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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12350| Título: | Sistema embebido basado en termografía infrarroja de bajo costo e inteligencia artificial para la detección de anomalías en miembro inferior |
| Autor(es): | Alejandra Vilchis Yubi |
| Área: | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
| Fecha de publicación : | 30-mar-2026 |
| Editorial : | Universidad Autónoma de Querétaro |
| Páginas: | 1 recurso en línea (172 páginas) |
| Folio RI: | IGMAC-247332 |
| Facultad: | Facultad de Ingeniería |
| Programa académico: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
| Resumen: | Las lesiones en el miembro inferior son una de las afecciones más comunes en el ámbito clínico, siendo las articulaciones del tobillo y la rodilla las que sufren más. Investigaciones anteriores indican que entre el 68% y el 72% de las lesiones se localizan en esta área. Estas lesiones a menudo requieren métodos manuales o técnicas como la resonancia magnética y la tomografía, las cuales son costosas. Por lo tanto, la termografía infrarroja se presenta como una herramienta que permite una captura rápida y económica, proporcionando datos sobre el estado vascular y metabólico del cuerpo humano sin ser invasiva. Para abordar este desafío, se creó un sistema embebido que utiliza imágenes termográficas y modelos de aprendizaje profundo para identificar y clasificar anomalías del miembro inferior. El sistema se desarrolló en una placa Jetson Nano, incorporando una cámara infrarroja (Lepton 3. 5), una digital (Raspberry Pi v2. 1), una interfaz gráfica y una carcasa fabricada en 3D. Se realizaron pruebas de ablación y se aplicaron varias técnicas de aumento de datos en diversas configuraciones del modelo CNN, eligiendo el que mostró el mejor rendimiento. Este alcanzó un nivel de precisión de hasta el 98% en pruebas clínicas realizadas con el apoyo de personal fisioterapeuta. Por lo que la implementación de este tipo de soluciones embebidas es una opción viable y eficaz para el monitoreo fisiológico, con posibilidades de uso en el ámbito clínico. Como trabajo futuro, se plantea ampliar la base de datos termográfica con nuevas adquisiciones, procurando un balance adecuado entre clases. Esto permitirá mejorar la capacidad de generalización del modelo. |
| URI: | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12350 |
| Aparece en: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| IGMAC-247332.pdf | Sistema embebido basado en termografía infrarroja de bajo costo e inteligencia artificial para la detección de anomalías en miembro inferior | 4.56 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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