{"id":1049,"date":"2014-01-15T13:27:34","date_gmt":"2014-01-15T19:27:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uv.mx\/iice\/?p=1049"},"modified":"2014-01-15T16:46:36","modified_gmt":"2014-01-15T22:46:36","slug":"estudiantes-de-la-uv-desarrollan-software-de-apoyo-a-la-investigacion-sobre-epilepsia-y-enfermedades-cardiovasculares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uv.mx\/iice\/general\/estudiantes-de-la-uv-desarrollan-software-de-apoyo-a-la-investigacion-sobre-epilepsia-y-enfermedades-cardiovasculares\/","title":{"rendered":"Estudiantes de la UV desarrollan software de apoyo a la investigaci\u00f3n sobre epilepsia y enfermedades cardiovasculares"},"content":{"rendered":"

Conscientes de este problema, Patricia Gonz\u00e1lez Gaspar y Miguel \u00c1ngel Landa Jim\u00e9nez, construyeron un par de sistemas de video e interpretaci\u00f3n de datos que apoyan los estudios que, a partir de la experimentaci\u00f3n con el pez cebra, se realizan en torno a la epilepsia y las enfermedades cardiovasculares en el Centro de Investigaciones Cerebrales (CICE) de la Universidad Veracruzana.<\/p>\n

$\"??????????\"$ <\/a>Miguel \u00c1ngel\u00a0Landa y Patricia Gonz\u00e1lez de la Maestr\u00eda en Inteligencia Artificial<\/span><\/strong><\/p>\n

Titulados con menci\u00f3n honor\u00edfica de la Maestr\u00eda en Inteligencia Artificial a partir de estos proyectos, Patricia y Miguel \u00c1ngel mencionaron que su trabajo est\u00e1 basado en el uso de software de an\u00e1lisis de movimientos, mezclando t\u00e9cnicas de visi\u00f3n, bioinform\u00e1tica y aprendizaje autom\u00e1tico para la obtenci\u00f3n de par\u00e1metros que permitieron la clasificaci\u00f3n de los datos.<\/p>\n

El proyecto de Patricia consisti\u00f3 en la realizaci\u00f3n de un sistema de video que, seg\u00fan explic\u00f3, permite realizar un an\u00e1lisis tridimensional del posicionamiento del pez cebra adulto: \u201cregistra cada uno de sus movimientos y es capaz de reconstruir la trayectoria de nado del pez, as\u00ed como obtener las variables que determinan su conducta. Adicionalmente este sistema es capaz de clasificar autom\u00e1ticamente a los peces tratados con alg\u00fan f\u00e1rmaco y a aquellos que no lo han recibido\u201d.<\/p>\n

\u00a0 $\"Instalacion_Patty\"$ <\/a><\/strong><\/p>\n

Configuraci\u00f3n del equipo<\/span><\/strong><\/p>\n

Este an\u00e1lisis de los movimientos en modelos animales tiene gran relevancia debido a que revela patrones que pueden llegar a determinar conductas que no son apreciadas a simple vista. En el caso de los peces cebra, la ventaja adicional es que son ideales para pruebas de f\u00e1rmacos, pues la absorci\u00f3n de \u00e9stos no es invasiva.<\/p>\n

\u201cEsto nos lleva a pensar que la conducta presentada por los peces es debida al efecto del medicamento que se aplica y que no se debe a factores de estr\u00e9s por manipulaci\u00f3n. Aqu\u00ed radica la importancia de contar con sistemas de an\u00e1lisis de conducta motora dise\u00f1ados para este modelo animal, pues no solo reduce el tiempo que el experimentador debe dedicar al an\u00e1lisis, sino que adem\u00e1s le permite tener mediciones m\u00e1s exactas\u201d, a\u00f1ade Patricia.<\/p>\n

\u00a0 $\"trayectoriadenado\"$ <\/a>Trayectoria de nado del pez cebra<\/span> <\/strong><\/p>\n

Por su parte, Miguel \u00c1ngel realiz\u00f3 un sistema dedicado a la detecci\u00f3n y cuantificaci\u00f3n autom\u00e1tica de la frecuencia card\u00edaca en la larva del pez cebra: \u201cEl conteo manual de los latidos puede ser un proceso muy tedioso, sobre todo porque la larva mide solo 3.5 mil\u00edmetros y generalmente se trabaja con grupos de 20, 30 o hasta 50 larvas. Una peque\u00f1a distracci\u00f3n te puede costar muchas imprecisiones o la necesidad de repetir el conteo una y otra vez\u201d.<\/p>\n

\u00a0 $\"larva_microscopio\"$ <\/a>Medici\u00f3n de la frecuencia cardiaca de la larva <\/span><\/strong><\/p>\n

Para evitar esta complicada tarea, Miguel \u00c1ngel aplic\u00f3 un an\u00e1lisis del espectro de frecuencias a la se\u00f1al de los latidos del coraz\u00f3n, obtenidos a partir de videos de la larva tomados directamente del microscopio, para luego implementar un clasificador que de acuerdo al an\u00e1lisis en el espacio de frecuencias de la se\u00f1al, determine si la larva est\u00e1 bajo el influjo de un f\u00e1rmaco o no.<\/p>\n

\u201cPodemos considerar exitoso este sistema porque nos brinda rapidez y precisi\u00f3n, pues no existen diferencias estad\u00edsticamente significativas entre el m\u00e9todo presentado y el conteo manual. Adem\u00e1s, requiere de una inversi\u00f3n m\u00ednima, en contraste con otros equipos que a nivel comercial se venden hasta en 14 mil d\u00f3lares\u201d, concluy\u00f3.<\/p>\n

Es importante mencionar que para el desarrollo de ambos proyectos, los autores contaron con la direcci\u00f3n de los investigadores del CICE, Consuelo Morgado Valle y Luis Beltr\u00e1n Parrazal, con quienes continuar\u00e1n trabajando durante los pr\u00f3ximos meses en la mejora de los sistemas y la publicaci\u00f3n de sus resultados. Asimismo, la asesor\u00eda y direcci\u00f3n del Dr. H\u00e9ctor Gabriel Acosta Mesa, acad\u00e9mico de la Maestr\u00eda en Inteligencia Artificial, fue indispensable para el desarrollo de este trabajo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"