Examinando por Autor "FEITO HIGUERUELA, FRANCISCO RAMÓN"
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Ítem Aplicaciones de la Realidad Virtual y Realidad Aumentada en Medicina: Diagnóstico, tratamiento y rehabilitación(Jaén : Universidad de Jaén, 2021-03-05) NEGRILLO CÁRDENAS, JOSÉ; FEITO HIGUERUELA, FRANCISCO RAMÓN; JIMÉNEZ PÉREZ, JUAN ROBERTO; Universidad de Jaén. Departamento de InformáticaLa realidad virtual y la realidad aumentada se han usado para ayudar y mejorar la capacidad humana desde hace años en múltiples campos, tanto personales, como profesionales. Cabe destacar el ámbito médico que, desde el siglo pasado, se ha beneficiado de ellas, permitiendo introducir su uso en procedimientos como el diagnóstico, asistencia, rehabilitación o tratamiento. Entre otros, su principal objetivo se centra en aumentar la seguridad del paciente y disminuir el tiempo de tratamiento y recuperación. En esta tesis se ha hecho hincapié en procesos relacionados con cirugía ortopédica y traumatología, especialmente en la reducción de fracturas óseas. En este ámbito, se proponen modelos de representación del cuerpo humano compatibles con los nuevos requerimientos de la realidad virtual y aumentada. Además, se proponen por un lado sistemas centrados en el especialista (entrenamiento médico) y por otro, en el paciente (tratamientos y herramientas diagnósticas). Virtual reality and augmented reality have been employed to help and improve human capabilities for years in many professional and personal fields. Medicine has benefited from them since the last century, by allowing to introduce these technologies in procedures such as diagnosis, assistance, rehabilitation or treatment, among others. Its main objective is focused on increasing patient safety and reducing recovery time. This thesis focuses on processes related to orthopedic and trauma surgery, with special emphasis on bone fracture reduction. In addition, representing models of the human body are proposed, compatible with new requirements of virtual and augmented reality. Moreover, we propose systems centered on specialists (medical training and assistance) and patients (treatments and diagnostic tools).Ítem NUEVAS HERRAMIENTAS PARA LA MODELIZACIÓN DE DATOS PROCEDENTES DE SENSORES(UJA, 2023-06-30) LÓPEZ RUIZ, ALFONSO; FEITO HIGUERUELA, FRANCISCO RAMÓN; OGÁYAR ANGUITA, CARLOS JAVIER; INFORMÁTICAEl objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología capaz de gestionar múltiples fuentes de datos, incluyendo imágenes y nubes de puntos 3D, así como capaz de corregir y fusionar dichas fuentes para aplicarlas a la monitorización, predicción y optimización de procesos. No obstante, trabajar con datos adquiridos mediante sensores es tedioso en muchos aspectos, entre los que se incluyen la adquisición, marcado de puntos de control o la clasificación de puntos. Para evitar estas tareas, se propone generar datos sintéticos a partir de escenarios sintéticos, evitando así adquirir tecnología con un elevado coste y construyendo conjuntos de datos de gran tamaño de manera muy eficiente. Además, los modelos de estos escenarios se pueden relacionar con etiquetas semánticas y materiales, entre otras propiedades. A diferencia del etiquetado manual, los conjuntos de datos sintéticos no incluyen información errónea que puede inducir a error a los algoritmos que utilicen dichos datos. The objective of this thesis is to develop a framework capable of handling multiple data sources by correcting and fusing them to monitor, predict, and optimize real-world processes. The scope is not limited to images but also covers the reconstruction of 3D point clouds integrating visible, multispectral, thermal and hyperspectral data. However, working with real-world data is also tedious as it involves multiple steps that must be performed manually, such as collecting data, marking control points or annotating points. Instead, an alternative is to generate synthetic data from realistic scenarios, hence avoiding the acquisition of prohibitive technology and efficiently constructing large datasets. In addition, models in virtual scenarios can be attached to semantic annotations and materials, among other properties. Unlike manual annotations, synthetic datasets do not introduce spurious information that could mislead the algorithms that will use them.