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Resumen (Objetivo): La transformación del espacio de color RGB al de color Munsell es un tema relevante para diferentes tareas como la identificación de: la taxonomía del suelo, materiales orgánicos, materiales rocosos. tipo de piel entre otros. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar alternativas basadas en las redes feedforward y las Redes Neuronales Convolucionales para predecir el tono, el valor y el croma en las cartas de color del suelo de Munsell (MSCC) a partir de imágenes RGB. (Metodología): Con el fin de entrenar y probar los modelos, usamos imágenes de los gráficos de colores de suelo de Munsell de las versiones 2000 y 2009 tomadas de Millota et al. (2018). Se utilizó una división de 2856 imágenes en 10% para pruebas, 20% para validación y 70% para entrenamiento con miras a construir los modelos. (Resultados): El mejor enfoque fueron las redes neuronales convolucionales para la clasificación con un 93% de precisión total de la combinación de tono, valor y croma (consta de tres CNN, uno para la predicción de tono, otra para la de valor y la última para la de croma), aunque los tres mejores modelos muestran cercanía entre la predicción y los valores reales según la distancia CIEDE2000. Los casos clasificados incorrectamente con este enfoque tuvieron un promedio CIEDE2000 de 0.27 y una desviación estándar de 1.06. (Conclusiones): Los modelos demostraron un mejor reconocimiento de color en entornos no controlados que la transformación de Centore, la cual es el método clásico para transformar de RGB a HVC. Los resultados fueron prometedores, pero el modelo debe evaluarse ampliamente con imágenes reales del suelo para clasificar su color.

Resumo (Objetivo): A conversão do espaço de cor RGB para o espaço de cores Munsell é um tema relevante para diferentes tarefas como a identificação: da taxonomia do solo, dos materiais orgânicos, dos materiais rochosos, do tipo de pele, dentre outros. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver alternativas baseadas nas redes feed-forward e nas Redes Neurais Convolucionais (CNN) para prever o matiz, o valor e o croma nas cartas de cores do solo de Munsell (MSCC) a partir de imagens RGB. (Metodologia): Para treinar e testar os modelos, usamos imagens dos gráficos de cores do solo de Munsell das versões 2000 e 2009 tomadas de Millota et al. (2018). Foi usada uma divisão de 2856 imagens em 10% para testes, 20% para validação e 70% para treinamento com o intuito de construir os modelos. (Resultados): O melhor enfoque foram as redes neurais convolucionais para a classificação com 93% de precisão total da combinação de matiz, valor e croma (consta de três CNN, um para a previsão de matiz, outra para a previsão de valor e a última para a previsão de croma), embora três melhores modelos tenham mostrado proximidade entre a previsão e os valores reais dependendo da distância CIEDE2000. Os casos classificados incorretamente com este enfoque tiveram uma média CIEDE2000 de 0,27 e um desvio padrão de 1,06. (Conclusões): Os modelos demonstraram um melhor reconhecimento de cor em ambientes não controlados que a conversão de Centore, que é o método clássico para converter de RGB a HVC. Os resultados foram prometedores, más o modelo deve ser amplamente avaliado com imagens reais de solo para classificar sua cor.

Abstract (Objective): The transformation from RGB to Munsell color space is a relevant issue for different tasks, such as the identification of soil taxonomy, organic materials, rock materials, skin types, among others. This research aims to develop alternatives based on feedforward networks and the convolutional neural networks to predict the hue, value, and chroma in the Munsell soil-color charts (MSCCs) from RGB images. (Methodology): We used images of Munsell soil-color charts from 2000 and 2009 versions taken from Millota et al. (2018) to train and test the models. A division of 2856 images in 10% for testing, 20% for validation, and 70% for training was used to build the models. (Results): The best approach was the convolutional neural networks for classification with 93% of total accuracy of hue, value, and chroma combination; it comprises three CNN, one for the hue prediction, another for value prediction, and the last one for chroma prediction. However, the three best models show closeness between the prediction and real values according to the CIEDE2000 distance. The cases classified incorrectly with this approach had a CIEDE2000 average of 0.27 and a standard deviation of 1.06. (Conclusions): The models demonstrated better color recognition in uncontrolled environments than the Transformation of Centore, which is the classical method to transform from RGB to HVC. The results were promising, but the model should be tested with real images at different applications, such as soil real images, to classify the soil color.

Resumen Introducción: El estudio de las anormalidades de la placentación es primordial en Anestesiología Obstétrica.Dirigir el manejocon metas hemodinámicas en las pacientes con bloqueo epidural ofrece seguridad a la paciente en un procedimiento de alto riesgo. Objetivo: Evaluar la hemodinamia en pacientescon diagnóstico de placenta ácreta o pércreta programadas a histerectomía obstétrica. Diseño: Estudio prospectivo, causas e incidencias, analítico comparativo, longitudinal con 21 pacientes. Métodos:Pacientes mayores de 18 años, programadas por el departamento de Perinatología. En quirófano se instaló línea arterial radial y catéter venoso central en yugular izquierda guiado con ultrasonido, se conectaron a monitor EV1000 usando Flotrac.Posteriormente se colocó bloqueo epidural lumbar. Resultados: Se estudiaron 12 (57.14%) diagnósticos de placentas ácretas y nueve (42.86%) placentas pércretas. Con131.11, ±26.07 min de cirugía, y sangrado de 3177.78, ±733.33 ml. En las fases de tiempo no encontramos diferencias en resistencias vasculares sistémicas (P=0.589), la presión arterial media se encontró estable y sin variación (P=0.989). EnÍndice Cardiaco (P=0.039) observamos diferencias por descenso gradual,en parámetros normales, con cambios observados a los 90 min (Phoc=0.336), y 130 min de la cirugía (Phoc=0.288); en frecuencia cardiaca (P=0.006) encontramos diferencias con frecuencias aumentadas al bloqueo epidural (15 min, Phoc=0.059) y un gradual descenso de la misma a lo largo del procedimiento. Conclusiones: Los parámetros se observaron en rangos normales durante el transoperatorio, con cambios del Índice Cardiaco al final del procedimiento por el cierre del cortocircuito uterino.

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