Stuart

dc.contributor.advisorFigueroa de la Cruz , Mario
dc.contributor.coadvisorDufour, Alexandra
dc.creatorAlincastro, Morella
dc.creatorAudi, Maria Luz
dc.creatorLorca, Leonel Nicolás
dc.creatorBoggio, Justino
dc.date.accessioned2025-05-20T20:25:05Z
dc.date.issued2025-03-25
dc.description.abstractEl equipo de investigadores del CERELA–CONICET [1] enfrenta dos grandes desafíos al intentar integrar sus investigaciones con la tecnología. En primer lugar, se encuentra con la carencia de sistemas tecnológicos que se ajusten específicamente a sus necesidades. En segundo lugar, incluso cuando identifican herramientas tecnológicas adecuadas, su implementación requiere un conocimiento avanzado en áreas especializadas, como conceptos de Inteligencia Artificial, incluyendo redes neuronales. Esta barrera tecnológica dificulta que los investigadores puedan avanzar de manera ágil y eficiente en sus proyectos y experimentos, generando retrasos significativos en los procesos del laboratorio. Oportunidad La oportunidad identificada radica en el diseño y desarrollo de un sistema personalizado que se adapte a las necesidades específicas del equipo de investigadores del CERELA–CONICET [1] . Este sistema permitirá a los investigadores enfocarse exclusivamente en sus experimentaciones y proyectos científicos, eliminando la necesidad de adquirir conocimientos técnicos avanzados o de abordar conceptos complejos como las redes neuronales. Al trasladar el enfoque tecnológico al sistema diseñado, se espera un impacto directo en la agilidad y velocidad de los avances en las investigaciones, optimizando significativamente los procesos y resultados del laboratorio. Solución Tecnológica La solución tecnológica propuesta consiste en el desarrollo de un sistema integral para la detección, seguimiento y análisis automatizado del comportamiento de los sujetos de laboratorio. Este sistema se basa en el procesamiento avanzado de videos y la generación de informes detallados que incluyen un mapa de la trayectoria de los sujetos y parámetros clave de interés, como tiempo de recorrido, distancia recorrida, tiempo en reposo y tiempo interactuando con objetos específicos. El objetivo principal de esta solución es automatizar la obtención de resultados para los investigadores, eliminando la necesidad de los investigadores de utilizar tiempo vital de investigación en adquirir conocimientos técnicos complejos que no competen a su área de conocimiento. De este modo, se busca simplificar los procesos analíticos, agilizar los experimentos y maximizar la eficiencia en la interpretación de datos.
dc.description.affiliationFil: Alincastro, Morella. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Audi, Maria Luz. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Boggio, Justino. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Lorca, Leonel Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
dc.formatpdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12272/12988
dc.language.isoes
dc.publisherUTN FRT
dc.relation.referencesInstitucional CERELA. (s. f.). CERELA. https://cerela.conicet.gov.ar/institucional/
dc.relation.referencesBIOLOGÍA MOLECULAR. (s. f.). CERELA. https://cerela.conicet.gov.ar/biologia-molecular/
dc.relation.referencesWikipedia. (2025, 2 enero). Enfermedad de Alzheimer. Wikipedia, la Enciclopedia Libre. https://es.wikipedia.org/wiki/Enfermedad_de_Alzheimer
dc.relation.referencesBarra, C. E. (2023, 19 enero). ¿Por qué experimentan con ratones? CodeBox.es. https://www.codebox.es/por-que-experimentan-con-ratones/
dc.relation.referencesDía Mundial del Alzheimer. (s. f.). https://fopba.org.ar/dia-mundial-del-alzheimer/
dc.relation.referencesDeepLabCut. (s. f.). GitHub - DeepLabCut/DeepLabCut: Ocial implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humans. GitHub. https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut
dc.relation.referencesSegalin, C., Williams, J., Karigo, T., Hui, M., Zelikowsky, M., Sun, J. J., Perona, P., Anderson, D. J., & Kennedy, A. (2021). The Mouse Action Recognition System (MARS) software pipeline for automated analysis of social behaviors in mice. eLife, 10. https://doi.org/10.7554/elife.63720
dc.relation.referencesCharmant, J. (s. f.). Kinovea. https://www.kinovea.org/
dc.relation.referencesSun, J., Wu, J., Liao, X., Wang, S., & Wang, M. (2022). A Large-Scale Mouse Pose Dataset for Mouse Pose Estimation. Symmetry, 14(5), 875. https://doi.org/10.3390/sym14050875
dc.relation.referencesXu, Z., Liu, R., Wang, Z., Wang, S., & Zhu, J. (2022). Detection of Key Points in Mice at Dierent Scales via Convolutional Neural Network. Symmetry, 14(7), 1437. https://doi.org/10.3390/sym14071437
dc.relation.referencesInstitute, P. M. (2017). PMBOK GUIDE. 6th Edition
dc.relation.referencesWikipedia. (2025, 16 enero). Project Management Institute. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Management_Institute
dc.relation.referencesDonetonic. (s. f.). SCRUM. https://donetonic.com/es/que-es-scrum/
dc.relation.referencesAbout the Unified Modeling Language Specification Version 2.5.1. (s. f.). https://www.omg.org/spec/UML/
dc.relation.referencesWelcome to Python.org. (2025, 18 febrero). Python.org. https://www.python.org/
dc.relation.referencesWelcome to Flask — Flask Documentation (3.1.x). (s. f.). https://flask.palletsprojects.com/en/stable/
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentinaen
dc.rights.holderLorca, Leonel Nicolás
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.rights.useCC BY-NC (Autoría – No Comercial) Se autoriza la reproducción, distribución, adaptación, creación de obras derivadas, comunicación pública, en cualquier medio únicamente para uso no comercial, siempre que se le otorgue la atribución al creador o creadora.
dc.subjectSistema
dc.subjectProcesamiento
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectRedes
dc.subjectSeguimiento
dc.titleStuart
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versionacceptedVersion

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
ProyectoFinal_STUART.pdf
Size:
20 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3.63 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: