Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación

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Identificación de emociones mediante procesamiento del lenguaje natural
(2023) García Valverde, Jesús; Martín Clemente, Rubén; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
El Procesamiento del Lenguaje Natural es la capacidad para comprender el lenguaje humano de las máquinas. Hace uso de algoritmos de aprendizaje automático para tomar información del mundo real, procesarla y analizarla con el objetivo de que pueda entenderlo como lo hace el ser humano. La rama que del Procesamiento del Lenguaje Natural en la que se centra el estudio es el Análisis de Sentimientos basado en el proceso de detección de sentimientos en texto. Estos modelos se centrar en analizar la polaridad (positiva o negativa). Para llevar a cabo el Análisis de Sentimientos se siguen los siguientes pasos: recopilación de datos, preprocesado del texto, análisis de los datos y comprensión de los resultados obtenidos. En el mundo real, empresas con la finalidad de conocer opiniones sobre algún tema o producto en concreto pueden hacer uso de ello y sacar conclusiones en base a los resultados. Este trabajo se centra en analizar un número de tweets sobre compañías españolas telefónicas realizando una comparación entre tres algoritmos de aprendizaje automático: “K-Nearest Neighbors”, “Multinomial Naïve Bayes” y “Support Vector Machine” (“Stochastic Gradient Descent”).
Integración de herramientas de gamificación multijugador en plataformas de Enseñanza Virtual
(2024) Santiago Cuenca, Álvaro Ángel; Fernández Jiménez, Francisco José; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En trabajos anteriores se ha ido desarrollando una plataforma de gamificación que permite complementar las herramientas de aprendizaje a distancia con actividades lúdicas que favorecen la implicación de los alumnos en el proceso de aprendizaje. Este trabajo amplía el Proyecto Gamifica del departamento de Ingeniería Telemática de la ETSI de Sevilla. Anteriormente se habían realizado en otros proyectos: la web de administración (Ana Lobón), el desarrollo de partidas (Alberto Jiménez) y la comunicación LTI (Pedro García Frutos). El primer paso en el proyecto ha sido actualizar la interfaz de la web de administración a tecnología JSF, cuyos aspectos más destacados son la construcción de páginas web usando un lenguaje de plantillas, la comunicación con Ajax desde el cliente al servidor y la validación de datos en el cliente, y se ha desarrollado el acceso a esta web mediante LTI por parte de los profesores. Como segundo requisito se solicitaba la migración y unificación de las bases de datos del proyecto, para ello se ha realizado la migración de la base de datos existente en SQLite a la actual en PostgreSQL mejorando con ello la gestión y accesibilidad a la misma. Otro de los requisitos del proyecto es la inclusión de las partidas distribuidas, en las que cada jugador visualiza el juego en su terminal de manera que pueden visualizar la ejecución de la partida desde su propio navegador. Por ultimo se añade la funcionalidad de un chat en tiempo real entre los participantes en la partida, de manera que tanto el profesor como los alumnos puedan comunicarse entre sí, ya sea entre los miembros de un equipo, entre dos alumnos o desde el profesor a los alumnos o sus equipos. Para verificar el correcto funcionamiento de todas las funcionalidades desarrolladas, en un entorno real, se ha utilizado la plataforma Moodle del IES Joaquín Turina de Sevilla, facilitado por Jesús Muñoz Calle.
Radiómica para el análisis automático de mamografías
(2024) Román Moguer, José Manuel; Serrano Gotarredona, María del Carmen; Acha Piñero, Begoña; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad entre las mujeres de la sociedad española, su detección temprana es crucial para mejorar las tasas de supervivencia. El uso de la inteligencia artificial en el campo de la investigación biomédica puede aportar bastante al campo de la detección de esta enfermedad. En este proyecto se desarrollará un algoritmo, basado en aprendizaje máquina, en el cual pretendemos discriminar entre masas mamarias benignas y malignas. Para ello, se extraerán características estadísticas, de forma y de textura utilizando la librería PyRadiomics, en lenguaje Python, y Measure de Skimage. A continuación, con la ayuda de métodos estadísticos, como el uso del P-Value o la eliminación a partir de la correlación, se reducirá el número de las características extraídas, quedándonos únicamente con aquellas características más significativas. Finalmente, se entrenará un modelo SVM (máquina de soporte vectorial) para la clasificación, a partir de las características extraídas y seleccionadas significativamente tomando en consideración estas imágenes, que permita realizar la clasificación en masas benignas o malignas. Con este proyecto se pretende ayudar a los profesionales sanitarios, especialistas en el campo de la detección oncológica, mejorando la detección y el tratamiento de la enfermedad.
