Resúmenes por Estudiante
Estudiantes con Apellido que inicia con X
Xicale Deaquino Rodrigo, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Asesor: Dr. Javier Mauricio Antelis Ortiz, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
EXTRACCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS PARA INTERFACES CEREBRO COMPUTADORA (BCI) MEDIANTE SEÑALES P300 Y EEG.
EXTRACCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS PARA INTERFACES CEREBRO COMPUTADORA (BCI) MEDIANTE SEÑALES P300 Y EEG. Díaz Avila Adriana, Instituto Politécnico Nacional. Lugo Acedo Luz Marey, Universidad Autónoma de Baja California. Xicale Deaquino Rodrigo, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Asesor: Dr. Javier Mauricio Antelis Ortiz, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Existen distintos potenciales relacionados con eventos, que son respuestas electrofisiológicas estereotipadas a un estímulo internas o externas. En el artículo Comparison of Classification Methods for P300 Brain-Computer Interface on Disabled Subjects (2011) se habla de una onda en específico denominada P300, la cual consiste en un componente de señal positiva mejorada con una latencia de unos 300 ms después del inicio del estímulo que permite una comunicación. Estos eventos P300 vinculan la posibilidad de controlar una interfaz cerebro-computadora, que proporciona canales musculares de comunicación, particularmente para individuos con severos problemas neuromusculares (Krusienski et al., 2010; Manyakov et al., 2011). El objetivo principal de estas interfaces es de crear dispositivos que mejoren la calidad de vida de pacientes con deficiencias neurológicas (Krucoff et al., 2016). Estudios han demostrado que un BCI basado en eventos P300,que se entrena con una cantidad limitada de datos, puede funcionar como un dispositivo efectivo de comunicación, gracias a la posibilidad de controlar un BCI con un electro encefalograma. Para entrenar un algoritmo, hay que alimentarlo con datos registrados con un EEG al ser expuesto el sujeto a estímulos externos para registrar la onda P300 extrayendo y clasificándolos para que eventualmente la máquina lo realice autonomamente, con el objetivo de ayudar en la rehabilitación o la asistencia de una persona con lesiones neurológicas (Krusienski et al., 2010; Manyakov et al., 2011; Krucoff et al., 2016). De esta manera, nos enfocamos en encontrar los métodos de extracción y clasificación de los datos registrados en un EEG que sean más efectivos y precisos con el fin de crear BCI con mejor funcionamiento.METODOLOGÍA
La EEG es detectada mientras a un paciente se le muestran dos tipos de eventos visuales con uno ocurriendo con menor frecuencia que el otro. Estos dos tipos de estímulos son: flecha y carita feliz. La onda P300 aparece cuando el sujeto hace el conteo del estímulo solicitado. Después estos datos serán los que alimenten al BCI; la primera fase es ingresar el EEG al BCI siendo esto una matriz de datos. Después se definirá su condición a la cual pertenece (Target o non-Target). Estudio 1. Se proporcionó un archivo de datos de una sesión de un paciente con el tipo de estímulo happy face. El modelo de entrenamiento de Machine learning se divide en una secuencia de pasos: Preprocesamiento. Se modifican los datos para ser utilizables para el resto del programa. Se le realiza un filtrado pasa-banda de 4-44 hz, se recorta el tiempo que dura cada training de 0-0.8s, se realizan los vectores que separan los impulsos target de los no target, y se hace una selección aleatoria del 80% de los datos para el entrenamiento del algoritmo, y el resto se usará para la prueba. Esta prueba no balancea los datos target y no target, para pruebas posteriores sí se balancearon. Extracción de características. Para laextracción de los datos se probaron 3 maneras distintas: