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2024
Tesis
Materias > Ciencias Sociales
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Francés
La problématique posée par le handicap a été et reste une préoccupation majeure des pouvoirs publics car elle véhicule des représentations conduisant à des attitudes répréhensibles. Depuis l'Antiquité, la prise en charge des personnes handicapées est dépendante de la stigmatisation liée à des politiques sociales contextualisées. Pour ce faire, afin de rendre efficaces les interventions des acteurs et de définir des projets et programmes susceptibles d'améliorer la qualité de vie des personnes handicapées, la communauté scientifique a jugé opportun de procéder à des classifications du handicap : la classification internationale des maladies chroniques (CIM), la Classification internationale du handicap (CIH) et la Classification internationale du fonctionnement (CIF). Ainsi, on note une nette ressemblance entre les composantes de la qualité de vie et celles de la CIF. Cet état de fait est corroboré par les résultats des enquêtes qui militent en faveur de la mobilisation des dimensions objectives et subjectives de la qualité de vie. C'est dans ce contexte que l'étude révèle que 59% des personnes interrogées perçoivent la bonne santé comme l'équivalent d'une bonne qualité de vie, tandis que 92,3% la considèrent comme sa dimension la plus importante. Par conséquent, les politiques publiques d'action sociale traduites en projets et programmes doivent sans aucun doute porter sur la santé au sens large afin de contribuer à l'amélioration de la qualité de vie des personnes handicapées. De manière explicite, chaque personne handicapée définira son projet de vie axé sur : la réadaptation à base communautaire, l'approche territoriale, l'autonomisation et l'érection d'infrastructures sociales.
metadata
SAMB, Sérigne Mapathé
mail
serigne.samb@doctorado.unib.org
(2024)
Analyse des politiques publiques d'action sociale sur la qualité de vie des personnes handicapées du Sénégal: le cas du département de bignona.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
2023
Tesis
Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
En las siguientes páginas, se propone un análisis sobre las actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de lenguas extranjeras e indígenas. El escenario concreto de investigación corresponde a la Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje (ELCL) de la Universidad Nacional de Costa Rica (UNA), entidad académica que ofrece a la población estudiantil carreras de inglés y francés, así como cursos optativos en otros idiomas diferentes a los de estas carreras, inclusive de lenguas indígenas de Costa Rica. La población estudiantil investigada es no indígena y hablante nativa del español. En esta investigación, se analiza la presencia de cuatro tipos de actitud: actitud instrumental, actitud integrativa, actitud cognoscitiva y conativa. El objeto de estudio se delimitó con base en el sustento teórico de que un mismo tipo de actitud puede ser más o menos valorada de acuerdo con las características sociolingüísticas de las lenguas. En este caso, se pretende comparar la categoría lengua indígena (LI) con la categoría lenguas extranjeras distintas a las de la carrera (LEDC) en relación con cada tipo de actitud. Sumado a lo anterior, la delimitación del objeto de estudio también implica poner en evidencia los factores socioeducativos del estudiantado y su relación con cada tipo de actitud. Estos factores son: edad, fuente de manutención y área académica. Asimismo, para el análisis de los datos se ha escogido el enfoque mixto de investigación, cuya recolección de datos se llevó a cabo mediante escalas Likert y entrevistas. Dentro de los resultados se espera que la actitud ante lenguas extranjeras diferentes a las de la carrera (LEDC) o indocostarricenses (LI), devele las perspectivas, creencias y valoraciones del estudiantado universitario, con el propósito de que, siendo la actitud un elemento que estimula el aprendizaje de segundas lenguas, consoliden las bases de investigaciones futuras.
metadata
Marín Esquivel, Rebeca
mail
rebeca.marin@doctorado.unib.org
(2023)
Actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de las lenguas indígenas y extranjeras. Caso: Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje de la Universidad Nacional, Costa Rica.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
Tesis
Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
En este estudio se analizó el nivel de conocimiento, las destrezas y las actitudes de los docentes de enfermería en el uso de simuladores de alta fidelidad (SAF) en los procesos de enseñanza-aprendizaje. La literatura destacó la importancia del uso de los SAF en los programas de la enfermería y la necesidad de que los facultativos demostraran tener dominio de estas tecnologías para alcanzar los objetivos educativos (Jeffries, 2022; Organización Mundial de la Salud, 2022). Los resultados del estudio pueden servir para implementar una metodología de desarrollo profesional en las Instituciones de Educación Superior de Puerto Rico. El estudio utilizó los paradigmas cuantitativos, descriptivos y exploratorios para el análisis de los datos, integrando también una sección para recibir opiniones de los participantes. Para conocer el nivel de conocimiento, destrezas y actitudes de los docentes en el uso de simuladores de alta fidelidad (SAF) se analizaron datos de una muestra de noventa y un (n=91) participantes. En el estudio se validó un cuestionario que solicitó a los participantes contestar doce (12) reactivos mediante una escala Likert considerando los SAF en las funciones docentes. Los resultados del estudio demostraron diferencias significativas entre los niveles de conocimiento, dominio de destrezas y actitudes del docente de enfermería en el uso de los SAF considerando el grado académico más alto alcanzado y la participación en actividades de desarrollo profesional (<.05). Esto es, mientras más alto el grado académico y frecuencia en la participación en actividades de desarrollo profesional, más alto son los niveles de conocimientos, destrezas y actitudes del docente en el uso de los SAF para mejorar las competencias de los estudiantes. Además, se comprobaron correlaciones significativas (<.01) entre los constructos que sirvieron de marco teórico conceptual para el estudio. Lo que demuestra que puede ser usado por otros investigadores para estudios similares.
metadata
Molina Molina, Ivan José
mail
ivan.molina@doctorado.unib.org
(2023)
Análisis del nivel de conocimiento, las destrezas y las actitudes de los docentes en enfermería en torno al uso de simuladores de alta fidelidad.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
2022
Tesis
Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
La presente tesis doctoral se realiza con el interés de conocer y comprender la forma como la Realidad Aumentada (RA) puede incidir en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar del Colegio República de Colombia. En el constructo teórico se aborda el rol de las TIC en la educación desde lo general a lo particular, para conocer experiencias del uso de la RA en ambientes de primera infancia y comprender la relación que existe entre su utilización y el aprendizaje significativo a partir de una exploración epistemológica que constituye el componente teórico del estudio. Con base en lo anterior, se contempla llevar a cabo un experimento social que desarrolla el componente empírico práctico de esta investigación, en el cual se utiliza la RA en unidades didácticas, diseñadas, desarrolladas y evaluadas en el marco conceptual de la enseñanza para la comprensión, en ambientes que combinan el mundo físico con el mundo virtual, para identificar, analizar, comprender y explicar los cambios que se presentan en el aprendizaje significativo. La investigación es de corte participativa cuasi experimental y de enfoque mixto pues es a partir de la observación, el análisis y la evaluación de los datos, hechos y resultados prácticos, que se quiere conocer y comprender los posibles cambios en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar. En el estudio participan 27 estudiantes de preescolar, igual número de padres, 5 docentes y 3 expertos. Los resultados de la investigación permiten establecer cómo cambia el aprendizaje significativo de los estudiantes del grado de Transición, del nivel de Preescolar, cuando se utiliza la realidad aumentada en su entorno de aprendizaje.
