INVESTIGACIONES RECIENTES DE DATOS

INVESTIGACIONES PARA EL ANÁLISIS Y CLASIFICACIÓN DE DATOS

Diferentes investigaciones para el análisis y clasificación de datos son tema de interés actual, con el fin de diseñar y desarrollar nuevos procesos y productos con la aplicación de la tecnología para apoyo de diferentes servicios. 

Servicios orientados a mejorar la calidad de vida y el trabajo del ser humano. Dónde se busca la automatización de procesos e innovación en la tecnología existente, a continuación se describen algunas investigaciones importantes relacionadas con el tema de este proyecto.

 

 

Modelo de procesamiento digital

 

El “Modelo de procesamiento digital de señales cardiacas desarrollado en matlab”, es una investigación que describe del proceso digital de señales cardíacas, esta investigación es de carácter documental y resalta la importancia del proceso de monitoreo de signos vitales y órganos de forma rápida, para prevenir un mal y ayudar a mejorar la salud en todo momento, anticipándonos a escenarios que puede ocurrir por medio del análisis de datos  aplicación de la tecnología.

El modelo, procesamiento digital de señales cardiacas permite obtener la representación confiable de la señal eléctrica del corazón con el mínimo de ruido posible, también permite, el estudio, procesamiento y almacenamiento de la información, de igual manera da paso a un posible sistema de transmisión de las señales biomédicas del proceso de ondas cardiacas en tiempo real o en conjunto con otras señales representativas de los signos vitales, mediante la utilización de tecnologías de multiplexión y transmisión inalámbricas.

Como ya sabemos el electrocardiograma (ECG) es la forma, no invasiva y sencilla, de obtener información del comportamiento y excitación del musculo cardiaco. Esta actividad eléctrica es medida por el electrocardiógrafo y plasmada en un electrocardiograma (ECG), que registra una onda serie de ondas según los distintos potenciales eléctricos que se forman en el corazón durante un latido.

Aquí la señal analógica es una forma de onda continua que cambia suavemente en el tiempo, a medida que las ondas se mueven desde el origen hasta el destino, la onda va adquiriendo un número infinito de valores en su camino. Por el contrario una señal digital es discreta, sólo puede tener un número de valores definidos, como los estados binarios cero y uno, la transición en una señal digital es instantánea.

La tecnología de los monitores o equipos de medición de signos vitales, ya se encuentran presentes en la mayoría de centros asistenciales, esta tecnología puede hacer ajustes a la señal que reciben, amplificando, filtrando y realizando la conversión de la señales biomédicas analógicas en datos binarios que son fácilmente manejados y comprendidos por los protocolos de comunicación de las redes actuales. Además permite hacer un monitoreo más preciso y con menor ruido. 

Ésta investigación muestra claramente la importancia del proceso de información por medio del análisis de datos, donde el tratamiento de dichos datos obtenidos de manera confiable, puedan ser cuidados o filtrados, además de ser purificados o ajustados para la generación de datos interpretativos confiables y seguros que permiten obtener información real del estado de salud de un paciente.

La interpretación de los datos es importante, ya que estos se pueden analizar bajo ciertos criterios que permiten monitorear la temperatura corporal, el nivel de oxígeno en la sangre entre otras ondas biomédicas. El planteamiento de dicho modelado permite generar una poderosa herramienta de simulación al servicio de la salud, que al mismo tiempo sirva de ayuda en la formación de personal médico asistencial.

Con esta investigación se logra comprobar la viabilidad del modelo mediante la simulación a través del MatLab, donde se estableció de manera virtual el rendimiento del sistema, por medio de parámetros calculados en función de datos tomados de manera teórica y práctica en  pacientes reales. Existen otras investigaciones en desarrollo, con respecto al análisis de datos, otra investigación importante de la que podemos hablar es la siguiente:

 

Registro de imágenes de rango basado en similaridad entre regiones

 

Actualmente diferentes investigaciones proponen un determinado modelo de datos. Dicho modelo se centra en el análisis e interpretación de datos, ya que los datos son una herramienta poderosa que ayuda no solo a determinar información relevante, de igual manera pueda coadyuvar como herramienta aplicativa de la ingeniería, mejorando y automatizando procesos ya existentes como es el caso de; El registro de imágenes de rango, es un paso intermedio en la construcción de modelos tridimensionales obtenidos mediante sensores de rango.

La presente investigación estudia y propone la construcción de figuras o modelos tridimensionales basándose en datos parciales mínimos que obtienen para generar una imagen completa. Dicho proceso utiliza mallas triangulares para la reconstrucción de objetos tridimensionales, basados en la correspondencia de regiones de superficies empleando un índice de forma como descriptor principal de información topológica y la métrica Earth Mover’s Distance (EMD) como medida de similaridad entre regiones.

El registro de imágenes de rango constituye una etapa inicial dentro del proceso denominado reconstrucción de formas tridimensionales.

La obtención de un modelo computacional digital de forma real, inicia con la adquisición de los datos mediante dispositivos especializados (escáner de rango), estos dispositivos generan imágenes construidas mediante las mediciones de profundidad desde el sensor hasta el objeto y son denominadas imágenes de rango.

