ABSTRACT
Background: The sun is a natural source of electromagnetic radiation, upon which are found the ultraviolet (UV) rays, where only the types A and B are able to irradiate over the surface of the Earth in different proportions. Although the sun helps human skin in the formation of vitamin D, the mineralization of bones, and absorption of calcium and phosphorus in the organism, it can cause damage on the skin by prolonged exposure to UV radiation, generating adverse effects on human health like erythema formation, photo-toxicity, photo-allergy, idiopathic lesions, and photo-dermatitis, among others. This paper, shows the results of developing a prediction system of the exposure time of a person to UV rays coming from the sun, which can cause erythema on human skin, using the standards in UV index and the dose limits of radiation allowed for phototypes I and II, aiming to foresee the generation of these kind of lesions. This was made by the implementation of artificial intelligence algorithms like Deep Belief Networks and Backpropagation, based in the Deep Learning technique. These algorithms use as training parameters for the neural network, the meteorological data such as the sky clearness index, the radiation on the horizontal surface and average air temperature, supplied by the National Aeronautics and Space Administration (NASA). With the data, a neural network aiming to foresee the UV index for the following year of the data input was trained, in addition some mathematical regressions were applied allowing in this way, to obtain an approach to the behavior of the UV index along the day. Likewise, this information was used to estimate the maximum time of sun exposure, for the period of time contained between 6:00 a.m. and 6:00 p.m. This paper, also presents some conclusions based in the results found, which try to establish some important considerations in order to implement the neural networks.
Resumen: El sol es una fuente natural de radiación electromagnética, en la cual se encuentran presentes los rayos ultravioleta (UV), de los cuales solo los tipos A y B (de Paula Corrêa, 2005) pueden irradiar sobre la superficie de la tierra en distintas proporciones. Aunque el sol le ayuda a la piel en el proceso de formación de la vitamina D, además de favorecer la mineralización de los huesos, y la absorción de calcio y fosforo en el organismo, puede ocasionar daños sobre la piel ante exposiciones prolongadas a la radiación UV, generando efectos adversos sobre la salud humana como eritemas, foto toxicidad, foto alergia, lesio nes idiopáticas, foto dermatitis, entre otras. En este trabajo, se presentan los resultados del desarrollo de un sistema de predicción del tiempo de exposición de una persona, a rayos UV provenientes del sol, que pueden producir eritemas sobre la piel, utilizando la estandarización del índice ultravioleta y los límites de dosis de radiación permitidos para los fototipos cutáneos I y II, con el objetivo de prever la generación de este tipo de lesiones. Esto se realizó a través de la implementación de algoritmos de inteligencia artificial como Deep Belief Networks y Backpropagation, basados en la técnica de Deep Learning. Este algoritmo, utiliza como parámetros de entrenamiento para la red neuronal, los datos meteorológicos como el índice de cielo despejado, la radiación sobre la superficie horizontal de la tierra, y la temperatura promedio del día, provistos por National Aeronautics and Space Administration (NASA). Con estos datos se entrenó una red neuronal con el objeto de pronosticar el índice UV del año posterior a los datos de entrada, adicionalmente se aplicaron algunas regresiones matemáticas permitiendo de esta manera, obtener una aproximación al comportamiento del índice UV a lo largo del día. De igual manera, esta información se empleó para estimar los tiempos de exposición solar máximos, para el periodo de tiempo comprendido entre las 6:00 a.m. y las 6:00 p.m. En este artículo, también se presentan algunas conclusiones basadas en los resultados encontrados, las cuales tratan de establecer algunas consideraciones importantes para implementar este tipo de redes neuronales.
Subject(s)
Humans , Erythema , Forecasting , Ultraviolet Rays , Artificial IntelligenceABSTRACT
Teleoperation had become one of the most prolific areas of research due to the great number of applications in which the remote operation paradigm can be applied. Teleoperation is made from several disciplines, areas or techniques, ranging from communications to systems control and from virtual reality to digital signal processing. Hence, individual advancements in these areas could be applied to developments in teleoperation systems. This article presents a compilation of important terms and concepts. It also presents a compilation of the state of the art in teleoperation systems, with special emphasis in telesurgery applications and related research studies in the area comprising image processing and cooperative robotics, which have been used to increase the effectiveness in telemedicine systems and to increase the quality of surgical procedures.
La teleoperación se ha convertido en una de las áreas de investigación más prolíficas, debido al gran número de aplicaciones en las que se puede aplicar el paradigma de operación remota. La teleoperación está conformada de varias disciplinas, áreas o técnicas, desde comunicaciones hasta control de sistemas y desde realidad virtual hasta procesamiento de señales digitales. Así, avances individuales en estas áreas podrían ser aplicados a la evolución de los sistemas de teleoperación. En este artículo se presenta una compilación de términos y conceptos importantes en el área. También se presenta una recopilación de los más recientes avances en sistemas de teleoperación, haciendo un especial énfasis en la telecirugía y en las investigaciones en esta área que durante los últimos años, hacen uso del procesamiento de imágenes y de la robótica cooperativa para aumentar la efectividad de los sistemas de telemedicina con el fin de incrementar la calidad de los procedimientos quirúrgicos.
A teleoperação tornou-se uma das áreas mais prolíficas de pesquisa, devido ao grande número de aplicações em que se pode aplicar o paradigma de operação remota. A teleoperação consiste em várias disciplinas, áreas ou técnicas, desde comunicação até controle de sistemas e desde realidade virtual até processamento de sinal digital. Assim, o progresso individual nestas áreas pode ser aplicado ao desenvolvimento de sistemas de teleoperação. Este artigo fornece uma compilação de termos e conceitos importantes apresentados na área. Também apresenta-se uma coleção dos mais recentes avanços nos sistemas de teleoperação, com especial ênfase na telesurgery e investigação nesta área nos últimos anos, fazendo uso de processamento de imagens e robótica cooperativa para aumentar a eficácia sistemas de telemedicina, a fim de aumentar a qualidade de procedimentos cirúrgicos.