metadata
Prado Rodriguez, Olga Lucia
mail
olga.prado@doctorado.unini.edu.mx
(2022)
Análisis de la incidencia de la realidad aumentada en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
Tesis
Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
Se valida la pertinencia de las iniciativas interculturales del programa de educación bilingüe de Casa de Corazón (2002-2021), en sus iniciativas para la formación continua de sus maestros, basado en lo que sustenta Ipiña (1997) y la UNESCO (2017). Esta investigación presenta una serie de coincidencias en el marco de la competencia intercultural de maestros y el nivel de satisfacción de las familias del alumnado del programa de educación preescolar en el estado de Minnesota (EE. UU.).Aquí se exponen las actitudes que deben poseer los maestros que enseñan español de inmersión desde un contexto global con perspectiva pedagógica holística tal como lo sustentan Conboy y Kuhl (2013) que resaltan el impacto de la formación docente intercultural en el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Se presentan resultados de la correlación de los planteamientos de Ipiña y la UNESCO, con las iniciativas del programa de capacitación en competencia intercultural de Casa de Corazón. Se resaltan las coincidencias en las tres encuestas sobre las características que deben poseer los maestros que trabajan en contextos interculturales globales. Tales como pedagogía inclusiva, sentido de pertenencia y promoción intercultural sostenible. La metodología utilizada para alcanzar estas conclusiones fue sustentada con los enfoques cuantitativo y cualitativo, a través de encuestas anónimas plasmadas en una matriz que se le realizaron a familias, maestros y administrativos. Datos que plantean la tesis de que Casa de Corazón es un referente de la promoción de iniciativas interculturales inclusivas y estas competencias están alineadas a la vez con el objetivo 4 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible establecidos por la ONU (2015) que sugiere la necesidad de una educación de calidad desde contextos globales y donde se propone un plan maestro para conseguir un futuro sostenible e inclusivo para todos desde la educación intercultural.
metadata
Hernández Hernández, Jansel
mail
jandez@gmail.com
(2022)
Currículo intercultural de inmersión en español en centros de educación prescolar: proyecto de Casa de Corazón (2002-2020).
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
Tesis
Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
Dentro de la enfermería, los recursos de comunicación/ documentación escrita son, explícitamente, uno de los factores clave que hacen al plan de cuidado profesional esperado dentro del modelo adoptado para ello, dado que también permiten la comunicación entre los integrantes del equipo interdisciplinario. De ahí que el objetivo fue diseñar estrategias con potencial efectividad hacia el mejoramiento de las destrezas comunicativas de los estudiantes de enfermería con la finalidad de garantizar un adecuado nivel de calidad de las notas de enfermería. En cuanto a la metodología, se realizó un estudio no experimental, transversal, retrospectivo y cuantitativo mediante el cual se aplicó una encuesta ad hoc para medir el nivel de calidad de las notas de enfermería sobre una muestra aleatoria simple de 164 estudiantes de Grado Asociado en Ciencias en Enfermería de Dewey University Recinto de Hato Rey, Puerto Rico. Se informaron estadísticos descriptivos, se determinaron categorías de calidad sobre la escala global y se evaluaron efectos de los factores sociodemográficos sobre tal escala. Se utilizó el programa SPSS 20.0 para Windows, aceptando un nivel de significancia de p < 0,05. Entre los principales resultados, se halló un nivel de calidad de las notas de enfermería moderado a elevado, condicionado por deficiencias funcionales relacionadas con la confección de las notas, pero con determinantes parámetros de voluntad hacia la formación en la confección de notas de calidad. Como propuesta de intervención se determinó que debiera realizarse la corrección de trabajos de inicios de la carrera, para continuar con un proceso continuo de evaluación de las notas de enfermería. Se concluyó que, si bien el nivel de calidad de las notas de enfermería del personal encuestado fue moderado a elevado, existen falencias de base que deben ser corregidas mediante instancias formativas que se sugieren desde los primeros años de la carrera.