Análisis de Neo4J como soporte al control de acceso en entornos sanitarios
(2024) Muñoz Jiménez, Soledad; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En la actualidad, nuestros datos se utilizan para diversos propósitos, como estudios, análisis y administración. Este uso de datos contribuye a un funcionamiento más eficiente de los sistemas y organizaciones, pero también conlleva riesgos significativos. A menudo, no somos plenamente conscientes del destino final de nuestros datos. Para abordar estos riesgos, se han desarrollado los consentimientos personales, regulados por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Estos consentimientos otorgan a los usuarios el control sobre el uso de su información, permitiéndoles aprobar o rechazar cómo se utilizarán sus datos para fines específicos, y garantizando que no se procesen sin el consentimiento adecuado. Este principio es especialmente crucial en el ámbito sanitario, donde la información personal es extremadamente sensible. Frecuentemente, otorgamos nuestro consentimiento sin una comprensión total de los permisos que estamos concediendo. Dado que las tecnologías emergentes se integran cada vez más en nuestra vida diaria, es vital contar con sistemas que faciliten la gestión y consulta de esta información. En respuesta a esta necesidad, se propone el desarrollo de un servicio que almacene tanto los consentimientos como la información sanitaria. Este sistema tiene como objetivo mejorar la transparencia y el control del usuario sobre su información personal en el ámbito sanitario, soportando el proceso de toma de decisiones de control de acceso a partir de la información almacenada. Este sistema está diseñado para cumplir con los requisitos del GDPR, garantizando la protección de datos y facilitando la consulta de los consentimientos de los pacientes y la información relacionada en los mecanismos de control de acceso. El objetivo último es ofrecer una solución que soporte la toma de deciones de control de acceso incorporando los consentimientos otorgados por los pacientes para el control sobre su información sanitaria. La solución propuesta incluye un servicio web REST que proporciona una interfaz accesible para que los usuarios u otros sistemas puedan realizar consultas sobre los consentimientos y la información sanitaria mediante peticiones HTTP, eliminando la necesidad de visitas físicas a los centros sanitarios y una base de datos Neo4j utilizada para almacenar y gestionar datos complejos relacionados con consentimientos, profesionales y pacientes, aprovechando las capacidades de Neo4J para manejar eficientemente las relaciones entre nodos.
Detección de objetos quirúrgicos en imágenes médicas para cirugía asistida por ordenador
(2024) Martín Moruno, Guadalupe; Real Torres, Alejandro del; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
El uso de la inteligencia artificial para tareas de detección de objetos quirúrgicos ha demostrado ser un enfoque novedoso que puede aumentar la precisión y la eficiencia en los entornos médicos. La identificación de instrumentos en cirugía debe ser lo suficientemente precisa y rápida como para evitar complicaciones, y ¿qué mejor que realizar esta tarea con un sistema de detección automática? En este trabajo se describe el desarrollo de un sistema de detección y clasificación de objetos quirúrgicos que utiliza redes neuronales convolucionales para identificar patrones en imágenes capturadas durante procedimientos quirúrgicos. Estas redes proporcionan identificación en tiempo real para un mejor control y seguridad durante la cirujía. La integración del aprendizaje automático en este ámbito permite fusionar la tecnología con la medicina. Este enfoque automatizado puede reducir los errores humanos, mejorar la seguridad del paciente y lograr una mayor eficiencia en los quirófanos, lo que ayuda a los cirujanos a concentrarse en los más importante: el éxito de la intervención.
Procesado del EEG y técnicas de machine learning para la detección de pacientes con esclerosis múltiple
(2024) Balsa Picado, Lucía; Martín Clemente, Rubén; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad autoinmune que provoca una degeneración de la transmisión de los impulsos nerviosos, lo que ocasiona al paciente un amplio abanico de síntomas relacionados con la falta de coordinación o pérdida de control muscular, pero también con la capacidad cognitiva. Es en esta última línea en la que se propone contribuir con este proyecto, y para ello se ha planteado el diseño de un ‘ojo clínico’ que proporcione una detección fiable de casos de EM en base a una serie de características de la actividad cerebral del sujeto sometido a evaluación. A partir del electroencefalograma (EEG) registrado durante una prueba de carácter atencional, se construye un protocolo de procesado de señal para extraer un número de parámetros que pueden aportar información sobre el estado de determinados mecanismos cognitivos. Estas características pasan a conformar la base de datos necesaria para generar un modelo de aprendizaje automático o machine learning (ML) capacitado para discernir entre sujetos con EM y sin ella con una precisión significativa.
Aplicación web para la gestión de tareas sanitarias en procesos BPMN
(2024) Maldonado Orozco, Marco Antonio; Román Martínez, Isabel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
El objetivo principal de este proyecto es crear un servicio de gestión de tareas sanitarias para que sea conforme al paradigma de gestión de procesos de negocio (BPM, Business Process Management). Este será el servicio de partida para futuros TFGs que amplíen opciones y funcionalidades desarrolladas y por desarrollar en este TFG. La solución ha sido diseñada en el entorno jBPM y Spring usando las librerías de ambas tecnologías, además se ha usado Thymeleaf para la gestión de las plantillas de la aplicación, así como la librería HAPI-FHIR para tratar tareas del ámbito sanitario.
Aplicación para la integración de un dispositivo de bioimpedancia en un entorno sanitario estandarizado
(2024) Caballero Lora, Gonzalo; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Actualmente, en el sector sanitario, la interoperabilidad y el intercambio de información entre sistemas es un desafío significativo. La información de un paciente suele estar distribuida en múltiples sistemas que no siempre se comunican entre sí de manera eficiente, lo que dificulta la integración y uso adecuado de los datos. Dentro de las fuentes de información de pacientes, los dispositivos de monitorización y pruebas tienen el potencial de recoger datos de salud de los pacientes de manera continua y en formatos heterogéneos. Esta información, para su correcta utilización en la atención de los pacientes, debería estar integrada en los sistemas de historia clínica. Entre las técnicas de diagnóstico y dispositivos de monitorización, el uso de la bioimpedancia, una técnica que permite medir la composición corporal y otras variables clínicas importantes, plantea un reto adicional al intentar incorporar estos datos en sistemas de información sanitaria ya existentes. Para facilitar la integración de datos entre sistemas separados, varias organizaciones han propuesto diversos estándares para el intercambio de información sanitaria a lo largo de los últimos años. Entre ellos destaca FHIR, un estándar desarrollado por HL7 (Health Level Seven International) que busca mejorar la interoperabilidad entre sistemas de información sanitaria, permitiendo un intercambio de datos más efectivo y seguro. El objetivo de este trabajo es desarrollar una aplicación que sirva como intermediario entre los dispositivos de bioimpedancia y las organizaciones sanitarias facilitando la integración de los datos de bioimpedancia mediante el estándar de interoperabilidad FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) para su posterior envío a dichas organizaciones, además de realizar un almacenamiento para la persistencia de datos. A medida que pasan los días, la velocidad y la rapidez en todos los ámbitos de la vida aumentan, mientras que la paciencia disminuye y el tiempo se vuelve más escaso. Por lo tanto, un aspecto crucial en la gestión de datos es el ahorro de tiempo. Esta aplicación facilita la toma de decisiones clínicas al centralizar y estandarizar la información relevante, permitiendo acceder a los profesionales de la salud a datos precisos y actualizados, lo que les permite tomar decisiones informadas de manera más rápida y con mayor confianza, mejorando la calidad de la atención al paciente. La automatización en la lectura, almacenamiento y mapeo de los datos reduce el esfuerzo manual y minimiza los errores, lo que a su vez optimiza el flujo de trabajo en los entornos médicos. Esto no solo acelera los procesos, sino que también mejora la precisión de los datos manejados. En este trabajo, se hace uso del estándar FHIR junto con su API (HAPI FHIR) para realizar el mapeo de los datos recibidos del dispositivo de bioimpedancia. De los cuatro recursos más importantes a usar, el recurso Observation es el recurso que destaca ya que es el que almacena toda la información referida a los datos de bioimpedancia de los pacientes, junto con los recursos Patient y Device. Una vez mapeados los datos, son enviados a un servidor FHIR público de pruebas, el cual se utiliza para simular las organizaciones sanitarias que recibirán lo datos enviados por parte de la aplicación desarrollada. Adicionalmente, los datos se persisten en una base de datos local, para la cual se ha utilizado SQLite. Concluyendo, esta aplicación sienta las bases para futuras mejoras y expansiones, como la inclusión de servicios en tiempo real o la creación de un servidor FHIR propio, lo que lo convierte en un servicio flexible, seguro y preparado para los desafíos futuros.
Desarrollo de aplicación para implementar algoritmos diagnósticos de urgencias hospitalarias
(2024) Márquez Lavado, Francisco Javier; Fornés Rumbao, José Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
El registro de datos para fines estadísticos con el objetivo de optimizar el rendimiento de un servicio, actualmente se ha extendido a cualquier ámbito de la vida. De esta forma, el ámbito sanitario no queda exento de ello, convirtiéndose en uno de los más interesantes para la aplicación de este procedimiento, pues el uso de la estadística y valores predictivos es esencial para obtener resultados más precisos, en un área donde las consecuencias de los errores pueden llegar a ser críticas. Así, este proyecto se ha enfocado en la creación de una aplicación móvil cuyo fin es asistir la atención de pacientes en consultas de urgencias hospitalarias y, para ello, utiliza registros de uso de los distintos protocolos de actuación que tiene disponible, calculando las probabilidades con la que pacientes anteriores de similares características obtuvieron los distintos diagnósticos posibles. La tecnología seleccionada para desarrollar la aplicación ha sido React Native, una de las más populares actualmente debido a su versatilidad. Esta permite la creación de aplicaciones móviles tanto en Android como en iOS a través del mismo código, ofreciendo además un rendimiento cercano al de una aplicación nativa, lo que conlleva un ahorro de costes significativo sin sacrificar la experiencia de usuario.
Salesforce como CRM en la Administración de Fincas
(2024) Cabeza Muñoz, Sara; Sierra Collado, Antonio Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este Trabajo de Fin de Grado estudia el desarrollo e implementación de un sistema en Salesforce para su uso como herramienta de gestión de relaciones con clientes en el ámbito de la administración de fincas. Este sector en auge requiere soluciones eficientes para la gestión de relaciones con los clientes y la optimización de procesos internos y, dada la complejidad de la gestión inmobiliaria y las nuevas demandas del mercado, la utilización de sistemas Customer Relationship Management (CRM) como modelo de negocio mejora no sólo la atención al cliente y la gestión comercial, sino también el proceso de venta y la productividad. En primer lugar, se presenta una introducción a los conceptos relacionados con CRM, a la que acompañan la descripción de los objetivos y la estructura del proyecto. Después, la sección dedicada al estado del arte ofrecerá una visión general acerca de CRM, centrándose en las soluciones basadas en la nube y analizando a su vez las principales plataformas del mercado actual: Salesforce, SAP y Oracle. Aquí, nos detendremos especialmente en Salesforce por ser la elegida para el caso de estudio que se llevará a cabo posteriormente. Habiendo seleccionado Salesforce como la herramienta a emplear en nuestro proyecto, se considera oportuno profundizar en su ecosistema de forma que se cubran aspectos clave como la configuración de datos, la automatización de procesos y el desarrollo de funcionalidades a través de herramientas como Apex o componentes Lightning, que permiten adaptar la plataforma a las necesidades específicas de la empresa. La siguiente sección gira en torno al elemento principal del proyecto: el caso de estudio. Por tanto, se detallará la creación e implementación de una solución Salesforce para la empresa “AdminFincas”, compañía ficticia dedicada a la gestión de