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Título: Sistema de visión artificial basado en IoMT y termografía para análisis térmicos faciales y de manos en aplicaciones de salud
Autor(es): Carlos Eugenio Garduño Ramón
Palabras clave: Visión artificial
IoMT
Termograf´ıa infrarroja
Segmentación
MediaPipe
Área: INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación : 12-ene-2026
Editorial : Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas: 1 recurso en línea (59 páginas)
Folio RI: IGMAC-250624
Facultad: Facultad de Ingeniería
Programa académico: Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Resumen: El presente trabajo de investigación desarrolla un sistema de visión artificial basado en el Internet de las Cosas Médicas (IoMT), así como termografía infrarroja, orientado al procesamiento y análisis térmico del rostro, además de las manos, en aplicaciones de salud. El problema abordado radica en la falta de sistemas automatizados, estandarizados y accesibles que permitan procesar imágenes termográficas con precisión y bajo condiciones controladas. En este contexto, se propone un modelo capaz de detectar, segmentar regiones específicas del rostro y las manos, seleccionadas por su alta irrigación sanguínea, sensibilidad térmica, así como la respuesta fisiológica inmediata ante estímulos, características que las convierten en zonas ideales para estudios psicofisiológicos o médicos. La metodología implementada comprende tres etapas principales: procesamiento de imágenes termográficas, detección de puntos de referencia anatómicos mediante MediaPipe y segmentación automática de regiones de interés. A partir de los puntos detectados se diseñó un algoritmo que delimita las zonas faciales de frente, mejillas, nariz y mentón, mientras que las zonas de las manos son las falanges, palma y mano completa. Para garantizar la homogeneidad de los datos, se desarrolló un protocolo de adquisición de imágenes. El sistema se complementa con una plataforma web conectada a un servidor en la nube, que permite procesar imágenes de manera remota y generar automáticamente un informe en formato PDF con los valores promedio, máximo y mínimo de temperatura por zona segmentada. Como caso de aplicación, se empleó una base de datos obtenida antes y después de una sesión de yoga guiada, con el fin de evaluar la variación térmica asociada a la relajación. Los resultados experimentales mostraron una segmentación correcta del 96% en manos y del 85% en el rostro, demostrando la efectividad, además de una precisión del sistema propuesto. En conclusión, el sistema integra de manera efectiva técnicas de visión artificial, procesamiento de imágenes, termografía infrarroja e IoMT, aportando un protocolo de adquisición de imágenes reproducible y una herramienta versátil para el análisis térmico automatizado en el ámbito de la salud.
URI: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12420
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