Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- VGG-16 para detección de COVID-19 y pulmonía en radiografías de tórax(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-11) Pérez Durán, Luis Arturo; Falcón Morales, Luis Eduardo; emimmayorquin; Corona Burgueño, Juan Francisco; Sánchez Ante, Gildardo; School of Engineering and Sciences; Campus GuadalajaraLa principal problemática que trajo la pandemia ocasionada por el virus de SARS-CoV-2, fue la necesidad de determinar rápidamente y de manera efectiva si un paciente se encontraba infectado. Los principales métodos de detección son la prueba PCR y la prueba de antígenos, una de estas pruebas es muy segura, pero puede durar hasta 3 días en dar el resultado, mientras que la otra prueba tiene resultados en minutos, pero puede dar resultados erróneos dependiendo del tiempo en el que se hizo la prueba durante la enfermedad. La presente tesis busca explorar de manera cuantitativa que tan efectivo es un modelo de red neuronal convolucional VGG-16 para el diagnóstico de enfermedades pulmonares, siendo estas COVID-19 y neumonía, así como también el posible diagnóstico de normalidad en radiografías de tórax. Para la elaboración y entrenamiento del modelo, se utiliza una base de datos gratuita que contiene 15000 imágenes. Adicionalmente se revisan diferentes trabajos previos que tratan igualmente de la clasificación de imágenes médicas con el uso de diferentes modelos de red neuronal convolucional. Se expone cómo funciona una red neuronal artificial y una red neuronal convolucional además de revisar la estructura del VGG-16, que fue el modelo seleccionado para esta tesis. Para la elaboración del modelo, se crearon 4 variantes, donde el primer modelo clasifica de manera binaria si el paciente es sano o está infectado con COVID-19, mientras que el segundo modelo clasifica tres categorías, siendo COVID-19, normalidad o neumonía. La otra variación en los modelos es en el entrenamiento, modificando algunos parámetros y cambiando el tamaño de las imágenes que se usan para el aprendizaje, utilizando una versión de imágenes de 128 x 128 pixeles y otra de 224 x 224 pixeles. En conclusión, considerando los datos obtenidos de los 4 variaciones, los modelos entrenados con las imágenes de 128 x 128 pixeles obtienen mejores resultados en comparación con los modelos entrenados con imágenes de 224 x 224 pixeles, logrando un mayor porcentaje de predicciones correctas con las imágenes de prueba. The main problem brought by the pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus was the need to quickly and effectively determine whether a patient was infected. The main detection methods are the PCR test and the antigen test, one of these tests is very safe, but can take up to 3 days to give the result, while the other test has results in minutes, but it can give erroneous results depending on the time in which the test was done during the illness. This thesis seeks to quantitatively explore how effective a VGG-16 convolutional neural network model is for the diagnosis of lung diseases, these being COVID-19 and pneumonia, as well as the possible diagnosis of normality in chest x-rays. For the development and training of the model, a free database containing 15000 images is used. In addition, different previous works that also have classification of medical images with the use of different convolutional neural network models are reviewed. How an artificial neural network and a convolutional neural network work are explained, in addition to reviewing the structure of the VGG-16, which was the model selected for this thesis. To develop the model, 4 variants were created, the first model classifies in a binary way whether the patient is healthy or infected with COVID-19, while the second model classifies three categories, being COVID-19, normality or pneumonia. The other variation of the models is in the training, modifying some parameters and changing the size of the images used for learning, using a version of 128 x 128 pixels and another of 224 x 224 pixels. In conclusion, considering the data obtained from the 4 variations, the models trained with the 128 x 128 pixel images obtained better results compared to the models trained with 224 x 224 pixel images, achieving a higher percentage of correct predictions using the test images.
- Evaluation of white matter tissue integrity from COVID-19 recovered patients using diffusion weighted imaging(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2022-11) Sánchez Alvarado, Berenice Jacqueline; Santos Díaz, Alejandro; puemcuervo, emimayorquin; Tamez Peña, José Gerardo; Treviño Alvarado, Víctor Manuel; Marrufo Meléndez, Oscar René; School of Engineering and Sciences; Campus MonterreyCOVID-19 is an infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus. The pandemic rapidly took over the world at the beginning of 2020. Millions of people were and are being infected all over the world. There have been reports on the long-term effects of COVID-19, and the neurological effects are denominated as neurocovid. This work aims to assess the neurocovid manifestations. To investigate these effects, magnetic resonance images were taken from COVID-19-recovered patients to detect mi- crostructural changes in the brain’s white matter integrity. This was achieved by using diffusion- weighted imaging techniques, which allow the detection of microstructural changes in white matter integrity. Previous work had reported significant changes in the white matter and gray matter of the brain using DWI techniques to compare the COVID-19 recovered patients. Diffusion tensor imaging technique was used to obtain some of its metrics, such as ap- parent diffusion coefficient and fractional anisotropy. However, higher-order models were applied to deal with the crossing fibers problem. Therefore, fixel-based analysis and diffusion kurtosis imaging techniques were used. Differences in specific brain regions were presented in the univariate and adjusted sta- tistical analysis. The testing was also done to determine clinical features, where there were significant differences in intubation, comorbidities, and critical severity of the disease.
