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Conexión y curación : explorando el impacto del desarrollo tecnológico y la revolución del software en la terapia mental
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Torres Rendón, Sandra Marcela; Fonnegra Tarazona, Rubén Darío; Briñez de León, Juan Carlos
Este proyecto investiga cómo las innovaciones tecnológicas y la revolución del software pueden integrarse para ampliar y personalizar los tratamientos de salud mental. A través de una investigación exploratoria y descriptiva, se identificaron diversas tecnologías emergentes que se consideran alternativas terapéuticas complementarias a la terapia tradicional, superando sus limitaciones. A través de un análisis cuantitativo, se realizaron encuestas a profesionales de la salud mental y a pacientes con trastornos mentales, con el fin de evaluar la percepción y efectividad de estas tecnologías. Aunque actualmente su integración tiene poca acogida, los resultados muestran una actitud favorable hacia su futura incorporación, destacando mejoras en accesibilidad y personalización. Como resultado de la monografía, se propone la creación de Mentalis, una plataforma digital y holística diseñada para fortalecer la salud mental de los pacientes. Mentalis ofrecerá características gratuitas y de pago (premium) para adaptarse a las necesidades individuales de cada usuario, eliminando barreras económicas y de accesibilidad.
Desarrollo de un modelo computacional para la generación de imágenes artificiales post-contraste de MRI orientado a la síntesis de regiones con posibles lesiones tumorales en tejidos de mama
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Montoya Duque, Juliana; Fonnegra Tarazona, Rubén Darío
El cáncer de mama, una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial, presenta retos significativos en cuanto a su detección temprana y tratamiento. Este proyecto aborda dichos desafíos mediante el desarrollo de un modelo computacional avanzado para la generación de imágenes artificiales post-contraste de resonancia magnética (MRI), orientado específicamente a la síntesis de regiones con posibles lesiones tumorales en tejidos mamarios. La propuesta no solo busca mejorar la calidad del diagnóstico, sino también reducir la dependencia de agentes de contraste y mitigar riesgos asociados a su uso prolongado. La metodología del trabajo se basa en dos enfoques principales: modelos U-Net y redes generativas adversarias (GANs). Para todos los modelos, se introdujo un encoder adicional para combinar la segmentación de lesiones con información global de las imágenes. Además se implementaron 3 estrategias avanzadas de conexión entre espacios latentes para estabilizar el entrenamiento y mejorar la calidad de las imágenes generadas. Las estrategias exploradas incluyen conexiones a través de mapas de características profundas (configuración F), combinaciones lineales de espacios latentes (configuración M) y combinaciones no lineales a través de capas convolucionales (configuración B). Todas estas, orientadas a preservar la estructura y el detalle anatómico de las imágenes y las características de las lesiones tumorales. Los resultados demuestran que las variaciones propuestas (F, M y B) en ambos tipos de modelo superan a las configuraciones U-Net y GAN baseline. Las evaluaciones cuantitativas con métricas como MAE, SSIM y PSNR reflejan una mayor capacidad de las variaciones para preservar características críticas en las imágenes generadas, tanto a nivel global como en regiones de interés (ROI) con tumores. La variación B destacó consistentemente, logrando la mejor optimización y estabilidad durante el entrenamiento, especialmente en las GANs. Estos resultados demuestran que los modelos propuestos permiten generar imágenes sintéticas realistas y de mayor fidelidad en función de tumores en tejidos mamarios. La integración de este trabajo en sistemas de apoyo al diagnóstico radiológico, podría fortalecer los sistemas en optimización de recursos y reducción de riesgo en los pacientes.
Elaboración de un repositorio web de técnicas quirúrgicas
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2023) Ramírez Valencia., Santiago; Fonnegra Tarazona, Rubén Darío
El proyecto consiste en el desarrollo de una plataforma web para la gestión y acceso a información sobre procedimientos quirúrgicos. La plataforma permitirá a los usuarios buscar y acceder a técnicas quirúrgicas específicas, así como a información detallada sobre cada procedimiento. El objetivo es proporcionar una herramienta útil y eficiente para profesionales de la salud y estudiantes en el campo de la cirugía. En el transcurso del proyecto se llevaron a cabo las siguientes actividades: Análisis de requisitos: Se identificaron las necesidades y requisitos de la plataforma, incluyendo la estructura de la información, funcionalidades requeridas y características del sistema. Recopilación de información: Se buscaron y recopilaron fuentes primarias y secundarias de información, como libros y portafolios web, relacionadas con procedimientos quirúrgicos y técnicas específicas. Diseño de la arquitectura: Se realizó un diseño de la arquitectura de la plataforma, considerando aspectos como la base de datos, la interfaz de usuario y las tecnologías a utilizar. Selección de tecnologías: Se seleccionaron las tecnologías adecuadas para el desarrollo de la plataforma, incluyendo el uso de una base de datos NoSQL como MongoDB y la biblioteca de JavaScript React para el frontend