propiedades. El contexto, los objetivos y la metodología de trabajo empleada se definirán primeramente para dar paso al análisis funcional y técnico donde se explican la arquitectura del sistema y las funcionalidades específicas que necesita nuestra empresa. Después, se presentará el desarrollo de la solución señalando a su vez las herramientas utilizadas y las decisiones técnicas que guiaron el proceso de ejecución. También se muestran las pruebas que se realizaron para su validación. Finalmente, se revelan las conclusiones extraídas de los datos que obtuvimos y se plantean algunas líneas de trabajo de cara al futuro. A lo largo del estudio, se presta especial atención a cómo las funciones de Salesforce (configuración de datos, automatización de procesos, capacidades de personalización, etc.) pueden aprovecharse para satisfacer las necesidades específicas de las empresas de gestión de propiedades. Este proyecto demuestra cómo una solución CRM bien implementada puede mejorar el servicio al cliente, agilizar los procesos de ventas y mejorar la productividad general en el sector de la gestión de propiedades.
Aplicación Android y servicio web Spring para la detección de zonas en mal estado de carreteras andaluzas usando Fiware
(2024) Sánchez Moreno, Javier; Ariza Gómez, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Los accidentes de tráfico son eventos ocasionales que pueden ocurrir en cualquier momento por diversas razones. En la mayoría de los casos, el conductor es responsable de que se produzca el siniestro, bien sea por imprudencia, impericia o desperfectos del vehículo [1]. No obstante, aunque menos frecuentes, los accidentes también pueden producirse por desperfectos o fallas en la vía. Hablamos de obstáculos inesperados en la calzada, socavones, baches, peralte inapropiado, entre otros muchos no imputables al conductor. Este proyecto se centra en desarrollar una aplicación Android innovadora destinada a la detección y gestión de zonas de carreteras en mal estado mediante el uso de datos capturados por el acelerómetro de un dispositivo móvil. La aplicación no solo identifica áreas problemáticas en la infraestructura vial, sino que también permite a los equipos de gestión monitorear y mejorar estas zonas con mayor precisión y eficiencia. Integrando la tecnología FIWARE, el sistema se comunica con el Orion Context Broker para almacenar y procesar en tiempo real los datos recolectados, facilitando la creación de un mapa detallado de las condiciones de las carreteras. Entre las funcionalidades destacadas, la aplicación ofrece la capacidad de visualizar las zonas detectadas directamente en el mapa, gestionar alertas y realizar un seguimiento continuo del estado de las carreteras. Además, la integración de FIWARE permite una interoperabilidad avanzada con otros sistemas de gestión urbana, mejorando la capacidad de respuesta y optimización de los recursos para la reparación y mantenimiento de la infraestructura vial. El proyecto ofrece una solución innovadora que supera las limitaciones de las aplicaciones existentes, que suelen centrarse en la detección de tráfico o radares, pero no en el monitoreo del estado del pavimento. Además, busca integrar sistemas preexistentes y manejar datos en tiempo real de manera eficiente. Este enfoque no solo aplica conocimientos adquiridos durante el grado, sino que también contribuye a un área de creciente importancia, proporcionando beneficios tanto a nivel académico como profesional.