Las imágenes de rango, como fuente de información sirven para reconstruir superficies de objetos reales,  la investigación y aplicación de este tipo  datos sigue creciendo,  principalmente por el alto desarrollo de las tecnologías láser que brindan significativas mejoras en los niveles de precisión y flexibilidad para la adquisición de datos de rango.

Ya que el proceso de adquisición de datos es de manera parcial, es necesario unificar bajo un sistema coordenado cada una de las imágenes adquiridas, lo que es denominado (registro), estos consiste en llevar todas las imágenes adquiridas a un sistema de coordenadas común. En este trabajo se propone el método de registro grueso, el cual utiliza la similaridad entre regiones, con el fin de calcular las transformaciones geométricas necesarias para alinear correctamente las vistas parciales.

A diferencia de los métodos clásicos los cuales se encuentran basados en correspondencia de puntos, este método estima medidas de similaridad entre regiones. Donde la clasificación de los métodos de registro es amplia y puede realizarse desde diferentes aspectos, es decir que de acuerdo con el nivel de precisión de cada método en el que se une el par de imágenes. Así, puede existir registro grueso y registro fino, con el objetivo de dar una alineación inicial o unir con precisión las imágenes.

Todo ello se logra con el apego de medidas de similaridad, lo cual permite no solo mejorar y obtener una imagen en tercera dimensión más precisa y exacta, al mismo tiempo dicha imagen pueda obtenerse en tiempo real.

La principal ventaja de este método es que permite independencia de la prealineación inicial y transformación espacial, permitiendo obtener un registro adecuado sin importar la posición inicial de cada vista. Lo cual lo se permite en el manejo de imágenes de dimensiones actualmente.

En la industria automotriz se emplea la medición 3D con alta velocidad CMM (Maquina y software de medición especializado), la cual es aplicada para tomar el molde preciso de las piezas a ensamblar de los autos. Dicho software y hardware para medición aún requiere de tiempos elevados y contempla un margen de error permitido pero constante y con ruido en la  medición y escaneo de imagen por medio de láser.   

El proceso de similaridad no solo permite un mejor análisis interpretativo de datos, también ayuda a que sea preciso con el menor ruido posible y mucho más rápido. Con el aporte de diferentes investigaciones enfocadas al análisis de datos se permite mejorar tiempos y minimizar ruido, cada una de éstas emplea modelos de datos tratados con similaridad.

Otra investigación actual aplicada de la podemos hablar es la siguiente:

 

 

El lanzamiento de “CIPS183BS210”

 

Toshiba Corporation (TOKYO: 6502) anunció el lanzamiento de "CIPS183BS210". Es un nuevo módulo sensor de imagen por contacto con una velocidad más rápida de transferencia de datos.

Dicho módulo de transferencia rápida de datos, es un sistema de reconocimiento de billetes. Contact Image-Sensor Module for Banknote Recognition "CIPS183BS210”.

Éste módulo incorpora un sensor de imagen lineal desarrollado recientemente para ofrecer una velocidad de transferencia de datos de 16 MHz, el doble de la de su predecesor (CIPS183BS200).

 

También logra una velocidad de reconocimiento de billetes con una alta resolución a 200 dpi, el producto actual de Toshiba incorpora un módulo que logra la velocidad de transferencia de datos en el modo de alta velocidad limitada a 100 dpi, a diferencia del módulo actual que se está desarrollando.

El nuevo módulo es de 14 mm de ancho mientras que el actual en el mercado es de 18 mm. Otra ventaja y mejora que se logra es el reconocimiento de billetes con alta precisión y alta velocidad para el mercado chino. Se considerará la aplicación de dicho modulo para el  sistemas de reconocimiento de billetes, en las máquinas de contar y clasificar, cajeros automáticos (automated teller machines, ATM), etc.

La integración del sensor lineal de alta velocidad y alta sensibilidad desarrollado recientemente permite a diferencia de su predecesor: una alta velocidad de transferencia de datos de 16 MHz alta sensibilidad RGB mejorada en un 70 %,  la sensibilidad infrarroja mejorada en un 25 %, señales de salida estables mejoradas en su totalidad y más rápidas, lo que asegura un margen de operación y simplifica el diseño de sistemas. 

Este módulo emplea una longitud efectiva de escaneado 183 mm por una resolución 200 dpi / 100 dpi seleccionable, la cual se logra al realizar la extracción y el procesamiento subpixel sólo en el contorno de la pieza u objeto dentro del área de medición, a partir de la silueta reflejada en dicho modulo.

 
Investigaciones recientes logran que la tecnología existente sea más automatizada y rápida con respecto a la interpretación de datos, logrando con ello que los procesos y módulos actuales se mejoren en todos los aspectos (tiempo, en tamaño, etc).

Toshiba nos deja ver claramente las ventajas de aplicación de tecnología reciente ya mejorada y demandada por los usuarios. Finalmente podemos concluir que la presente investigación ya aplica tecnología resiente para la transferencia de datos. Con un alto nivel de transferencia rápido que de acuerdo a su antecesor se mejoró en un 95%, de acuerdo a los porcentajes comprobado y citados en la misma investigación aplicada.