promediación, decimación (factores 3 y 10) y correlación canónica. Modelos de clasificación. En este corresponde entrenar el algoritmo con los datos generados por el EEG, haciendo la clasificación de los mismos con los siguientes modelos: LDA 1, LDA 2, SWLDA, SVML, SVMG, SVMR y KNN. Se repite 100 veces el algoritmo desde la selección del conjunto de entrenamiento de prueba, con un método de extracción de características y otro de clasificación seleccionado con el conjunto de prueba y se arrojan métricas de precisión de porcentajes mínimos, máximos, media de porcentajes y la desviación estándar de: exactitud, verdadero positivo, verdadero negativo y falso positivo para medir el rendimiento de la combinación del modelo de extracción y el modelo de clasificación. Estudio 2. Se escogieron la mejor combinación de métodos de extracción de características y modelo de clasificación del estudio 1. Combinaciones a implementar: SVML con DEC3 y LDA2 con DEC10 usando los datos de la primera sesión del participante 8 la cual contiene los entrenamientos 4,5,6,7,8 y 9. Se graficó el comportamiento de cada entrenamiento con su respectiva combinación de método de extracción y modelo para determinar cuál entrenamiento clasifica mejor el target y el no target.CONCLUSIONES
Para el Estudio 1, la mejor combinación fue SVML-DEC3 3 ya que para un sistema sin balanceo, se ajusta a una aproximación más pronta en la clasificación, sin embargo, para fines de procesamiento rápido no se recomienda aunque no descartamos la utilización de la combinación LDA2-DEC10 ya que de igual manera para las métricas referentes a TPR y TNR fueron altas con respecto a la clasificación y en comparación a la rapidez del procesamiento es eficaz para sistemas críticos. De acuerdo a los resultados del Estudio 1 el sistema 2 fue entrenado con las combinaciones: SVML-DEC3 y LDA2-DEC10, obteniendo lo siguiente: Al entrenar el sistema con LDA2- DEC10 en balanceo, el entrenamiento 2 favoreció con mayor eficacia la clasificación de target y no-target, teniendo las siguientes métricas: ACC: 78.5 % TPR:72% TNR:72% FPR: 28%. Lo cual significa que el sistema con el entrenamiento 2, clasificó de una manera equilibrada las dos clases de nuestro interés. De igual manera para el sistema sin balanceo usando la misma combinación favorece el entrenamiento 2 de la sesión 1 del participante 8, teniendo en cuenta un total de 6 entrenamientos en la sesión. Se observa una caída paulatina del 4% en la tasa de TPR por cada sesión que se realiza a partir del entrenamiento 2 y un incremento del 1.5% en la métrica TNR. Entrenando el sistema con el método de extracción de características DEC3 en combinación con SVML, se obtuvo como resultado el entrenamiento 2 capaz de dar mejor clasificación entre target y no target, teniendo como diferencia principal con respecto a los demás entrenamientos una tasa alta de TPR y TNR con un porcentaje de 71% con diferencias mínimas en las dos métricas.
Xilonzochilt Paniagua Maricela, Universidad Autónoma de Nayarit
Asesor: Mtra. Mónica del Socorro Macarena Padilla, Universidad Autónoma de Sinaloa
IMPACTO DE LA PANDEMIA POR COVID-19 SOBRE LA AUTOMEDICACIÓN Y USO DE MEDICINA TRADICIONAL EN LA POBLACIÓN ADULTA EN DOS MUNICIPIOS DE MÉXICO DURANTE EL PERIODO MARZO-JULIO DE 2020
IMPACTO DE LA PANDEMIA POR COVID-19 SOBRE LA AUTOMEDICACIÓN Y USO DE MEDICINA TRADICIONAL EN LA POBLACIÓN ADULTA EN DOS MUNICIPIOS DE MÉXICO DURANTE EL PERIODO MARZO-JULIO DE 2020 Reyes Castillo Dolores Yasbeck, Universidad Autónoma de Chiapas. Xilonzochilt Paniagua Maricela, Universidad Autónoma de Nayarit. Asesor: Mtra. Mónica del Socorro Macarena Padilla, Universidad Autónoma de Sinaloa
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
