Task: Sentiment Analysis
Input (Spanish, English): El artículo muestra un estudio de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolver un sistema de ecuaciones en imágenes ópticas de detección de tumores y seguimiento de tratamientos oncológicos.  El trabajo está bien escrito y tiene un alto nivel de detalle técnico. Sin embargo, no muestra explícitamente cuáles son sus principales contribuciones. En este sentido sería conveniente ampliar la Sección de Introducción para entregar al lector un detalle de las principales contribuciones del trabajo y además incluir en esta sección (o en una sección de Trabajo Relacionados o Estado del Arte) un mayor detalle de otros trabajos previos que estén relacionados con la propuesta de los autores.  En el ámbito de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolución de sistemas de ecuaciones, este trabajo no presenta un aporte novedoso, ya que existen varios trabajos previos orientados a este tipo de solución. Respecto al análisis de imágenes y reconocimiento de patrones, hay trabajos previos que ya utilizan Algoritmos Genéticos para este tipo de propuestas, tales como Dourdan, 2015.  Sería conveniente haber tenido una comparativa con otros métodos de Machine Learning que se han aplicado ampliamente al reconocimiento de imágenes tales como k-means o PCA.  Menores: - En la figura 10 no se visualiza bien la serie Solución AG por la cantidad de puntos graficados. - Último párrafo de Conclusiones. " ... la ventaja de trabajar con heurísticas como el algoritmo genéticos..." debiera ser "... la ventaja de trabajar con heurísticas como los algoritmos genéticos...". - Último párrafo de Conclusiones. "... es factible que el AG de buena aproximación..." creo que se debe cambiar la redacción, no se entiende en la primera lectura. -- Referencias. Las referencias a trabajos de Pattern Recognition es antigua 1997, creo que hay referencias más actualizadas y hay mayor cantidad de trabajos donde se aplican diversas técnicas de machine learning para reconocimiento de patrones, desde supervised a unsupervised métodos.
Output (English): neutral