Examinando por Autor "Tobón Gallego, Mateo"

Mostrando 1 - 4 de 4
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Informe final de semillero de investigación 2023-2
    Grajales Grisales , Ana Cristina; Ospina Castaño , Juliana; Zuluaga Gómez, Isabella; Gallón Duque, Santiago; Tobón Espinosa, Melissa; Pacheco Ramírez , Ana María; Tobón Gallego, Mateo; Ospina Aristizabal, Sofía; Aguilar Jaramillo , Juan Pablo; Carreño Bello, Juan Sebastián; Montoya Valencia , Isabella
  • Miniatura
    ÍtemAcceso abierto
    Informe final de semillero de investigación Hidrogeles Termosensibles con Potencial Aplicación en la Liberación de Principios Activos
    (2024) Córdoba Gualmatán, Eduard Alexander; Aguirre Llano, Mariana,; Castillo Bettín, Karla Alejandra; Córdova Estupiñán María José; Herrera Aguirre, Juan Daniel; Hincapié Gómez, Susana; López Jiménez, José David; Restrepo Maya Sara; Tobón Gallego, Mateo
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Semillero de investigación de Hidrogeles termosensibles con potencial aplicación en la liberación de principios activos
    (2024-11-27) Córdoba Gualmatán, Eduard Alexander; Aguirre Llano, Mariana; Castillo Bettín, Karla Alejandra; Córdova Estupiñán, Maria José; Hincapié Gómez, Susana; López Jiménez, José David; Restrepo Maya, Sara; Tobón Gallego, Mateo; Herrera Aguirre, Juan Daniel
    El semillero de hidrogeles termosensibles permitió a los estudiantes fortalecer conocimientos en biomateriales y adquirir experiencia en investigación aplicada. Se realizaron sesiones teóricas y prácticas que promovieron habilidades técnicas como manejo de equipos y ejecución experimental, y habilidades blandas como trabajo en equipo. Durante el proyecto, se sintetizaron y caracterizaron hidrogeles de alginato, gelatina y PVA, en los cuales se encapsuló procaína y se evaluaron propiedades clave y perfiles de liberación. Los resultados obtenidos abren posibilidades para futuras investigaciones en la incorporación y liberación controlada de compuestos bioactivos.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Semillero de investigación de procesamiento y deteccion de patrones en señales 2024-2
    (Universidad EIA, 2024) Alzate Márquez, Mateo; Albino Pérez, Mary Leidy; Arcila Trejos, Juan José; Tobón Gallego, Mateo; Jaramillo, Alejandra Sofía
    RESUMEN: En el semillero del semestre 2024_2 se explora la clasificación de estados emocionales de "Felicidad" y "Tristeza" utilizando un modelo Random Forest entrenado con datos de señales de ECG obtenidas mediante estímulos musicales. Siguiendo el protocolo descrito en "Automatic ECG-Based Emotion Recognition in Music Listening" de Hsu et al. y empleando la Geneva Emotional Music Scale (GEMS), se realizó un experimento con participantes saludables de entre 15 y 25 años. Las señales se adquirieron utilizando la plataforma MAXREFDES104 Health Sensor en un entorno controlado, con dos listas de reproducción diseñadas para evocar emociones felices y tristes. El preprocesamiento, la extracción de características y el análisis se llevaron a cabo en Python, logrando una precisión del 75% mediante validación cruzada estratificada. A pesar de las limitaciones del conjunto de datos, los resultados destacan el potencial de las señales de ECG para el reconocimiento emocional en áreas como la psicología, la educación y la robótica asistencial. Los trabajos futuros se enfocarán en ampliar el conjunto de datos y explorar modelos avanzados, como redes neuronales convolucionales, para mejorar la precisión y robustez.