En esta investigación se explica las aplicaciones del algoritmo que fue propuesto para proporcionar apoyo estadístico para los médicos. El apoyo que se realizó en esta investigación busca una urgente interpretación de parámetros como la tasa de personas infectadas por COVID-19 y la tasa de personas fallecidas a causa de este virus. Además, esta investigación logra predecir las tasas que fueron proporcionadas por un modelo matemático que observa y adapta datos estadísticos reales de otros países donde están tratando de encontrar soluciones contra la propagación del COVID – 19. Esto implica que, con el fin de obtener precisión en los resultados de la predicción, fue necesario analizar cuál fue el comportamiento estadístico de China y otros países que volvieron a la normalidad de sus actividades, tal como era antes de que el virus impusiera a la población a permanecer en sus hogares. Por otro lado, se resume el crecimiento problemático del virus y algunas sugerencias de cómo evitar complicaciones profundas en la salud y la economía de las personas (por ejemplo, los días de cuarentena, como principal respuesta para atenuar el avance de este virus).

Esta investigación explica las aplicaciones de reconstrucción tridimensional (3D) para las imágenes de las familias COVID-19, según la búsqueda de la correlación entre el modelo matemático "evento por evento" con efecto antiviral sobre el virus, además, el modelo matemático obtenido de la reconstrucción 3D está correlacionado con "Un modelado matemático general para las respuestas inmunitarias". Por lo tanto, el algoritmo diseñado, proporciona apoyo a los médicos a través de un análisis gráfico y predicciones con respecto a "¿Qué sucede con el virus antes de aplicar una acción como los medicamentos contra la malaria?". Muchos países están tratando de encontrar la vacuna contra COVID 19; sin embargo, muchos países sólo tienen estrategias estadísticas dadas por las restricciones de desplazamiento de la población, lo cual no es suficiente para evitar la rápida <del cite="mailto:arbitro" datetime="2021-01-11T08:51"> </del>transmisión del virus. Por lo tanto, en esta investigación se propone un análisis matemático para tratar el virus mediante un modelo predictivo basado en la reconstrucción de imágenes 3D del COVID 19, correlacionada con aplicaciones de análisis antiviral. Como consecuencia del modelo diseñado, el médico puede predecir las respuestas de las células dañadas por el virus después de aplicar antivirales o plasma sobre ellas. El algoritmo proporcionado se elabora para ser un soporte para el tratamiento del COVID 19.

En este trabajo se propone un algoritmo general para diseñar la reconstrucción de eventos de proceso químico/físico/biológico como uno de los más complicados hoy en día: la "evolución de las células cancerígenas". Estudiando la evolución de las curvas de frontera es posible hacer una integración en tres dimensiones (3D), además la cifra 3D obtenida se puede explicar a través de un modelo matemático para estimar su evolución geométrica después de reacciones físicas/químicas. En este trabajo, hay imágenes analizadas de cada etapa del proceso basadas en la evolución de las células cancerosas. Cada imagen fue procesada con el fin de obtener una ecuación matemática como referencia para entender la geometría de la estructura 3D basada en su imagen 2D para cada etapa. En el otro lado, con esta información y el procesamiento de cada imagen de etapa, se logró una ecuación matemática para describir la geometría de la estructura entre etapas mediante "Análisis de Predicción Óptima" que es tan importante para obtener la comprensión de la geometría de la estructura con el proceso interno.

No abstract

In the original version of the book, the following belated corrections have been incorporated: The author name "Jhonny Pancha" has been changed to "Johnny Pancha-Ramos" in the Frontmatter, Backmatter and in Chapter 6. The book have been updated with the changes.