metadata
Bonilla Soto, Lourdes Milagros
mail
lmb_02@hotmail.com
(2022)
Deficiencias y Necesidades de Comunicación Escrita en los Estudiantes de Enfermería de Dewey University en Puerto Rico.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
Tesis
SIN ESPECIFICAR
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
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Cerrado
Español
Las descargas de pozos sépticos en malfuncionamiento o descargas directas a los cuerpos de agua ocasionan contaminación por patógenos e incumplimiento con los parámetros de la Ley Federal de Agua Limpia. La Agencia de Protección Ambiental Federal, determinó que la cuenca Río Grande de Loíza (RGL) es la más deteriorada en Puerto Rico y estimó que el 65 % de la población aguas arriba de la represa no cuenta con infraestructura sanitaria; El 50 % de los pozos sépticos no funcionan correctamente, de estos, 5 % tienen descargas directas y 95 % tienen desbordamientos. Planteó la necesidad de diseñar e implementar soluciones geoespaciales costo efectivas para atender algunos de los problemas de mayor prioridad (EPA, 2011).La investigación tuvo como objetivo general elaborar un modelo geoespacial para priorizar los factores de riesgo ambiental relacionados a las Comunidades sin Alcantarillado Sanitario para facilitar la toma de decisiones en el proceso de cumplimiento de la ley de agua limpia en la cuenca del RGL. La metodología ad hoc permitió establecer los criterios, los procedimientos para priorizar los factores, determinar el nivel de riesgo e identificar que el 79 % del área de la cuenca no tiene servicio sanitario. La correlación de las estructuras/km2, la cercanía a los ríos, la clasificación de uso de terrenos y la presencia de suelos hídricos D generó la capa de información geográfica que identificó 27 % del área de estudio como alto y muy alto riesgo. El modelo es una herramienta de innovación que puede incorporarse en el proceso de toma de decisiones para las agencias estatales y federales, y permite evaluar, ubicar y seleccionar a priori, aquellas comunidades que representan mayor riesgo de contaminación por fuentes domésticas. Los municipios pueden solicitar fondos para proyectos de infraestructura sanitaria para las comunidades en miras de un desarrollo sostenible.
metadata
Fernandez Valencia, Maria de Lourdes
mail
lufeva@gmail.com
(2022)
Modelo Geoespacial para Priorizar los Factores de Riesgo Ambiental de las Comunidades Sin Alcantarillado Sanitario en la Cuenca del Río Grande de Loíza en Puerto Rico.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
Tesis
Materias > Ingeniería
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
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Cerrado
Español
El modelo de valuación de eficiencia en la empresa de exportación 4.0 (MMVEE), bajo la lógica difusa, es una investigación científica fáctica de nivel aplicado. El modelo es sistémico de lazo cerrado, artificial e imaginado que permite movilizar a una empresa exportadora sumida en la incertidumbre a un nivel de uso eficiente de las tecnologías digitales disruptiva de la Industria 4.0. Un modelo original e innovador que permite ser aplicado de forma ágil y efectiva, en una línea de producción, una empresa, un sector económico e incluso en un país, con el objetivo de mejorar la competitividad funcional y el cuido de los recursos naturales. Un modelo que realmente ayuda a la sostenibilidad del sector exportador bajo la incertidumbre de la Industria 4.0.
metadata
Alegre Poma, Napoleón Brito
mail
alegreybravo@gmail.com
(2022)
Modelo de Valuación de Eficiencia En La Empresa de Exportación 4.0. Bajo La Lógica Difusa.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
2021
Tesis
Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
En la actualidad, cada día es más el número de personas que hablan el idioma inglés en el mundo. Según las proyecciones, muy pronto, la mitad de los habitantes del mundo, estarán hablando este idioma o lo estarán aprendiendo. El ámbito educativo no está ajeno a esta realidad, ya que el idioma inglés, es de hecho, una herramienta fundamental para el éxito académico, pues se hace necesario para poder consultar bibliografía escrita en este idioma, que facilita la atención de títulos académicos, en la gran mayoría de las carreras universitarias. Esta investigación se propuso analizar la integración de los instrumentos de evaluación y su influencia en el proceso de adopción y aprendizaje del inglés de los educandos adultos de dos centros educativos, también diagnosticar los instrumentos de evaluación que utilizan los educadores de dichos centros educativos, respecto a los estándares que se utilizan actualmente en la enseñanza del inglés como segundo idioma (ESL). La hipótesis de investigación planteada, fue que el uso de los instrumentos de evaluación influye en la motivación y el rendimiento académico de los educandos adultos de los dos centros educativos estudiados. Se aplicó la técnica de la encuesta enfocada a los grupos de interés que refieren la problemática que plantea el tema de estudio. En una primera fase a los docentes, y posteriormente en la fase de ejecución a los estudiantes; con el fin de recopilar datos que contribuyeron al diagnóstico previsto en los objetivos planteados y que resultó una información muy importante para la generación de conclusiones. Una de las principales conclusiones fue que, no se evidenció unanimidad en los criterios respecto a lo interesante o no que pueden resultar los instrumentos aplicados (diálogos, proyectos, examen escrito y rúbricas), así como poca innovación por parte de los docentes para implementar en sus clases con instrumentos de evaluación innovadores.
