{"id":29428,"date":"2018-03-01T09:25:55","date_gmt":"2018-03-01T13:25:55","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=29428"},"modified":"2018-03-01T09:25:55","modified_gmt":"2018-03-01T13:25:55","slug":"disenaron-un-sistema-de-deteccion-automatica-de-expresiones-faciales-de-dolor-utilizando-redes-neuronales-convolucionales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=29428","title":{"rendered":"Dise\u00f1aron un sistema de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de expresiones faciales de dolor utilizando redes neuronales convolucionales"},"content":{"rendered":"<p><![CDATA[<em><strong>\u201cReconocimiento de Expresiones Faciales de dolor utilizando Redes Neuronales Convolucionales\u201d,\u00a0<\/strong><\/em>se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora<strong> Ingenieros Mecatr\u00f3nicos,<\/strong>\u00a0<strong>Stefan\u00eda Yuliana Viterbori Ugarte\u00a0y Jorge Enrique Hern\u00e1ez Acha<\/strong>,\u00a0como \u00faltima prueba para egresar de la carrera\u00a0<strong>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).<\/strong>\u00a0La exitosa defensa del trabajo se realiz\u00f3 el pasado mi\u00e9rcoles 28 de febrero en la Instituci\u00f3n.<!--more-->\nEn los \u00faltimos a\u00f1os los avances en la inteligencia artificial han permitido el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de ser utilizados en una amplia gama de aplicaciones. Estas aplicaciones no solo se han beneficiado del desarrollo, sino que implementaciones como veh\u00edculos aut\u00f3nomos y drones auto navegados han ayudado a este desarrollo tanto en el campo de la inteligencia artificial, como la visi\u00f3n computacional y el procesamiento de im\u00e1genes.\nPor otro lado, en el campo de la medicina muchas empresas ya se encuentran implementando sistemas inteligentes para asistencia en diagn\u00f3stico y monitoreo de pacientes a trav\u00e9s de visi\u00f3n computacional. Esto permite una mayor rapidez y precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n de enfermedades. Se espera que estas tecnolog\u00edas den pie a una nueva revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica con los hospitales inteligentes, donde se proveer\u00e1 de servicios integrales a los pacientes y m\u00e9dicos.\nLas redes neuronales convolucionales son modelos computacionales dise\u00f1ados para procesar y clasificar im\u00e1genes con alt\u00edsima exactitud y precisi\u00f3n. En la medicina, t\u00e9cnicas de procesamiento de im\u00e1genes ya auxilian a los profesionales en el diagn\u00f3stico de enfermedades como el c\u00e1ncer. En general, el malestar es medido por auto-reportes de pacientes, normalmente mediante comunicaci\u00f3n verbal. Hoy se sabe que es posible medir el dolor a partir de cambios en las expresiones faciales. En este trabajo se describe un m\u00e9todo de detecci\u00f3n de dolor imagen por imagen utilizando redes neuronales convolucionales, las cuales fueron entrenadas con una base de datos que consiste en im\u00e1genes, etiquetadas por especialistas, de pacientes que experimentaban dolor de hombro. Esto se realiza de dos formas: Directamente, utilizando las puntuaciones de la escala de dolor PSPI e indirectamente, detectando las unidades de acci\u00f3n relacionadas al dolor. Los resultados indicaron que la detecci\u00f3n de dolor a partir de las expresiones faciales pueden lograr una alta exactitud.]]>    \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u201cReconocimiento de Expresiones Faciales de dolor utilizando Redes Neuronales Convolucionales\u201d,\u00a0se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora Ingenieros Mecatr\u00f3nicos,\u00a0Stefan\u00eda Yuliana Viterbori Ugarte\u00a0y Jorge Enrique Hern\u00e1ez Acha,\u00a0como \u00faltima prueba para egresar de la carrera\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).\u00a0La exitosa defensa del trabajo se realiz\u00f3 el pasado mi\u00e9rcoles 28 de febrero en la Instituci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":29430,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[75,143],"tags":[177],"class_list":["post-29428","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias","category-tfg","tag-ingenieria-en-mecatronica"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/WEB.jpg","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pc8Odv-7EE","jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack-related-posts":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29428","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=29428"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29428\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/29430"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=29428"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=29428"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=29428"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}