Actividad 1.
Texto 1
“La
segmentación automática de las estructuras en las imágenes médicas
constituye el primer paso fundamental para cualquier diagnóstico posterior.
Dos técnicas que han resultado exitosas en la segmentación en imágenes
médicas son la Morfología Matemática Clásica (MM) y la Morfología
Matemática Difusa (MMD). (Bouchet, Brun, & Ballarin) ”
Datos de la
Revista
Autor: Agustina Bouchet, Marcel Brun, Virginia
Ballarin
Título:
Morfología Matemática Difusa aplicada a la segmentación de angiografías
retinales
Nombre de
la Revista: REVISTA ARGENTINA DE BIOINGENIERIA
Ciudad: Mar
de Plata
Editorial: Universidad de Mar del Plata
Año de
Publicación: 2010
Texto 2
“Es por ello que la lógica difusa se convierte en un
instrumento que ofrece la mayor información en la escala que se construya y al
aplicar ciertos operadores, se obtendrá la información relevante para el
diagnóstico perdiendo la menor cantidad de datos pero eliminando los posibles
ruidos (Ochoa & Forero , 2015) .”
Datos de la
Revista
Autor:
Carlos Orlando Ochoa Castillo, Wilson Javier Forero Baquero.
Título: Del
operador apertura en la matemática morfológica difusa.
Nombre de
la Revista: Revista Ingeniería.
Ciudad:
Colombia
Editorial:
Revista Ingeniería
Año de
publicación: 2015.
Texto 3
“La idea de
la matemática difusa nació en un artículo de Lotfi A. Zadeh publicado en
1965, que tenía por título Fuzzy Sets en la cual se permite representar de
forma matemática conceptos difusos, borrosos o imprecisos. La matemática
difusa tiene en cuenta que solo en pocas ocasiones el concepto de blanco/negro
o verdadero/falso es absoluto. Por el contrario, existen infinitos tonos de
gris o valores de verdad en muchos de los aspectos de la realidad (Reina, 2008)
“.
Datos de la
Revista
Autor: Daniel
Reina
Título: Fundamentos
de Matemática Difusa
Editorial: Fundación
Universitaria Konrad Lorenz Facultad de Matemáticas.
Ciudad: Bogotá
Año: 2008
Texto 4
“La lógica
difusa ha cobrado una fama grande por la variedad de sus aplicaciones, las
cuales van desde el control de complejos procesos industriales, hasta el diseño
de dispositivos artificiales de deducción automática, pasando por la construcción
de artefactos electrónicos de uso doméstico y de entretenimiento, as ́ı como
también de sistemas de diagnóstico. De hecho, desde hace ya, al menos, década y
media, la expedición de patentes industriales de mecanismos basados en la
lógica difusa tiene un crecimiento sumamente rápido en todas las naciones industrializadas
del orbe (Morales, 2002) ”.
Datos del
Artículo
Autor:
Guillermo Morales Luna.
Título:
Introducción a la lógica difusa.
Ciudad:
México D.F.
Editorial:
CINVESTAV
Año: 2002
Texto 5
“La lógica
difusa (llamada también lógica borrosa por otros autores) es básicamente una
lógica con múltiples valores, que permite definir valores en las áreas oscuras
entre las evaluaciones convencionales de la lógica precisa (Aranguren & Muzachiodi, 2003) ”.
Autor:
Silvia Mónica Aranguren , Silvia Liliana Muzachiodi.
Título:
Implicaciones del Data Mining.
Ciudad:
Argentina.
Año: 2003.
Editorial:
Universidad Tecnológica Nacional.
Bibliography
Cortés, P. E., Morales, A. T., & Alonzo, G. N. Detección
de Cáncer Cerebral en Adultos, Mediante Computación Difusa, Técnicas de
Procesamiento Digital de Imágenes y Cómputo Neuronal feed-forward, a
Tomografías Computarizadas y Resonancias Magnéticas. Azcapotzalco:
Universidad Autónoma Metropolitana.
Aranguren, S., & Muzachiodi, S.
(2003). Implicancias del Data Mining. Argentina: CONVENIO UTN -
ISIPER.
Bouchet, A., Brun, M., &
Ballarin, V. Morfología Matemática Difusa aplicada a la segmentación de
angiografías retinales. REVISTA ARGENTINA DE BIOINGENIERIA , XX,
4.
Morales, L. G. (2002). Introducción
a la lógica difusa. México D.F.: CINVESTAV-IPN.
Ochoa , C. C., & Forero , B. W.
(2015). Del operador apertura en la matemática morfológica difusa . Revista
Ingeniería , 1 (1), 15.
Reina, D. (2008). Fundamentos de
Matemática Difusa.
Actividad 2.
Breve reseña y síntesis del trabajo de evaluación y
selección de recursos del trabajo de investigación “Reconocimiento de patrones
con Matemática Difusa: una aplicación en el tratamiento digital de imágenes”
Después de leer el documento Investigación, gestión y
búsqueda de información en Internet, aprendí a buscar en internet, evaluar, seleccionar
la información, almacenar y gestionar la información. De acuerdo a mi tema de
investigación “Reconocimiento de patrones con Matemática Difusa: una aplicación
en el tratamiento digital de imágenes”, realicé búsquedas en la Biblioteca
Digital dela UNAM, de Cornell University Library y de la Biblioteca Virtual de
Matemáticas UNICAES. También encontré información de páginas como CINVESTAV,
Universidad de Mar de Plata y de la Universidad de Colombia.
La información recabada de estas páginas, es confiable
porque son Bibliotecas en línea de universidades que ponen la información al
alcance de todos.
También pude obtener información de páginas de Revistas
Internacionales como Fuzzy Information
and Engineering (https://www.journals.elsevier.com/fuzzy-information-and-engineering/) y de
The Journal of fuzzy mathematics perteneciente al International Fuzzy
Mathematics Institute.
Las publicaciones de matemáticas difícilmente se encuentran
apoyadas con videos o mapas conceptuales. Es más factible encontrar revistas de
divulgación matemática, publicaciones, congresos, etc. Por lo que me centraré más en estas fuentes
de información.
A continuación se presenta un cuadro comparativo donde se
muestra la confiabilidad de las fuentes a través de los siguientes puntos:
Institución del artículo, autoridad, selección de contenidos, actualización,
navegabilidad, organización de la página y legibilidad.
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