metadata
Guerrero, Wilmer Oswaldo
mail
wilmerguerrero.ed.d@gmail.com
(2021)
Análisis de instrumentos de evaluación y su influencia en la enseñanza del inglés como segundo idioma para adultos.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
<a href="/17880/1/nutrients-17-03613.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Background/Objectives: Estimating energy and macronutrients from food images is clinically relevant yet challenging, and rigorous evaluation requires transparent accuracy metrics with uncertainty and clear acknowledgement of reference data limitations across heterogeneous sources. This study assessed ChatGPT-5, a general-purpose vision-language model, across four scenarios differing in the amount and type of contextual information provided, using a composite dataset to quantify accuracy for calories and macronutrients. Methods: A total of 195 dishes were evaluated, sourced from Allrecipes.com, the SNAPMe dataset, and Home-prepared, weighed meals. Each dish was evaluated under Case 1 (image only), Case 2 (image plus standardized non-visual descriptors), Case 3 (image plus ingredient lists with amounts), and Case 4 (replicates Case 3 but excluding the image). The primary endpoint was kcal Mean Absolute Error (MAE); secondary endpoints included Median Absolute Error (MedAE) and Root Mean Square Error (RMSE) for kcal and macronutrients (protein, carbohydrates, and lipids), all reported with 95% Confidence Intervals (CIs) via dish-level bootstrap resampling and accompanied by absolute differences (Δ) between scenarios. Inference settings were standardized to support reproducibility and variance estimation. Source stratified analyses and quartile summaries were conducted to examine heterogeneity by curation level and nutrient ranges, with additional robustness checks for error complexity relationships. Results and Discussion: Accuracy improved from Case 1 to Case 2 and further in Case 3 for energy and all macronutrients when summarized by MAE, MedAE, and RMSE with 95% CIs, with absolute reductions (Δ) indicating material gains as contextual information increased. In contrast to Case 3, estimation accuracy declined in Case 4, underscoring the contribution of visual cues. Gains were largest in the Home-prepared dietitian-weighed subset and smaller yet consistent for Allrecipes.com and SNAPMe, reflecting differences in reference curation and measurement fidelity across sources. Scenario-level trends were concordant across sources, and stratified and quartile analyses showed coherent patterns of decreasing absolute errors with the provision of structured non-visual information and detailed ingredient data. Conclusions: ChatGPT-5 can deliver practically useful calorie and macronutrient estimates from food images, particularly when augmented with standardized nonvisual descriptors and detailed ingredients, as evidenced by reductions in MAE, MedAE, and RMSE with 95% CIs across scenarios. The decline in accuracy observed when the image was omitted, despite providing detailed ingredient information, indicates that visual cues contribute meaningfully to estimation performance and that improvements are not solely attributable to arithmetic from ingredient lists. Finally, to promote generalizability, it is recommended that future studies include repeated evaluations across diverse datasets, ensure public availability of prompts and outputs, and incorporate systematic comparisons with non-artificial-intelligence baselines.