La Organización Mundial de la Salud (O.M.S.) define la automedicación como “el consumo de medicamentos para mantener y preservar la salud, para prevenir y curar las enfermedades sin consultar con el médico” de esta manera se considera que la automedicación es la obtención y utilización de medicamentos, tanto de “prescripción con receta” como “sin receta”, por parte de los pacientes; sin participación de un médico en el diagnóstico de la enfermedad, en la prescripción de dichos medicamentos ni en la supervisión de su uso, aunado a esto la medicina tradicional, que al igual que al resto de las medicinas marginales, puede definirse como el conjunto de sistemas y prácticas terapéuticas o subculturas médicas alternativas, estigmatizadas y en ocasiones perseguidas, que nacen, se disuelven, resurgen e interactúan entre ellas continuamente; propias de grupos sociales y más relevante aun que en la actualidad estamos pasando por una pandemia originada por el virus SARS Coronavirus 2 (SARS-CoV 2), el cual produce una afección (COVID-19) que en algunos casos llega al Síndrome de Distress Respiratorio Agudo (SDRA) y un desenlace final fatal, es por esto que nos hemos dado a la tarea de realizar un investigación científica que lleva por nombre, “IMPACTO DE LA PANDEMIA POR COVID-19 SOBRE LA AUTOMEDICACIÓN Y USO DE MEDICINA TRADICIONAL EN LA POBLACIÓN ADULTA EN DOS MUNICIPIOS DE MÉXICO DURANTE EL PERIODO MARZO-JULIO DE 2020”, que se aplica en toda la población con un impacto de la situación de salud de las personas pacientes presentando un medio ambiente futuro modificado, como se manifestaría en consecuencia a la realización de prácticas de salud inapropiadas y la situación de las familias y su medio ambiente futuro, es decir, la alteración neta -positiva o negativa en la calidad de vida del ser humano resultante de esta actuación con la automedicación o bien medicina tradicional, alternativa o complementaria. Objetivo: Analizar los comportamientos presentes al hábito de automedicación de los pacientes o personas ante la pandemia por COVID-19 en los municipios de Villa Comaltitlán, Chiapas y Tepic, Nayarit, México.METODOLOGÍA
Metodología: Esta investigación es un estudio analítico descriptivo y transversal con enfoque mixto, tomando una población de personas mayores de 18 años con residencia en Villa Comaltitlán Chiapas y Tepic Nayarit; La muestra se constituye de un total de 48 personas encuestadas por vía telefónica o por encuestas online de manera directa, con un muestreo aleatorio simple con estratificación por grupo de edad mayor de 18 años, los criterios de inclusión son todas las personas que contestaron la encuesta en su totalidad y las personas que consumieron al menos una vez algún medicamento sin prescripción médica y/o haber recibo terapia de medicina alternativa o tradicional, se excluyeron las personas que no residen en los estados de estudio y las encuestas inconclusas o mal contestadas, el instrumento fue una encuesta con 32 Ítems con relacionados directa de las categorías de análisis de la investigación, aplicándose de manera virtual, por medio de un "Formularios de Google" aplicadas vía online y por medio de llamada telefónica de manera directa.CONCLUSIONES
Resultados: De acuerdo a los resultados obtenidos en esta investigación fue el 40.5% menciona haber tomado al menos un remedio herbolario como complemento de un tratamiento médico, para la enfermedad por Covid-19 principalmente, sobre los remedios más utilizados se encuentran con mayor frecuencia los tés de Jengibre y limón en un 19% cada uno y en igual porcentaje la canela, orégano y cebolla en un 8% por igual. El empleo de los remedios herbales en un 47.8% fue con la finalidad de ‘’prevenir’’ contraer el Covid-19, el 78% de población en estudió confirmó haber escuchado sobre remedios herbolarios para prevenir o tratar los síntomas relacionados con esta enfermedad, siendo el primer medio de información la familia