Nova Scientia (May 2015)

Modelado computacional usando regresión lineal y simbólica α β para determinar ópticamente el tamaño del poro de la piel

  • Norma Patricia Puente Ramirez,
  • L. M. Torres-Treviño,
  • J. E. Sánchez-Cantú

DOI
https://doi.org/10.21640/ns.v7i14.136
Journal volume & issue
Vol. 7, no. 14

Abstract

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La apariencia de los poros de la piel normalmente es causada por glándulas sebáceas hiperactivas, sin embargo, en los últimos años se ha reportado que además se ve afectada por diversas enfermedades, entre ellas la diabetes (Jerrold, S Petrofsky, 2008), obesidad (Derraik, Jose GB, 2014) o el cáncer. Generalmente los principales factores que contribuyen a la dilatación de los poros son la edad, el género masculino, el acné, la exposición crónica al sol y la predispocisión genética. El desarrollo de un método no invasivo que permita conocer las condiciones de la piel, ayudara a relacionar los factores que determina el tamaño del poro de la piel. En este trabajo se pretende caracterizar por medio de un modelo computacional y con ayuda de un esquema óptico, el tamaño del poro de la piel. El principio físico consiste en iluminar con leds (543nm) el antebrazo de voluntarios, el esparcimiento de luz generado por la piel es colectada en una camara ccd. La captura de imágenes, el procesamiento y el análisis estadístico son parte de la metodología para la obtención de datos. Se propone un modelo matemático que relaciona género, edad, tono de la piel y tamaño del poro (calculado estadísticamente en las imágenes colectadas ópticamente). Una base de datos se genera y se utiliza para construir matemáticamente modelos mediante regresión simbólica con optimizacion por enjambre de particulas (PSO) y se realiza una comparación por medio de regresión lineal. Algunos indicadores estadísticos como el cuadrado medio de error, error de predicción suma de los cuadrados y porcentaje de variabilidad se utilizan en la comparación. Los resultados indican que el modelo propuesto con el tamaño de los poros de cada individuo puede ayudar a hacer una interpretación objetiva de algunos indicadores de salud.

Keywords