https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9832 Wed, 04 Mar 2026 08:18:25 GMT 2026-03-04T08:18:25Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12272 Title: DISEÑO DE UN SISTEMA DE ASISTENCIA MÉDICA UTILIZANDO ARTEFACTOS DE PARPADEOS CODIFICADOS DENTRO DE UNA SEÑAL EEG Authors: VÁSQUEZ LÓPEZ, RAUL Description: La asistencia médica para personas con discapacidades motrices y enfermedades progresivas suele ser un área de nicho para la investigación. A lo largos de los años, diversos autores han dedicado su carrera a restablecer capacidades de comunicación, control y toma de decisiones de dichas personas por medio de sistemas mecatrónicos. Con tal de brindar mejor calidad de vida a personas con discapacidades motrices (como distrofia muscular, paraplejia, o distintos cuadros de esclerosis), el presente trabajo propone un sistema de asistencia médica que suministre la correcta medicación al usuario. Es decir, el sistema propuesto es capaz de identificar el medicamento correcto para el paciente, para después ser tomado por un sistema robótico y brindarlo al usuario. Para lograr lo mencionado, se utilizan artefactos de parpadeo en señales EEG los cuales son identificados y clasificados por una red neuronal recurrente de segundo orden, para definir la señal de control del sistema; además, un algoritmo de visión artificial reconoce la ubicación del fármaco indicado por la señal de control propuesta a través de un clasificador basado en máquinas de vectores de soporte (SVM), el cual brinda buenos resultados para clases linealmente separables; por último, el modelado robótico de un SCARA permite utilizar las coordenadas del medicamento propuesto dentro de un ambiente controlado para reubicarlo y facilitar su consumo al paciente. Dichas técnicas son evaluadas de manera teórica hasta su validación en software. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12272 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12271 Title: DETECCIÓN DE MACRONUTRIENTES EN PLANTAS DE LECHUGA (LACTUCA SATIVA) POR ANÁLISIS DE IMÁGENES HIPERESPECTRALES Authors: VARGAS VALLES, JESÚS DANIEL Description: La detección de nutrientes presentes en una planta es necesaria para poder monitorear el cultivo y que éste crezca de la mejor forma posible. En este este proyecto se desarrolló un sistema capaz de detectar el contenido de nutrientes esenciales en la planta (macronutrientes), para obtener un óptimo desarrollo de ésta. El método utilizado para la detección de nutrientes en la planta fue el análisis de imágenes hiperespectrales. La especie seleccionada para el proyecto fue la Lactuca Sativa o lechuga común. Se desarrolló un sistema de hidroponía el cual facilita la adición de nutrientes y proporciona un mejor control. Se realizaron pruebas analizando los espectros de cultivos con un nivel de nutrientes balanceado y de hojas no sanas, después de esto se realizaron diferentes soluciones nutritivas con cantidades controladas de los macronutrientes: K, P, Ca, S y Mg, las cantidades fueron desde la menor cantidad posible, un rango medio y una presencia total. Se desarrolló el arreglo experimental, el cual consiste en una cámara monocromática con un sistema de iluminación de 12 bandas a través del espectro visible con picos de longitud de onda de; 430, 475, 501, 535, 555, 575, 596, 605, 615, 630, 660 y 700 nm. Para realizar el análisis se tomaron capturas a 30 muestras a cultivos que llegaron a su madurez con deficiencias de K y S+Mg, con estas capturas se realizó un análisis de componentes principales dando como resultados favorables la medición del potasio. Como resultado se logró determinar el nivel de potasio presente en la planta con un error máximo del 8%, sin embargo, no fue posible la detección de los demás nutrientes. Como se puede concluir, el sistema fue capaz de medir la presencia de potasio de una forma satisfactoria, sin embargo, sigue habiendo un área de oportunidad muy grande para poder realizar la medición del resto de macronutrientes. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12271 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12270 Title: AUTOLENSÓMETRO BASADO EN UN HAZ COLIMADO DE LUZ Authors: TREJO MALDONADO, SANTIAGO ABRAHAM Description: La optometría es la ciencia encargada del cuidado primario de la salud visual a través de acciones de prevención, diagnóstico y tratamiento. Una de sus áreas se ocupa del diseño, cálculo, adaptación y control de lentes de contacto y oftálmicas, habiéndose desarrollado a la fecha diversos métodos de medición, que ha sido implementados en lensómetros y auto-lensómetros. Estos sistemas de medición se basan en principios de operación muy diferentes, pero todos ellos con la misma finalidad: medir las distintas propiedades de las lentes oftálmicas. En la actualidad, en México existen distintos tipos de lensómetros y auto-lensómetros utilizados para medir las características ópticas de las lentes oftálmicas, todos de tecnología extranjera, motivo por el cual los costos y el mantenimiento de los mismos son muy elevados. El objetivo de esta tesis es desarrollar un sistema óptico computacional capaz de medir de manera automática en lentes oftálmicas, la potencia de esfera y la potencia de cilindro (con su respectiva orientación del eje), utilizando un haz colimado de luz led de alta intensidad. Para alcanzar este objetivo, se partió de un modelo matemático ya funcional y un nuevo montaje experimental, el cual permitió validar un prototipo de laboratorio para medición de lentes oftálmicas. Las mediciones arrojadas por este sistema óptico cumplen con los requerimientos establecidos por la Norma ISO 8598, la cual establece las tolerancias permitidas en la medición de lentes oftálmicas. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12270 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12269 Title: MÉTODO DE APRENDIZAJE DE MÁQUINA EMBEBIDO BASADO EN REDES AUTOENCODER PARA DETECCIÓN DE MICROORGANISMOS Authors: SALAZAR GONZÁLEZ, EDGAR ALEJANDRO Description: La microbiología es una ciencia que desempeña un papel vital en el diagnóstico de enfermedades mediante el análisis de bacterias, levaduras y protozoos. Una técnica esencial para la microbiología es el conteo de microorganismos en cultivos ya que permite detectar y evaluar la presencia de agentes infecciosos. Esto es fundamental para el seguimiento de enfermedades, monitoreo de la carga microbiana en muestras biológicas, evaluar la respuesta al tratamiento, garantizar una recuperación efectiva e investigación ya que probar nuevos agentes antimicrobianos y técnicas de desinfección requiere el conteo de microorganismos. Una herramienta que se ha utilizado exitosamente en el campo de la microbiología es la inteligencia artificial, en particular las redes neuronales tipo autoencoders, ya que permiten la detección y conteo conciso de microorganismos en muestras microscópicas. Basándose en estos argumentos, en esta tesis se propone una arquitectura de red totalmente convolucional para facilitar el análisis de imágenes y por medio de una estructura tipo autoencoder para la codificación y decodificación, resaltando bacterias y levaduras en cultivos microscópicos utilizados para cuantificar grupos de microorganismos patógenos tomados por medio de imágenes digitales. Los experimentos se hicieron en la base de datos llamada "Imágenes Reales de Bacterias y Levaduras" (BYRI en inglés) presentada en esta tesis, se compone de 3 clases: Escherichia Coli, Staphylococous Aureus y Candida Albicans. La base de datos tiene cerca de 500 imágenes por clase generadas por la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACh). La red propuesta se denominó Red de Conteo de Microrganismos (M-Net), que tiene 575 parámetros y una exactitud del 95% en el conteo de microrganismos. M-Net se implementó en un sistema GPU embebido NVIDIA Jetson TX2 donde los recursos son limitados en comparación de una computadora de escritorio, la red propuesta como se mencionó anteriormente cuenta con un número reducido de parámetros, esto se traduce en un bajo coste computacional, este modelo podría implementarse en un sistema de visión en microscopio facilitando la identificación y seguimiento de microorganismos, estructuras subcelulares y otros elementos importantes y todo por medio de hardware discreto. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12269 2026-01-01T00:00:00Z