Aplicación para la integración de un sensor de frecuencia cardíaca en un entorno sanitario estandarizado
(2024) Rangel Belmonte, Álvaro; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En el mundo en el que vivimos, tanto la monitorización como la gestión de los distintos datos médicos han cobrado una especial importancia, la cual se ha visto incrementada debido a la reciente pandemia que nos ha tocado vivir. El manejo de datos en el ámbito sanitario, los cuales se están digitalizando cada vez más, puede presentar muchas dificultades debido a que cada organización sanitaria puede usar un formato distinto para ellos, además de tener sus propios sistemas de almacenamiento. Esto provoca que la integración de datos se convierta en una tarea complicada y que puede dar lugar a inconsistencias. Esto resulta inadmisible en un ámbito tan importante como el sanitario donde la salud de las personas depende de ello. Health Level Seven (HL7) ha desarrollado estándares de modelado de información e intercambio de datos para minimizar esta problemática. En este proyecto vamos a desarrollar una aplicación para integrar un dispositivo de monitorización de frecuencia cardiaca utilizando la especificación Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) de HL7, un estándar sanitario que facilita la interoperabilidad de datos entre diferentes ámbitos u organizaciones del sector sanitario. El principal objetivo del proyecto ha sido el diseño e implementación de un sistema que actúa como proxy entre un sensor de frecuencia cardíaca y el servidor de FHIR. Este sistema permite la recogida de datos de mediciones de frecuencia cardíaca del sensor, la persistencia de estos en una base de datos local, para la cual hemos utilizado MySQL, y el mapeo al estándar sanitario FHIR y posterior envío de estos al servidor de FHIR. Hemos utilizado la versión 5.0.0 de la especificación de FHIR y algunos recursos como pueden ser Patient, Device y Observation y la API proporcionada llamada HAPI FHIR para realizar las llamadas al servidor.
Linealización mediante predistorsión digital con señales super-QAM
(2024) Pizarro Luengo, José Manuel; Madero Ayora, María José; Marqués Valderrama, Elías; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este trabajo se ha investigado la linealización de señales New Radio con altos órdenes de modulación, llamadas super-QAM, cuyo uso está previsto en las redes de telefonía móvil 5G en los próximos años. La linealización se ha abordado con un predistorsionador digital, caracterizado mediante un modelo matemático Generalized Memory Polynomial Model (GMP) para cuyo diseño se ha hecho uso de una arquitectura que incluye un algoritmo de Iterative Learning Control (ILC), encargada de encontrar las señales óptimas de entrada al amplificador. Los resultados experimentales, sobre un amplificador clase AB, han mostrado que un incremento del orden de modulación de la señal no se traduce en degradación de las figuras de mérito de la señal. Se ha comprobado a su vez que el modelo GMP resulta insuficiente para caracterizar un predistorsionador que cumpla con los requerimientos de la arquitectura conjunta con el algoritmo ILC.
Servicio de detección de conflictos en consentimientos de pacientes
(2024) López Vílchez, Pablo; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En la actualidad, el sector sanitario se encuentra en un proceso de transformación profunda, impulsado por los avances tanto técnicos como metodológicos en la gestión de datos y la toma de decisiones clínicas. Esta evolución ha permitido una mejora considerable en la recopilación y el intercambio de información sanitaria. Sin embargo, estos avances traen consigo nuevos desafíos, particularmente en lo que respecta a la coherencia y la validez de los consentimientos proporcionados por los pacientes para el tratamiento de su información clínica. La correcta gestión de los consentimientos de los pacientes es fundamental para garantizar la confianza y la seguridad entre el paciente y el personal médico. En un entorno donde la información se comparte entre múltiples sistemas y actores, es crucial que los consentimientos proporcionados por los pacientes sean consistentes, estén actualizados y no presenten conflictos que puedan comprometer su validez o la privacidad de los datos. Este aspecto resulta de especial relevancia en el marco del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que exige un manejo riguroso y transparente de la información personal, garantizando que los datos clínicos se utilicen de manera ética y conforme a la legalidad. El principal objetivo de este trabajo es analizar, desarrollar e implementar un servicio especializado en la detección de conflictos en los consentimientos proporcionados por los pacientes. Este servicio tiene como principal finalidad la identificación de posibles inconsistencias en los consentimientos registrados, alertando sobre situaciones que podrían requerir revisión para asegurar que el uso de la información sanitaria cumpla con las preferencias establecidas por los pacientes Para alcanzar este objetivo, se ha desarrollado un microservicio que, dado un nuevo consentimiento por un paciente, analiza los consentimientos existentes para dicho paciente, utilizando algoritmos de detección de conflictos. El diseño modular del microservicio permite su fácil integración en infraestructuras sanitarias ya existentes, ofreciendo una herramienta ágil y eficaz para la verificación continua de los consentimientos otorgados por los pacientes. El servicio ha sido implementado con tecnologías que garantizan su compatibilidad e interoperabilidad con entornos que utilizan el estándar FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), creado por la organización Health Level Seven International (HL7), garantizando una integración sencilla en diversas plataformas de gestión sanitarias.