en más del 50% de las ocasiones y en un 27.5% las redes sociales y páginas de internet. Conclusiones: Se concluye que la situación sobre el confinamiento y los drásticos cambios teniendo impacto en el contexto con la sociedad a los que nos hemos tenido que adaptar e innovar por la pandemia de Covid-19 al tener temor de acudir a consulta médica, éstas acciones influyen en nuestra salud en cuanto a el autocuidado, parte de este es la automedicación ya sea con fármacos o medicina tradicional para prevenir o tratar las enfermedades que surgen continuamente y ésta práctica se ve sumamente influenciada por nuestra cultura y creencias de la propia familia y redes sociales, principalmente. De acuerdo a la Hipótesis de trabajo planteada, donde más de la mitad de la población en estudio recurrieron a la automedicación farmacéutica o herbolaria, determinando la aseveración del porcentaje esperado y el obtenido, es afirmativa
Xool Hu Josmar Jafet, Consejo Quintanarroense de Ciencia y Tecnología
Asesor: Dra. Gabriela Muratalla Bautista, Instituto Tecnológico del Valle de Morelia
IMPACTO ECONÓMICO DE LA CARNE DE RES PRODUCIDA BAJO BUENAS PRÁCTICAS DE MANEJO EN MÉXICO
IMPACTO ECONÓMICO DE LA CARNE DE RES PRODUCIDA BAJO BUENAS PRÁCTICAS DE MANEJO EN MÉXICO Xool Hu Josmar Jafet, Consejo Quintanarroense de Ciencia y Tecnología. Asesor: Dra. Gabriela Muratalla Bautista, Instituto Tecnológico del Valle de Morelia
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
La producción de carne es la labor más diseminada en el medio rural, pues se realiza, sin excepción, en todas las zonas del país mexicano y aun en condiciones ambientales adversas que no permiten la práctica de otras actividades productivas. Para el sacrificio existen tres tipos de centros de inspección federal (TIF), municipales y privados. El sistema TIF minimiza el riesgo de que los productos y subproductos cárnicos puedan representar una fuente de zoonosis o diseminadores de enfermedades, disminuyendo la afectación a la salud pública, la salud animal, la economía y el abasto nacional (SAGARPA, 2017), además de que garantiza la calidad de los productos cárnicos que satisfacen las necesidades de los clientes y, en consecuencia, hacen satisfactorio el producto Bondarenko Natalia (2017, Pág. 615).METODOLOGÍA
El método o la metodología empleada que tiene la presente investigación es cualitativo porque es un método científico por lo tanto son todas aquellas técnicas de observación que recoge la interpretación y analizan los resultados La investigación cualitativa permite hacer variadas interpretaciones de la realidad y de los datos. Esto se logra debido a que en este tipo de investigación el analista o investigador va al campo de acción con la mente abierta, aunque esto no significa que no lleve consigo un fundamento conceptual, como muchos piensan. También se utilizó un diseño de investigación la cual es una estructura o plano para llevar a cabo el proyecto de investigación, la cual detalla los procedimientos necesarios para obtener la información que se requiere para estructurar o resolver problemas.CONCLUSIONES
En la presente investigación se logró recopilar información de la producción en México de carne de bovino, la cual alcanzo un máximo de histórico en el 2019 de dos millones de toneladas, lo que representa 2.4 por ciento mayor con respecto a 2018 (SAGARPA, 2020), lo que se debe considerar para su producción en bajo buenas prácticas de manejo, ya que hoy en día es fundamental porque las personas actualmente son más exigentes en los productos que consumen, se basan en la calidad, el color y la presentación que se le da al producto y gracias a eso eligen cuales productos comprar y donde hacerlo. Se pueden observar que el mayor impacto que tiene la ganadería es en la generación de fuentes de empleo y de ingreso a familias.
