Browsing by Author "Chan, Débora"

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    Análisis de secuencias de imágenes de cultivos celulares
    (2019-04-01) Chan, Débora; Winter, Úrsula; Schaiquevich, Paula; Gambini, Juliana; Howlin, Marcelo
    El retinoblastoma es un tumor ocular frecuente en la infancia. En el Hospital Prof. J.P. Garra- han, se utilizan actualmente un número de fármacos que se administran por distintas vías según el criterio del oftalmólogo y del oncólogo. El topotecan es un fármaco ampliamente utilizado en el tratamiento de este tumor. La prin- cipal ventaja del topotecan es que puede cuantificarse su penetración en la célula a través de la fluorescencia emitida por el mismo, por excitación de un láser. Debido a esta fluorescencia, el topotecan aparece en color gris claro en las imágenes de microscopio. Este trabajo está dedicado al estudio y aplicación de técnicas de análisis y procesamiento de secuencias de imágenes, combinadas con modelos estadísticos, con el objeto de determinar y predecir el tiempo de penetración del topotecan en cúmulos tumorales (conjunto de células tumo- rales). Evaluando la influencia del tamaño de los cúmulos y si el individuo ha sido tratado previamente con quimioterapia. Los experimentos se realizan con imágenes de microscopio tomadas sobre cultivos célulares de tejidos tumorales, inyectados con topotecan
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    Análisis inteligente de datos con lenguaje R: con aplicaciones a imágenes
    (edUTecNe, 2020-03-02) Chan, Débora; Badano, Cristina Inés; Rey, Andrea Alejandra
    Este texto es la compilación de notas de clase de Análisis Inteligente de Datos desarrolladas en dos maestrías correspondientes el nivel superior de Educación en la Argentina. Se propone introducir a los estudiantes de posgrado en las temáticas actuales del análisis multivariado al tiempo que promueve el manejo del lenguaje R para desarrollar y aplicar los contenidos. En esta primera edición se tratan Análisis de Componentes Principales, Escalado Multidimensional métrico, Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples. Se presentan pruebas estadísticas paramétricas y no paramétrica para comparación de medias univariadas y multivariadas, así como para estudio de asociaciones entre variables. Se exponen varios algoritmos para la clasificación supervisada y no supervisada explorando los diferentes enfoques. Entre las aplicaciones son relevantes la minería de texto y al procesamiento de imágenes.
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    Competencias digitales docentes en el nivel de educación superior en Argentina
    (2023-03-15) Kanobel, María Cristina; Galli, María Gabriela; Chan, Débora
    A partir del contexto de enseñanza remota de emergencia debido a la COVID-19, desde el año 2020 la educación se enfrenta a un momento histórico donde las prácticas de enseñanza están mediadas por tecnologías digitales y el rol docente cobra protagonismo. Este artículo describe perfiles docentes de Educación Superior en Argentina, analiza el nivel de sus competencias digitales y las compara con su autopercepción sobre ellas. Para ello, se plantea un estudio cuantitativo con enfoque descriptivo-correlacional. En el relevamiento de datos se utilizó el instrumento DigCompEdu adaptado al contexto argentino, con una muestra de 1155 docentes de diversas instituciones con representación nacional. Los resultados obtenidos evidencian que el profesorado participante de la investigación se percibe con mayores competencias digitales de las que posee y que existen diferencias en los niveles competenciales alcanzados según el género y el área disciplinar. Se observa que el nivel competencial se correlaciona positivamente con la antigüedad en la inclusión de herramientas digitales en las prácticas docentes. Se concluye también que el área menos valorada por el profesorado es aquella que promueve el desarrollo de competencias digitales en el estudiantado. En consecuencia, en relación con los hallazgos de este estudio, sería aconsejable propiciar diversas acciones institucionales que fortalezcan las distintas áreas competenciales del profesorado.
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    Ensayos sobre la distribución G0 Single-Look: propiedades, simulación, estimación y reducción de ruido speckle.
    (Escuela de Posgrado - Facultad Regional Buenos Aires, 2020-12-09) Chan, Débora; Frery, Alejandro; Gambini, María Juliana
    Las imágenes de Radar de Apertura Sintética (Synthetic Aperture Radar – SAR), son fundamentales para la comprensión y estudio del medio ambiente, ya que proveen información que no es posible adquirir por ningún otro instrumento de teledetección. Sin embargo, estas imágenes se encuentran corrompidas por un ruido muy particular y característico denominado ruido speckle. Este ruido dificulta su procesamiento automático así como su análisis e interpretación. En esta tesis se presenta una nueva estrategia para filtrar el ruido característico de datos provenientes de imágenes SAR basada en diferencias de entropías. Se inicia el trabajo con una exposición de las características de estas imágenes y describe la distribución G0 I que modela este tipo de datos y ha demostrado ser flexible para diferentes grados de textura del objetivo. Todo el trabajo se focaliza sobre el caso Single Look y sus particularidades. Luego se presenta un estudio comparativo, llevado a cabo en diversas plataformas, de estrategias de generación de datos para experimentos Monte Carlo esenciales para garantizar la calidad de los experimentos de simulación. Posteriormente se presenta una evaluación de las distintas estrategias de estimación para los parámetros de la distribución G0 I considerando casos puros y casos contaminados. A continuación se deduce la distribución asintótica de las entropías de Shannon y Rényi para el caso Single Look de la distribución G0 I y se presenta una aplicación a la eliminación del ruido speckle característico de estas imágenes. La propuesta es la construcción de un filtrado no local basado en un test de diferencia de entropías. Se aplica esta estrategia sobre imágenes sintéticas y reales. Finalmente, se evalúa la calidad de esta estrategia y se la compara con otros métodos de eliminación del ruido speckle.
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    HERRAMIENTAS Y COMPETENCIAS DIGITALES DE DOCENTES DE INGENIERÍA EN CONTEXTO DE PANDEMIA
    (2021) Chan, Débora; Kanobel, María Cristina; Galli, María Gabriela
    Este trabajo se propone estudiar las autopercepciones sobre competencias digitales del profesorado de carreras de ingeniería en Argentina respecto del tipo de herramientas tecnológicas que incorpora para mediar los procesos de enseñanza y de las competencias pedagógicas digitales que aplica, luego de un año y medio de trabajo en forma remota en el contexto de la COVID-19. La investigación se centra en la comparación de perfiles docentes que desempeñan su labor en ese campo según edad, género, antigüedad, tipo y tiempo de uso de herramientas digitales en sus propuestas pedagógicas. El enfoque de la investigación es del tipo cuantitativo. Del estudio participaron 310 docentes de facultades de ingeniería de todo el país durante abril y mayo del 2021. Entre los resultados se pueden destacar asociaciones de valor entre la autopercepción de su propia competencia digital tanto respecto del tipo de herramientas que efectivamente incorporan como de la edad de las y los participantes del estudio. Asimismo, se observó una vinculación entre el género y los niveles de competencias asociadas a la pedagogía digital del grupo observado. Consideramos que, en el contexto actual, los hallazgos de este estudio aportan información relevante que podrían orientar la toma de decisiones de quienes gestionan la construcción de escenarios educativos post- pandémicos en diversos ambientes de enseñanza.