Diseño de un Time-to-Digital Converter en FPGA Xilinx Artix-7
(2024) Naranjo Carrizosa, Manuel; Muñoz Chavero, Fernando; Palomo Pinto, Rogelio; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
La versatilidad de las FPGAs permite un uso muy amplio en el ámbito de la investigación, debido a su capacidad de interconexión de diferentes elementos lógicos y la parametrización de estos, a través de un entorno de desarrollo. Este proyecto trata de codificar un intervalo temporal en dígitos binarios, ayudándose del código termométrico. Vivado 2021.1 es el sofware de desarrollo que soporta nuestra FPGA de la familia Artix-7, cuyo comportamiento es modelado por los algoritmos de nuestro proyecto. Con esto se pretende analizar el comportamiento en simulación y proponer su estudio experimental como línea de investigación futura.
Future Vision: Aplicación web y servicio REST para la gestión de la red de visión artificial YOLOv7 usando Django, PostgreSQL, React y Docker
(2024) Ossorio Romero, Reyes; Ariza Gómez, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este proyecto se enfoca en la creación de un servicio llamado Future Vision, diseñado para permitir a los usuarios visualizar conjuntos de imágenes y realizar entrenamientos con el modelo YOLOv7 utilizando su hardware local. Adentrarse en el mundo de la visión por computadora puede resultar abrumador, por los que este proyecto busca ayudar a particulares y empresas que deseen iniciarse en este campo comenzando con redes y datos básicos. Para desarrollar esta idea se han implementado tres componentes:  Future Vision: Proporciona la interfaz de usuario. Está diseñado en JavaScript utilizando la librería de React.  Gestor web: Coordina el sistema y maneja las peticiones de la interfaz. Está desarrollado en Python utilizando el paquete de Django.  Motor de entrenamiento: Recibe peticiones de entrenamiento del gestor web y las ejecuta en local utilizando el código de YOLOv7. Además, se utilizan otras tecnologías para completar las características de los módulos anteriores:  Gestor de base de datos PostgreSQL: Mantiene la persistencia de los datos del gestor web.  Nginx: Coordina las peticiones entre la interfaz y el gestor web.  TensorBoard: Presenta estadísticas de los entrenamientos. Cada componente se encapsula en una imagen de Docker y se despliegan de forma conjunta utilizando la herramienta de Docker Compose.
BPM aplicado a procesos de gestión de actividades sanitarias
(2024) Rodríguez Morón, José Carlos; Román Martínez, Isabel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
El objetivo principal de este proyecto es evolucionar un servicio de gestión de actividades sanitarias para que sea conforme al paradigma de gestión de procesos empresariales (BPM, Business Process Management). El servicio de partida es el resultado de varios TFGs, el realizado por Miguel Ángel González-Alorda Cantero titulado Servicio para la gestión de actividades complementarias [1] y la ampliación para el envío de calendarios de las actividades asistenciales realizada por Carmen Cohen Calvo en el TFG titulado Gestión de calendarios para un servicio hospitalario [2]. La solución ha sido diseñada en el entorno jBPM y Spring usando las librerías de ambas tecnologías.