Xool May Roussel Ahiezer, Consejo Quintanarroense de Ciencia y Tecnología
Asesor: Dra. Mónica Lorena Sánchez Limón, Universidad Autónoma de Tamaulipas
EL EMPRENDIMIENTO Y SUS IMPACTOS EN LA ECONOMíA POR LA PANDEMIA POR COVID-19
EL EMPRENDIMIENTO Y SUS IMPACTOS EN LA ECONOMíA POR LA PANDEMIA POR COVID-19 Hu Chan Gidalti Abihail, Consejo Quintanarroense de Ciencia y Tecnología. Kumul Xool Citlaly Itzel Guadalupe, Consejo Quintanarroense de Ciencia y Tecnología. Xool May Roussel Ahiezer, Consejo Quintanarroense de Ciencia y Tecnología. Asesor: Dra. Mónica Lorena Sánchez Limón, Universidad Autónoma de Tamaulipas
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El objetivo del presente trabajo es llevar a cabo un análisis exhaustivo de las teorías sobre el emprendimiento y sus impactos en las actividades económicas por la crisis sanitaria de la pandemia que se está desarrollando en el mundo actual por COVID-19. Es por ello, que en esta revisión se identifican algunos de esos impactos a través del método cualitativo. Para llevar a cabo esta investigación se recurrió a diversas bases de datos como; Scopus, Emerald, Redalyc, Ebsco, ResearchGate, Google Académico, así también para obtener más información al realizar este artículo se revisaron los datos de la Comisión Económica de América Latina y el Caribe (CEPAL) para complementar y dar mayor veracidad. Y por último, se concluye a manera de reflexión con algunas recomendaciones dirigidas hacia los emprendimientos de reciente creación.METODOLOGÍA
La metodología utilizada es una investigación cualitativa basada en la revisión de diferentes teorías, busca un entendimiento a profundidad y tiene como objetivo la descripción de cualidades de un fenómeno. Para llevar a cabo esta investigación se recurrió a diversas bases de datos como; Scopus, Emerald, Ebsco, Redalyc, ResearchGate, Google Académico, así también para obtener más información al realizar este artículo se revisaron los datos publicados por la CEPAL para complementar y dar mayor veracidad.CONCLUSIONES
A manera de conclusión y una vez que se llevó a cabo el análisis de las principales teorías sobre el emprendimiento ante la situación de la pandemia en el país y el mundo. Se realizó una revisión a profundidad y se identificaron los principales impactos económicos en los emprendimientos, en lo que se destacó que las principales afectaciones se sentirán en todo lo que resta del año, en particular en las micro y pequeñas empresas de América latina cuyo peso en el sector de hoteles y restaurantes es muy grande: el 99% de las empresas y el 77% del empleo de acuerdo a los datos del CEPAL Es por ello que, a partir del análisis referido, se proponen las siguientes recomendaciones enfocadas a las empresas legalmente constituidas, a los emprendedores que aún no inician su empresa y en general a las políticas gubernamentales (municipales, estatales y federales): Lo más factible para México en cuanto a la crisis por el turismo es optar por medidas drásticas de higiene y de seguridad en donde la innovación sea el principal elemento para llegar a buenos y mejores resultados. Los mexicanos, al igual que la mayoría de los países debe continuar con la práctica de medidas sanitarias para evitar la propagación del virus. Al cierre de empresas, los empleados han quedado sin trabajo. El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) informó que ya suman más de 15.7 millones de adultos (mayores de 18 años) sin empleo en México a causa de la pandemia de Covid-19. Por lo que lo más conveniente es buscar estrategias de emprendimiento en casa para generar ingresos, respetando las medidas preventivas para evitar contagios. Para reducir las cifras del comercio mundial lo recomendable es que las fronteras de los países no cierren completamente, para importar los bienes básicos o insumos que requieren los países para abastecer a los estados locales de cada nación, cumpliendo con todas las medidas sanitarias necesarias. Es así que esta investigación sirve de base para investigaciones futuras, en las que se proponen estudios empíricos que analicen el estado actual de las empresas en México y en América latina, que nos permita conocer el estado real de la situación económica.