- Immobilized laccases on modified magnetic nanoparticles for degradation of common psychiatric drugs used during COVID-19 pandemic(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2022-06-07) Hernández Martínez, Saúl Antonio; GONZALEZ GONZALEZ, REYNA BERENICE; 904203; Iqbal, Hafiz; tolmquevedo, emipsanchez; Melchor Martínez, Elda M.; González González, Reyna Berenice; Torres Ramírez, Eduardo; School of Engineering and Sciences; Campus Monterrey; Parra Saldivar, RobertoThe COVID-19 pandemic has brought several consequences to mental health in population, including depression, stress, anxiety, and related problems. Thus, it has been reported an increment on prescription rates of medicines to treat these disorders. Pharmaceuticals are considered as emerging pollutants (EP) of aquatic systems due to its persistence in waters since they are resistant to conventional wastewater treatments. Ecological and toxicological risks to environment, living organisms and human health derived EP have been demonstrated. Thus, different technologies have been applied to overcome this issue. Biocatalysis appears as a novel and suitable approach for the remotion of psychiatric drugs waters due to its important advantages, including biocompatibility and high power of degradation. Here, we implemented a biocatalytic system consisting of the immobilization of a purified cocktail of laccases Pycnoporus sanguineus on magnetic modified carbon nanofibers (mCNF) by physical adsorption, which was made to deal with low stability and non-reusability of the free enzymes. The structural and morphological characterization of the matrix nanomaterial and the immobilized enzyme was determined by SEM, EDS and FTIR. The enzymatic behavior of both, free and immobilized system was evaluated by the determination of the loading enzyme. The pH and storage stability were analyzed by measuring the enzymatic activity over ABTS. Finally, the immobilized system was evaluated in the degradation of 25 µg/mL of venlafaxine in ultrapure water and a real sample of wastewaters by using 10 mg of the immobilized biocatalyst. Results of the characterization confirmed the magnetic modification of the carbon nanofibers by the formation of iron oxide nanoparticles over the surface of the carbon nanofibers. Moreover, the maximum loading of laccases on the mCNFs was about 73 %, and the immobilized laccases exhibited excellent pH and storage stability. The highest enzymatic activity of the immobilized laccases was found to be at pH 5, in which the enzyme retained 75 % of its initial activity after 4 weeks at 4 °C. The immobilized laccases system has shown potential results in the degradation of venlafaxine in an aqueous medium. Finally, the nanobiocatalyst was able to remove the 69 % of the venlafaxine (VFX) after 18 h.
- Análisis de factores de riesgo y biomarcadores asociados a cuadro crítico de COVID-19(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2022-02-04) Valdez Arias, Esteban; Rojas Martinez, Augusto; puemcuervo; Ortiz López, Rocío; Lara Díaz, Víctor Javier; Pompa Mera, Éricka Nelly; Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud; Campus MonterreyEl descubrimiento del novel coronavirus 2, denominado SARS-CoV-2, causante del síndrome respiratorio agudo severo y de la enfermedad por coronavirus 2019, llamada COVID-19 ha sido la causa de millones de defunciones y múltiples estragos en México y el mundo. El entendimiento del mecanismo de infección del virus, del desarrollo de la enfermedad en sus distintos grados de severidad, las complicaciones relacionadas y el manejo clínico óptimo de la enfermedad, son factores determinantes para la superación de la pandemia ocasionada por la diseminación del virus. El presente estudio tiene como objetivo el análisis de factores de riesgo asociados a un cuadro crítico de COVID-19, en una población del noreste de México, con el propósito de contribuir al entendimiento de la evolución de la enfermedad y su manejo clínico, permitiendo mejorar la sobrevida de pacientes. En cuanto a la metodología, este estudio es un estudio de casos y controles, de carácter observacional y transversal. Se llevó a cabo el reclutamiento de más de 300 pacientes hospitalizados por COVID-19, con confirmación de infección por SARS-CoV-2, en el Hospital San José de TecSalud en Monterrey, Nuevo León, México, durante el período de septiembre 2020 a febrero de 2021. De la totalidad de los pacientes, solamente 203 cumplieron con los requerimientos necesarios para el análisis, y se dividieron en dos grupos, según el estado clínico de severidad de la enfermedad, en graves y críticos. La variable determinante para la caracterización de los grupos fue la necesidad de internación en la unidad de cuidados intensivos (UCI). Se construyó una base de datos con variables demográficas, antecedentes patológicos, complicaciones, signos y síntomas, necesidad de terapias y tratamientos farmacológicos, parámetros respiratorios, parámetros de laboratorio, estudios de imagen, escalas clínicas y variables acerca del curso y desenlace de la hospitalización. Adicionalmente, se realizó la medición de citocinas en plasma relacionadas a la respuesta inmune humoral por medio del uso de un panel de perlas inmunomagnéticas en un lector de placas Luminex 200®, cuyo principio se basa en el conteo de partículas fluorescentes. Se encontró asociación entre el desarrollo de un estado crítico de COVID-19 y las siguientes variables: edad al ingreso; exposición previa a otra enfermedad neurológica diferente de demencia o enfermedad cerebrovascular; complicaciones como sobreinfección bacteriana, sobreinfección fúngica e insuficiencia renal; parámetros respiratorios y de laboratorio como PaO2 < 65% ó SpO2 < 90%, PA sistólica < 100 mmHg, SaO2 mínima, SaO2/FiO2 mínima, conteo de plaquetas más bajo, valores máximos de índice de neutrófilos/linfocitos, dímero D, IL-6, ferritina, NT-proBNP/BNP, LDH, bilirrubina, transaminasas GOT y GPT, CK, troponina I, pCr, procalcitonina y TNF-α; variables de imagen como empeoramiento secuencial por Rx y afectación pulmonar mayor a 75%; escalas clínicas como qSOFA, SOFA y Brescia-COVID; y variables de curso y desenlace de la enfermedad como tiempo con la enfermedad y de hospitalización y sobrevida a 90 días posterior al inicio de los síntomas.
