Libros, Capítulos y Monografías – Centro de Estudios Informáticos
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En esta colección están depositados los Libros, Capítulos y Monografías publicados por personal afiliado al Centro de Estudios Informáticos.
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Ítem Acceso Abierto Exploración de campos vectoriales. Herramientas más utilizadas(Feijóo, 2016) Oves García, Reinier; Pérez Risquet, Carlos; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Centro de Estudios InformáticosLa exploración de campos vectoriales es una tarea que involucra grandes capacidades de cómputo y conocimientos en las áreas de la dinámica computacional de fluidos y de ecuaciones diferenciales. Debido a la utilidad que presentan dichos campos para expresar fenómenos físicos se han elaborado un conjunto de herramientas funcionales a lo largo de los años que facilitan la interpretación geométrica de los mismos. Estas herramientas se distribuyen bajo los diferentes tipos de licencias (libres y propietarias). Conocer las herramientas existentes para la exploración de campos vectoriales, y a su vez, las funcionalidades propias de cada una de ellas es una tarea que puede consumir mucho tiempo y dedicación a los investigadores. El presente trabajo explica algunas de las herramientas más utilizadas en el área de la visualización de fluidos y se destacan las principales características de cada una de ellasÍtem Acceso Abierto Comparación de estrategias aglomerativas combinatorias tipo Ward usando conjuntos de datos quimioinformáticos y descriptores moleculares reales seleccionados por técnicas de aprendizaje automático(Feijóo, 2011) Rivera Borroto, Oscar Miguel; Hernández Llanes, David; Marrero Ponce, Yovani; Grau Ábalo, Ricardo del Corazón; García de la Vega, José Manuel; Rodríguez Abed, Abdel; Casas Cardoso, Gladys; Rodríguez Martín, Itnamy; Díaz Gálvez, Amalia; Universida Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Matemática Física y Computación. Centro de Investigaciones de la InformáticaEl trabajo aborda la temática de los algoritmos de conglomerados combinatorios y su aplicación en problemas de la Quimioinformática como son el cribado virtual y las técnicas de selección de compuestos en conjunto de datos farmacológicos. Como tarea primaria e íntimamente ligada a los propósitos del trabajo, se propone una metodología para la selección de descriptores moleculares linealmente relevantes a las actividades biológicas bajo estudio mediante técnicas del Aprendizaje Automático, que garanticen el principio de comportamiento de vecindad y, por tanto, el buen rendimiento de los algoritmos a comparar. Posteriormente se proponen doce algoritmos aglomerativos jerárquicos y combinatorios, siete de los cuales son clásicos en la literatura especializada y otros cinco son novedosos en esta área del conocimiento. El objetivo fundamental del trabajo es comparar los nuevos algoritmos con el de elección o de Ward. Los experimentos se realizaron empleando ocho conjuntos de datos bien establecidos y validados en la literatura de la Química Medicinal que incluyen compuestos con usos en el tratamiento de problemas cardiovasculares, de enfermedades mentales, antiinflamatorios, entre otros. El tratamiento estadístico de los resultados permitó a los autores concluir que mediante las técnicas de selección de rasgos empleadas es posible establecer un sistema de meta-aprendizaje en conjuntos supervisados que guíen la posterior selección de descriptores moleculares en sistemas análogos pero no supervisados. Además, permite inferir que el grupo de actividades farmacológicas es modelizable a través de unas pocas familias de descriptores moleculares 3D. Finalmente, y como resultado más alentador, conlleva a argumentar que tres de los algoritmos propuestos se comportan de forma superior a la mayoría de los algoritmos clásicos y similarmente (o ligeramente superior en el caso más optimista) al algoritmo de Unión Completa y al de Ward.Ítem Acceso Abierto Review on detection/analysis ventricular late potentials(Feijóo, 2003) Taboada Crispi, Alberto; Universida Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Matemática, Física y Computación. Centro de Estudios de InformáticosÍtem Acceso Abierto Cell Microscopy Imaging: a review on digital image processing applications(Editorial Feijóo, 2013) Lorenzo Ginori, Juan Valentín; Orozco Morales, Rubén; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Centro de Investigaciones de la Informática; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería EléctricaThe great advances in digital technology as well as in the light microscopy field in recent years, determined that digital cellular imaging had acquired a growing importance in cell biology. New and more sophisticated acquisition methods, like those employed in high content screening, usually produce a huge amount of data which demands the power of computers to analyze them. This approach not only allows increasing speed but also can supersede some limitations inherent to human observers. Computer image analysis in cell microscopy can address diverse tasks like (among others) cell classification and counting, studies on sub-cellular structures and studies on living cells. It also targets fields like pathology, vegetable bio-technology, toxicology, drug development and others. This work reviews a selection of the most updated literature related to digital image processing in cell imaging. Topics covered begin with image restoration with functions like correcting uneven illumination, noise filtering and reduction of blurring. Then image segmentation especially oriented to cell images is addressed, including the separation of cell aggregates and how to evaluate the segmentation effectiveness and compare the algorithms’ performance for specific tasks. Finally, some pattern recognition and classification issues in cell image processing are considered. It is the author’s hope that this review article will help the researchers in this field to have a rapid orientation, which can make easier for them to develop or select an appropriate algorithm, suited to the needs of the cell image processing problem to be solved.