Servicio para la visualización y procesamiento de datos de monitorización de pacientes almacenados en Neo4J
(2024) González Orta, Juan Manuel; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Actualmente, las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) han revolucionado diversos sectores, incluyendo el sanitario. La capacidad de monitorizar las constantes vitales de los pacientes en tiempo real es crucial para anticipar y responder a cambios en su salud. Sin embargo, el manejo de estos datos plantea desafíos significativos en términos de almacenamiento, procesamiento y visualización. En el ámbito sanitario, los datos de un paciente suelen estar distribuidos en múltiples sistemas que no siempre se comunican entre sí de manera eficiente. Esta fragmentación dificulta el acceso rápido y preciso a la información necesaria para una atención óptima. Además, la correcta interpretación de estos datos puede verse complicada sin las herramientas adecuadas de visualización y análisis. Con el objetivo de abordar estos problemas, este proyecto se centra en el diseño y desarrollo de un servicio que utilice Neo4J, una base de datos orientada a grafos, para el almacenamiento y procesamiento de datos de monitorización de pacientes. Neo4J es especialmente adecuada para gestionar y analizar relaciones complejas entre datos, lo cual recordemos es vital en la monitorización de constantes vitales. El proyecto propone un sistema compuesto por un backend desarrollado con NestJS que interactúa con Neo4J, y un frontend basado en Angular que proporciona una interfaz intuitiva para los profesionales de la salud. Este enfoque permite no solo un almacenamiento eficiente de los datos, sino también una visualización clara y accesible de estos. Por tanto, el objetivo de este trabajo es demostrar que las bases de datos orientadas a grafos, junto con tecnologías modernas de desarrollo web, pueden ofrecer una solución avanzada para la monitorización de pacientes, mejorando tanto la calidad de la atención médica como la eficiencia operativa en el sector sanitario.
Servicios REST, aplicación web y Android para la Gestión de Parkings con soporte para pagos PayPal y navegación con Google Maps
(2024) Galindo Rodríguez, José María; Ariza Gómez, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En el mundo actual, el concepto de ciudad inteligente está ganando más interés y apoyo por parte del ser humano con el objetivo específico de enriquecer la eficiencia y la comodidad relacionadas con nuestras actividades diarias. Este fenómeno está respaldado por una variedad de avances tecnológicos que han redefinido nuestra relación con los elementos del entorno urbano. Toda esta evolución ha sido impulsada por la proliferación del uso de dispositivos móviles y el avance de la conectividad a Internet. Estos desarrollos nos han permitido poder tener la oportunidad de interactuar con los sistemas de parkings de nuestro entorno de otra forma distinta. En este proyecto se ha desarrollado una aplicación móvil que permite a los usuarios gestionar los vehículos, las reservas en los estacionamientos, visualizar en el mapa la información de los espacios de estacionamiento cercanos usando la API de Google Maps, control de entrada y salida del estacionamiento mediante el escaneo de QR y la posibilidad de realizar pagos de las tarifas a través de la plataforma de pago PayPal usando su API. Por otro lado, se han implementado dos servicios REST, uno para la gestión del centro de gestión de parkings y otro para la gestión del parking. Finalmente, se ha desarrollado una aplicación web para el gestor del parking la cual permite visualizar información para una gestión eficaz. El objetivo principal del proyecto es proporcionar a los usuarios herramientas fáciles y cómodas de usar para la interacción con los sistemas de estacionamiento. Además, proporcionar herramientas para la gestión del parking y los centros de gestión de parkings. Esto permitirá a los usuarios que la búsqueda de estacionamiento no sea una tarea dificultosa en los núcleos urbanos.
Análisis de Sistemas en Chip (SoC) de GOWIN Semiconductor (Tejido Lógico)
(2024) Vera Sánchez, Jesús; Muñoz Chavero, Fernando; Hinojo Montero, José María; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Este proyecto consiste principalmente en validar las prestaciones que ofrece GOWIN como fabricante de FPGAs de tipo System-on-Chip (SoC). Para ello, se ha utilizado la placa Tang Nano 4k del fabricante Sipeed, que implementa la FPGA SoC GW1NSR-4C de GOWIN. En primer lugar, se proporciona información básica acerca de este tipo de sistemas embebidos. Además, se presentan las gamas de productos que ofrece GOWIN y se explica el protocolo de comunicación APB, ya que éste se ha implementado en uno de los ejemplos. A continuación, se desarrolla una guía básica de las principales herramientas del entorno de programación de GOWIN. Finalmente, se explican en profundidad los ejemplos realizados mediante el tejido lógico para validar las prestaciones de la FPGA SoC GW1NSR-4C.

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