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Multimedia mining: towards the construction of a methodology and a non-structured date analytics tool;
Mineração multimídia: rumo à construção de uma metodologia e de uma ferramenta analítica de dados não estruturados

dc.creatorOviedo Carrascal, Efrain Albertospa
dc.creatorOviedo Carrascal, Ana Isabelspa
dc.creatorVelez Saldarriaga, Gloria Lilianaspa
dc.date.accessioned2018-04-13T21:18:18Z
dc.date.available2018-04-13T21:18:18Z
dc.date.created2017-12-31spa
dc.identifier.issn1692-3324spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11407/4682
dc.descriptionEn este trabajo se aborda el desarrollo de proyectos de minería multimedia con la aplicación de técnicas analíticas a textos, imágenes, audios y videos. Para aportar al desarrollo de estos proyectos, se propone una metodología para desarrollar proyectos de minería multimedia llamada Metodología de Analítica Multimedia (MAM). Así mismo, se presenta la construcción de una herramienta software que permite el análisis de minería multimedia llamada Plataforma de Analítica Multimedia (PAM). La metodología y la plataforma son evaluadas con dos casos de estudio sobre predicción de anormalidades en mamografías y análisis de similaridad en imagenología médica. Los resultados obtenidos permitieron validar los pasos propuestos en la metodología MAM y utilizar la plataforma PAM para extraer las características de las imágenes médicas, aplicar técnicas de minería de datos y evaluar satisfactoriamente los resultados obtenidos.spa
dc.descriptionThis research addresses the development of multimedia mining projects by applying analytical techniques to texts, images, audio, and video. In order to develop these projects, a methodology to develop multimedia mining projects (Multimedia Analytical Methodology-MAM) is proposed. Likewise, the construction of a software tool (known as Multimedia Analytical Platform-PAM) which allows the analysis of multimedia mining is introduced. Methodology and platform are evaluated with two study cases on prediction of mammography abnormalities and analysis of medical imaging similarity. Results obtained allowed validating the steps proposed in the MAM methodology and using the PAM platform to extract the characteristics of medical images, to apply data mining techniques, and to satisfactorily evaluate the results obtained.spa
dc.descriptionNeste trabalho, aborda-se o desenvolvimento de projetos de mineração de dados multimídia com a aplicação de técnicas analíticas a textos, imagens, áudios e vídeos. Para contribuir para o desenvolvimento desses projetos, propõe-se uma metodologia para desenvolver projetos de mineração multimídia chamada Metodologia de Analítica Multimídia (MAM). Além disso, apresenta-se a construção de uma ferramenta (software) que permite a análise de mineração multimídia chamada Plataforma de Analítica Multimídia (PAM). A metodologia e a plataforma são avaliadas com dois casos de estudo sobre predição de anormalidades em mamografias e análises de similaridade em imagenologia médica. Os resultados obtidos permitiram validar os passos propostos na metodologia MAM e utilizar a PAM para extrair as características das imagens médicas, aplicar técnicas de mineração de dados e avaliar satisfatoriamente os resultados.spa
dc.format.extentp. 125-142spa
dc.format.mediumElectrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Medellínspa
dc.relationhttp://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/1629spa
dc.relation10.22395/rium.v16n31a6spa
dc.relation.ispartofseriesRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 16, Núm. 31 (2017)spa
dc.relation.haspartRevista Ingenierías Vol. 16, Núm. 31. Julio-Diciembre 2017spa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0spa
dc.sourceRevista Ingenierías Vol. 16, Núm. 31 (2017): Julio-Diciembre; 125-142spa
dc.sourcereponame:Repositorio Institucionalspa
dc.sourceinstname:Universidad de Medellínspa
dc.subjectdata miningspa
dc.subjectmultimedia miningspa
dc.subjectdata mining methodologiesspa
dc.subjectdata mining platformsspa
dc.subjectminería de datosspa
dc.subjectminería multimediaspa
dc.subjectmetodologías de minería de datosspa
dc.subjectplataformas para minería de datosspa
dc.subjectmineração de dadosspa
dc.subjectmineração multimídiaspa
dc.subjectmetodologias de mineração de dadosspa
dc.subjectplataformas para mineração de dadosspa
dc.titleMinería multimedia: hacia la construcción de una metodología y una herramienta de analítica de datos no estructuradosspa
dc.titleMultimedia mining: towards the construction of a methodology and a non-structured date analytics toolspa
dc.titleMineração multimídia: rumo à construção de uma metodologia e de uma ferramenta analítica de dados não estruturadosspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.22395/rium.v16n31a6spa
dc.citation.volume16spa
dc.citation.issue31spa
dc.citation.spage125spa
dc.citation.epage142spa