Marcela Rodríguez- Jiménez mail , Gustavo Daniel Martín-del-Campo-Becerra mail , Sandra Sumalla Cano mail sandra.sumalla@uneatlantico.es, Jorge Crespo-Álvarez mail jorge.crespo@uneatlantico.es, Iñaki Elío Pascual mail inaki.elio@uneatlantico.es,
Rodríguez- Jiménez
<a href="/17885/1/s41598-025-26052-7.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Mango is one of the most beloved fruits and plays an indispensable role in the agricultural economies of many tropical countries like Pakistan, India, and other Southeast Asian countries. Similar to other fruits, mango cultivation is also threatened by various diseases, including Anthracnose and Red Rust. Although farmers try to mitigate such situations on time, early and accurate detection of mango diseases remains challenging due to multiple factors, such as limited understanding of disease diversity, similarity in symptoms, and frequent misclassification. To avoid such instances, this study proposes a multimodal deep learning framework that leverages both leaf and fruit images to improve classification performance and generalization. Individual CNN-based pre-trained models, including ResNet-50, MobileNetV2, EfficientNet-B0, and ConvNeXt, were trained separately on curated datasets of mango leaf and fruit diseases. A novel Modality Attention Fusion (MAF) mechanism was introduced to dynamically weight and combine predictions from both modalities based on their discriminative strength, as some diseases are more prominent on leaves than on fruits, and vice versa. To address overfitting and improve generalization, a class-aware augmentation pipeline was integrated, which performs augmentation according to the specific characteristics of each class. The proposed attention-based fusion strategy significantly outperformed individual models and static fusion approaches, achieving a test accuracy of 99.08%, an F1 score of 99.03%, and a perfect ROC-AUC of 99.96% using EfficientNet-B0 as the base. To evaluate the model’s real-world applicability, an interactive web application was developed using the Django framework and evaluated through out-of-distribution (OOD) testing on diverse mango samples collected from public sources. These findings underline the importance of combining visual cues from multiple organs of plants and adapting model attention to contextual features for real-world agricultural diagnostics.
Muhammad Mohsin mail , Muhammad Shadab Alam Hashmi mail , Irene Delgado Noya mail irene.delgado@uneatlantico.es, Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Nagwan Abdel Samee mail , Imran Ashraf mail ,
Mohsin
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Food security is a universal need worldwide. This study explored the relationship between food security and adherence to the Mediterranean diet in the context of the DELICIOUS project. A survey involving 2,011 parents of children and adolescents aged 6–17 years was conducted. Adherence to the Mediterranean diet was assessed through the KIDMED score. Information regarding the ease of accessing Mediterranean foods, economic allowance, employment and residence was collected. Logistic regressions analyses were performed to test the associations. Individuals living in rural areas and reporting difficulty in obtaining all studied foods were less likely to follow the Mediterranean diet. Higher adherence was associated with a household monthly income higher than €4000. No associations with family status and no differences across countries were found. The progressive shift away from the Mediterranean diet may depend not only on cultural preferences for unhealthier, industrial alternatives but also on family budgets and food accessibility.
Francesca Scazzina mail , Alice Rosi mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Carlos Poveda-Loor mail , Osama Abdelkarim mail , Mohamed Aly mail , Evelyn Frias-Toral mail , Juancho Pons mail , Laura Vázquez-Araújo mail , Sandra Sumalla Cano mail sandra.sumalla@uneatlantico.es, Iñaki Elío Pascual mail inaki.elio@uneatlantico.es, Lorenzo Monasta mail , Nadia Paladino mail , Ana Mata mail , Adrián Chacón mail , Pablo Busó mail , Giuseppe Grosso mail ,
Scazzina
<a href="/17858/1/s41598-025-18979-8.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
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open
Detection and classification of brain tumor using a hybrid learning model in CT scan images