- Tiempo de resolución de cetoacidosis diabética en pacientes con COVID-19 como factor de riesgo para mortalidad(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2022-01-10) García Vega, Alberto; Sánchez Ávila, Juan Francisco; emipsanchez; Pérez Alba, Eduardo; Garza Salinas, Sergio; Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud; Campus Monterrey; Castillo Castro, CarolinaIntroducción: Durante la pandemia de COVID 19 se observó un aumento de la mortalidad en pacientes diabéticos que presentaron una cetoacidosis diabética asociada a la infección por SARS CoV2. Los pacientes con mayor edad, raza negra e hispana fueron los que presentaron una mayor mortalidad. El tiempo de resolución del estado de cetoacidosis diabética asociada a infección por SARS CoV2 fue mayor en comparación a otra causa detonante de CAD. Objetivo: El objetivo de este estudio es determinar sí un tiempo de resolución mayor a 36 horas del estado de cetoacidosis diabética aumenta la mortalidad en pacientes hispanos infectados por SARS-CoV2. Materiales y Métodos: Este es un estudio casos y controles, retrospectivo, analítico, comparativo y observacional en el cual se determinó si un tiempo de resolución mayor a 36 horas del estado de cetoacidosis diabética impacta en la mortalidad en pacientes hispanos con infecciónn por SARS-CoV2. Resultados: Se incluyeron 59 pacientes (edad promedio: 47 [DE, ±15.98] años, hombres: 33 [55.9 %]). Se observó mortalidad en 18 pacientes (30.5%). Los pacientes con infección por SARS CoV2 y cetoacidosis diabética que tuvieron una resolución menor a 36 horas presentaron un OR para mortalidad de 4.06 (IC 95% 1.21-13.5, p <0.05). En el análisis multivariado no se encontró diferencia significativa con un OR 3.59 ([0.95-13.54], p=0.059). La gravedad de la infección por SARS CoV2 al ingreso se identificó como un factor de riesgo de mortalidad con un OR 9.64 [(2.38-39], p<0.05). Conclusión: El principal factor de riesgo para mortalidad es la gravedad de la infección por SARS CoV2. En este estudio observamos en el análisis univariado que un menor tiempo de resolución de CAD tiene un mayor riesgo de mortalidad en los pacientes infectados por SARS CoV2, sin embargo, no encontramos tal diferencia en el análisis multivariado.
- Development of a pseudotyped lentivirus-based assay to measure neutralizing antibody activity against SARS-CoV-2 in Mexico(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2021-06-09) Cruz Cárdenas, José Antonio; Brunck, Marion Emilie Genevieve; puelquio; Palomares Aguilera, Laura Alicia; Licona Cassani, Cuauhtémoc; Guitierrez Mayret, Michelle; Escuela de Ingenieria y Ciencias; Campus MonterreyThe SARS-CoV-2 virus is responsible for the COVID-19 pandemic declared by the WHO in March 2020, which has caused more than 172 million confirmed cases and 3.69 million deaths worldwide to date. Infection with SARS-CoV-2 leads to the development of antibodies in patients. The presence of neutralizing antibodies protects against SARS-CoV-2 infections and is an essential parameter that confirms the success of vaccination. The titration of neutralizing antibodies by classical methods is not trivial since it requires the use of replicative virus, which implies a high risk of infection and requires facilities certified with the BSL-3 biosafety level. Mexico is one of the countries most affected by SARS-CoV-2 and there are not enough facilities to carry out effective immunity monitoring. Here, this thesis presents the results of a multi-institutional national collaboration in the design of a non-replicative pseudovirus that expresses the SARS-CoV-2 spike protein on its surface, which is applied in the development of a method for quantifying SARS-CoV neutralizing antibodies. The development of this assay will facilitate the characterization and monitoring of humoral immunity against SARS-CoV-2, and can be easily modified to monitor immunity against emerging variants in the country. To the best of our knowledge, this work presents the first report of measuring neutralizing antibody to SARS-CoV-2 in the Mexican population using a pseudovirus system.