisión, recall, coeficiente Dice, accuracy, IoU y loss, al segmentar imágenes de CT del área abdominal. El proyecto se estructura en varias etapas clave. En primer lugar, se lleva a cabo una recolección y procesamiento exhaustivo de los datos de CT abdominal, incluyendo técnicas de limpieza de artefactos y ruido adicional, así como el uso de Data Augmentation para aumentar la diversidad del conjunto de datos. Posteriormente, se implementan y entrenan los modelos de segmentación seleccionados utilizando plataformas avanzadas de computación, como Kaggle, ajustando los parámetros específicos para el problema en cuestión. La evaluación del rendimiento de cada modelo se realiza utilizando un conjunto de métricas rigurosas y específicas, tales como precisión, recall, coeficiente Dice, accuracy, IoU, loss, F1 y F2, permitiendo un análisis comparativo detallado de los resultados obtenidos. Además, se consideran aspectos como el tiempo de entrenamiento y la capacidad de generalización de los modelos a nuevos datos no vistos durante el entrenamiento.
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    Análisis de imágenes satelitales para la clasificación de ecosistemas en predios
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Quiroz Moscarella, Roberto Enrique; Santos Peñuela, Francisco José; Castaño Idárraga, Omar Andrés
    El proyecto aplicado se centra en la segmentación de imágenes satelitales de predios para identificar ecosistemas. Aborda la problemática del trabajo manual requerido para segmentar zonas en imágenes, especialmente en la elaboración de proyectos de bonos de carbono. Se desarrolló un algoritmo funcional que permita a los investigadores segmentar grandes extensiones de tierra de manera eficiente, reduciendo el tiempo necesario para esta tarea. Los resultados obtenidos permiten la automatización del proceso de segmentación, particularmente sobre zonas verdes y cuerpos de agua permitiendo la evaluación de su extensión. Las posibles aplicaciones de este proyecto abarcan la investigación ambiental, la planificación del uso del suelo y la gestión de recursos naturales.
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    Plan de mercadeo para la ferretería BerVar SAS
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2020) Cantillo Montoya, Ana María; Saldarriaga Primero, Victoria Eugenia
    La Ferretería BerVar SAS es una empresa familiar dedicada a la comercialización de productos de ferretería y construcción con más de treinta años en el mercado de la ciudad de Cali. El presente estudio analiza el modelo de negocio y los diferentes factores internos y externos que impactan a la Ferretería BerVar SAS con el objetivo de formular un plan de mercadeo estratégico con estrategias y tácticas que para la autora del documento son las más adecuadas en el corto y mediano plazo y que aseguren la sostenibilidad de la ferretería, permitiendo mantener un crecimiento rentable y sostenible. Para el presente documento se tuvo en cuenta el punto de vista de cada uno de los involucrados en el modelo de negocio, los clientes, colaboradores y propietarios de la ferretería BerVar fueron un elemento clave en la investigación de mercados realizada para comprender cada punto de vista, sus pensamientos, opiniones y necesidades.
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    Segmentación de profesionales de la salud del sector farmacéutico por Machine Learning para la optimización de frecuencia de visitas
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Reyes Zabaleta, Santiago; Cortez Aguilar, Genaro
    En el sector salud, comprender a los médicos del mercado es crucial, ya que cada impacto promocional debe estar enfocado en el Health Care Practitioner (HCP). En Colombia, esta tarea es especialmente compleja debido a la limitada cantidad de especialistas, que obliga a los médicos a tratar diversas enfermedades, y a la promoción de múltiples productos por parte de las empresas farmacéuticas, lo que genera segmentaciones distintas para cada molécula. Además, las dinámicas del mercado colombiano hacen que la relación médico producto sea más disperso, aumentando la necesidad de enfoques estratégicos precisos. Este proyecto propone un modelo de segmentación estándar, basado en datos objetivos, que elimina la subjetividad, optimiza la caracterización de los HCPs y prioriza estrategias de marketing, alineando los esfuerzos de la empresa con las necesidades del mercado de forma más eficiente y efectiva.