dc.audienceComunidad Universidad de Medellínspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.coverageLat: 06 15 00 N  degrees minutes  Lat: 6.2500  decimal degreesLong: 075 36 00 W  degrees minutes  Long: -75.6000  decimal degreesspa
dc.pubplaceMedellínspa
dc.identifier.e-issn2248-4094spa
dc.source.bibliographicCitationX. Wu, X. Zhu, G. Wu y W. Ding, «Data mining with big data», IEEE transactions on knowledge and data engineering, vol. 26, n.º 1, pp. 97-107, 2014.spa
dc.source.bibliographicCitationE. A. Oviedo, A. I. Oviedo y G. L. Vélez, «Minería de datos: aportes y tendencias en el servicio de salud de ciudades inteligentes», Revista Politécnica, vol. 11, n.º 20, pp. 111-120, 2015.spa
dc.source.bibliographicCitationJ. Moine, «Metodologías para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos: un estudio comparativo. Tesis de Maestría» Universidad Nacional de la Plata, Argentina, 2013.spa
dc.source.bibliographicCitationA. Azevedo y L. Rojão, «KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview», IADS-DM, pp. 182-185, 2008.spa
dc.source.bibliographicCitationO. Maimon y L. Rokach, Data mining and knowledge discovery handbook, New Rork: Springer, 2005.spa
dc.source.bibliographicCitationD. Pyle, Business modeling and data mining, Morgan Kaufmann, 2003.spa
dc.source.bibliographicCitationP. Santana, R. Costaguta y D. Missio, «Aplicación de algoritmos de clasificación de minería de textos para el reconocimiento de habilidades de e-tutores colaborativos», Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, pp. 57-67, 2014.spa
dc.source.bibliographicCitationM. Tapia, O. Ruiz y C. Chirinos, «Modelo de clasificación de opiniones subjetivas en redes sociales», Ingeniería: Ciencia, Tecnología e Innovación, 2014.spa
dc.source.bibliographicCitationM. Hall, E. Frank, G. Holmes, B. Pfahringer, P. Reutemann y I. H. Witten, «The WEKA Data Mining Software: An Update», SIGKDD Explorations, pp. 10-18, 2009.spa
dc.source.bibliographicCitationM. Hofmann y K. Ralf, RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications, CRC Press, 2013.spa
dc.source.bibliographicCitationL. Torgo, Data mining with R: learning with case studies, Chapman & Hall / CRC., 2010.spa
dc.source.bibliographicCitationB. Devi, K. Rao, S. Setty y M. Rao, «Disaster Prediction System Using IBM SPSS Data Mining Tool», International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), pp. 3352-3357, 2013.spa
dc.source.bibliographicCitationG. Fernandez, Data mining using SAS applications, CRC Press, 2010.spa
dc.source.bibliographicCitationA. I. Oviedo, J. Perea-Ortega, O. Ortega y E. Sanchis, «Video clustering based on the collaboration of multimedia clusterers,» de CLEI 2012 XXXVIII Conferencia Latinoamericana en Informática, Medellín, 2012.spa
dc.source.bibliographicCitationS. Suganthira, P. Thamilselvan, J. G. R. Sathiaseelan y M. Lakshmiprabha, «A Technical Study on Biomedical image Classification using Mining Algorithms,» de National Conference on Recent Advancements in Software Development (NCRASD-2015), Karaikudi, 2015.spa
dc.source.bibliographicCitationJ. Suckling, J. Parker, D. R. Dance, S. Astley, I. Hutt, C. Boggis y J. Savage, «The mammographic image analysis society digital mammogram database,» In Exerpta Medica. International Congress Series, pp. 375-378, 1994.spa
dc.source.bibliographicCitationD. A. Wainwright, I. V. Balyasnikova, A. L. Chang, A. U. Ahmed, K. S. Moon, B. Auffinger y M. S. Lesniak, «IDO Expression in Brain Tumors Increases the Recruitment of Regulatory T Cells and Negatively Impacts Survival,» Clinical cancer research, vol. 18, n.º 22, pp. 6110-6121, 2012.spa
dc.source.bibliographicCitationJ. Shiraishi, H. Abe, R. Engelmann y K. Doi, «Effect of high sensitivity in a computerized scheme for detecting extremely subtle solitary pulmonary nodules in chest radiographs: observer performance study», Academic radiology, vol. 10, n.º 11, pp. 1302-1311, 2003.spa
dc.source.bibliographicCitationJ. Mena, Data mining your website, Digital Press, 1999.spa
dc.source.bibliographicCitationD. Corrales, A. Ledesma, A. Peña, J. Hoyos, A. Figueroa y J. Corrales, “A new dataset for coffee rust detection in Colombian crops base on classifiers,” Revista S&T, pp. 9-23, 2014.spa
dc.source.bibliographicCitationJ. Riquelme, R. Ruiz y K. Gilbert, “Minería de datos: Conceptos y tendencias,” vol. 10, nº 29, pp. 11-18, 2006.spa
dc.source.bibliographicCitationD. Torres, “Diseño y aplicación de una metodología para análisis de noticias policiales utilizando minería de textos,” Universidad de Chile, 2013.spa
dc.creator.affiliationOviedo Carrascal, Efrain Alberto; Universidad Pontificia Bolivarianaspa
dc.creator.affiliationOviedo Carrascal, Ana Isabel; Universidad Pontificia Bolivarianaspa
dc.creator.affiliationVelez Saldarriaga, Gloria Liliana; Universidad Pontificia Bolivarianaspa
dc.relation.ispartofesRevista Ingenieríasspa


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