Accurate diagnosis of brain tumors is critical in understanding the prognosis in terms of the type, growth rate, location, removal strategy, and overall well-being of the patients. Among different modalities used for the detection and classification of brain tumors, a computed tomography (CT) scan is often performed as an early-stage procedure for minor symptoms like headaches. Automated procedures based on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods are used to detect and classify brain tumors in Computed Tomography (CT) scan images. However, the key challenges in achieving the desired outcome are associated with the model’s complexity and generalization. To address these issues, we propose a hybrid model that extracts features from CT images using classical machine learning. Additionally, although MRI is a common modality for brain tumor diagnosis, its high cost and longer acquisition time make CT scans a more practical choice for early-stage screening and widespread clinical use. The proposed framework has different stages, including image acquisition, pre-processing, feature extraction, feature selection, and classification. The hybrid architecture combines features from ResNet50, AlexNet, LBP, HOG, and median intensity, classified using a multilayer perceptron. The selection of the relevant features in our proposed hybrid model was extracted using the SelectKBest algorithm. Thus, it optimizes the proposed model performance. In addition, the proposed model incorporates data augmentation to handle the imbalanced datasets. We employed a scoring function to extract the features. The Classification is ensured using a multilayer perceptron neural network (MLP). Unlike most existing hybrid approaches, which primarily target MRI-based brain tumor classification, our method is specifically designed for CT scan images, addressing their unique noise patterns and lower soft-tissue contrast. To the best of our knowledge, this is the first work to integrate LBP, HOG, median intensity, and deep features from both ResNet50 and AlexNet in a structured fusion pipeline for CT brain tumor classification. The proposed hybrid model is tested on data from numerous sources and achieved an accuracy of 94.82%, precision of 94.52%, specificity of 98.35%, and sensitivity of 94.76% compared to state-of-the-art models. While MRI-based models often report higher accuracies, the proposed model achieves 94.82% on CT scans, within 3–4% of leading MRI-based approaches, demonstrating strong generalization despite the modality difference. The proposed hybrid model, combining hand-crafted and deep learning features, effectively improves brain tumor detection and classification accuracy in CT scans. It has the potential for clinical application, aiding in early and accurate diagnosis. Unlike MRI, which is often time-intensive and costly, CT scans are more accessible and faster to acquire, making them suitable for early-stage screening and emergency diagnostics. This reinforces the practical and clinical value of the proposed model in real-world healthcare settings.
Roja Ghasemi mail , Naveed Islam mail , Samin Bayat mail , Muhammad Shabir mail , Shahid Rahman mail , Farhan Amin mail , Isabel de la Torre mail , Ángel Gabriel Kuc Castilla mail angel.kuc@uneatlantico.es, Debora L. Ramírez-Vargas mail debora.ramirez@unini.edu.mx,
Ghasemi
<a href="/17862/1/sensors-25-06419.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
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open
Edge-Based Autonomous Fire and Smoke Detection Using MobileNetV2
Forest fires pose significant threats to ecosystems, human life, and the global climate, necessitating rapid and reliable detection systems. Traditional fire detection approaches, including sensor networks, satellite monitoring, and centralized image analysis, often suffer from delayed response, high false positives, and limited deployment in remote areas. Recent deep learning-based methods offer high classification accuracy but are typically computationally intensive and unsuitable for low-power, real-time edge devices. This study presents an autonomous, edge-based forest fire and smoke detection system using a lightweight MobileNetV2 convolutional neural network. The model is trained on a balanced dataset of fire, smoke, and non-fire images and optimized for deployment on resource-constrained edge devices. The system performs near real-time inference, achieving a test accuracy of 97.98% with an average end-to-end prediction latency of 0.77 s per frame (approximately 1.3 FPS) on the Raspberry Pi 5 edge device. Predictions include the class label, confidence score, and timestamp, all generated locally without reliance on cloud connectivity, thereby enhancing security and robustness against potential cyber threats. Experimental results demonstrate that the proposed solution maintains high predictive performance comparable to state-of-the-art methods while providing efficient, offline operation suitable for real-world environmental monitoring and early wildfire mitigation. This approach enables cost-effective, scalable deployment in remote forest regions, combining accuracy, speed, and autonomous edge processing for timely fire and smoke detection.
Dilshod Sharobiddinov mail , Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Adil Ali Saleem mail , Gerardo Méndez Mezquita mail , Debora L. Ramírez-Vargas mail debora.ramirez@unini.edu.mx, Isabel de la Torre Díez mail ,
Sharobiddinov
