Examinando por Materia "Radiografía"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación y caracterización de discontinuidades empleando Ensayos No Destructivos (END) en soldaduras realizadas por FSW
    (Universidad EIA, 2022) Jaramillo Ospina, Manuela; Hoyos Pulgarín, Elizabeth
    RESUMEN: Recientemente en el marco regional se ha venido introduciendo el proceso de soldadura Friction Stir Welding (FSW), este proceso se plantea como una alternativa para resolver las problemáticas asociadas tanto al cambio de estado como las discontinuidades que presenta la junta soldada en procesos de soldadura por arco, debido a su reciente implementación y el potencial crecimiento en industrias locales, se requiere definir estrategias para la detección de discontinuidades en las juntas soldadas para FSW. En este trabajo se plantea una metodología basada en los principios en un Ensayo No Destructivo (END) para detectar los defectos en soldaduras FSW, que garantice soldaduras de buena calidad en la industria local, impulsando así la implementación de esta técnica con numerosas ventajas. Para establecer dicha metodología primero se hace una revisión en la literatura de los END para FSW, en esta se determinan las ventajas, desventajas y algunos reportes aplicativos, para la elección se toma en cuenta la disponibilidad del ensayo a nivel local y capacidad de este de determinar una gran variedad de discontinuidades internas, posteriormente se tiene un acercamiento preliminar con radiografía y ultrasonido convencional para determinar si son opciones factibles de implementación y al descartarlos por no brindar los resultados deseados se realizan radiografías digitales y ultrasonido Phased Array por medio de proveedores nacionales y, a partir de los datos suministrados se analizan y procesan para estimar un área y/o volumen de las anomalías halladas. Con este trabajo se establece una metodología para la evaluación y caracterización de discontinuidades empleando Ensayos No Destructivos (END) en soldaduras realizadas por FSW.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Procesamiento y análisis de imágenes diagnósticas usando inteligencia artificial para la estimación de parámetros de entrada de un simulador virtual de pulmón
    (Universidad EIA, 2023) Bedoya Torres, Santiago; Sánchez Ocampo, María Manuela; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: En la actualidad, incluso con los avances en la medicina que se han dado a lo largo de la historia, el pulmón es un órgano que no se ha podido estudiar en profundidad, puesto que esta es una labor complicada. El pulmón posee propiedades que dificultan su observación directa, como la presión negativa de su interior, que causa que el órgano colapse al abrir la caja toráxica. Así, surge la necesidad de crear herramientas no invasivas para el estudio de la mecánica respiratoria, tales como imágenes de rayos X y la tomografía computarizada que permiten obtener información útil del cuerpo a analizar. En este trabajo se pretende identificar características fisiológicas del pulmón, y también su forma a través del procesamiento de imágenes diagnósticas no invasivas utilizando inteligencia artificial, con el propósito de aportar a los estudios del órgano, y facilitar diagnósticos médicos arrojando resultados certeros. Se diseñará e implementará un modelo para poder obtener características de imágenes tridimensionales (3D) que permitan personalizar una simulación en 3D del pulmón. Este trabajo se va a incorporar en el simulador AVILUNG creado por María Manuela Sánchez Ocampo en 2019, para lograr personalizar el simulador a las características particulares de cada paciente.