Clasificación visual estructural de la madera de pino radiata procedente de Cataluña

Se han clasificado visualmente, según la norma española UNE 56544; 150 piezas de madera aserrada de pino radiata procedentes de Cataluña (España) con una sección de 80x150 mm y una longitud de 2.500 mm. Esta norma establece dos calidades visuales (ME-1 y ME-2) para piezas con grueso menor o igual que 70 mm y una única calidad visual (MEG) para gruesos mayores de 70 mm. Con el fin de conocer el efecto frontera entre la pequeña y la gran escuadría se clasificaron las piezas según ambas categorías. Se determinó la tensión de rotura en flexión, el módulo de elasticidad en flexión y la densidad de cada pieza mediante el ensayo de acuerdo con la norma UNE-EN 408 siguiendo los ajustes definidos en la norma UNE-EN 384. Un 53 % de las piezas se clasificaron como MEG con una resistencia característica a flexión de 28 N/mm2 y un valor medio del módulo de elasticidad de 9.900 N/mm2. Por otra, un 42 % de las piezas se clasificaron como ME-2 y sólo un 3 % como ME-1; en este caso las propiedades mecánicas de la calidad ME-2 no se alejan mucho de las de la calidad MEG. El elevado porcentaje de piezas rechazadas (47 % frente a la MEG) se debe principalmente al defecto de alabeo responsable de un 39 % de rechazo. Si no se considera el alabeo en la clasificación el porcentaje de rechazo desciende al 17 % y las propiedades mecánicas de la calidad MEG presentan un valor característico de resistencia a flexión de 21 N/mm2 y un módulo de elasticidad de 9.100 N/mm2. A sample of 150 pieces of radiata pine sawn timber with 180x120 mm in cross-section and 2.500 mm in length sourcing from Catalonia (Spain) were visually graded according to Spanish standard UNE 56544. This standard establish two visual grades (ME-1 and ME-2) for timber pieces with thickness equal or less than 70 mm, and one grade (MEG) for thickness bigger than 70 mm. In order to know the border effect between small and larger cross-section the pieces were graded in both categories. The modulus of rupture, modulus of elasticity and density were obtained by test according to EN 408 standard and the adjustments of EN 384. A 53 % of pieces were classified as MEG with a characteristic bending strength of 28 N/mm2 and a mean value of MOE of 9.900 N/mm2. On the other hand, a 42 % of pieces were classified as ME-2 and only a 3 % as ME-1; in this case the mechanical properties of ME-2 are not far from MEG properties. The high percentage of rejected pieces (47 % vs MEG) is mainly due to the twist defect with a 39 % of rejected pieces. If twist is not considered in the grading process the reject percentage decreases to 17 % and the mechanical properties of MEG grade present a characteristic value of bending strength of 21 N/mm2 and a MOE of 9.100 N/mm2.

Optimización de una energía mediante cortes de grafos. Segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes puede plantearse como un problema de minimización de una energía discreta. Nos enfrentamos así a una doble cuestión: definir una energía cuyo mínimo proporcione la segmentación buscada y, una vez definida la energía, encontrar un mínimo absoluto de la misma. La primera parte de esta tesis aborda el segundo problema, y la segunda parte, en un contexto más aplicado, el primero. Las técnicas de minimización basadas en cortes de grafos permiten obtener el mínimo de una energía discreta en tiempo polinomial mediante algoritmos de tipo min-cut/max-flow. Sin embargo, estas técnicas solo pueden aplicarse a energías que son representabas por grafos. Un importante reto es estudiar qué energías son representabas así como encontrar un grafo que las represente, lo que equivale a encontrar una función gadget con variables adicionales. En la primera parte de este trabajo se estudian propiedades de las funciones gadgets que permiten acotar superiormente el número de variables adicionales. Además se caracterizan las energías con cuatro variables que son representabas, definiendo gadgets con dos variables adicionales. En la segunda parte, más práctica, se aborda el problema de segmentación de imágenes médicas, base en muchas ocasiones para la diagnosis y el seguimiento de terapias. La segmentación multi-atlas es una potente técnica de segmentación automática de imágenes médicas, con tres aspectos importantes a destacar: el tipo de registro entre los atlas y la imagen objetivo, la selección de atlas y el método de fusión de etiquetas. Este último punto puede formularse como un problema de minimización de una energía. A este respecto introducimos dos nuevas energías representables. La primera, de orden dos, se utiliza en la segmentación en hígado y fondo de imágenes abdominales obtenidas mediante tomografía axial computarizada. La segunda, de orden superior, se utiliza en la segmentación en hipocampos y fondo de imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética. ABSTRACT The image segmentation can be described as the problem of minimizing a discrete energy. We face two problems: first, to define an energy whose minimum provides the desired segmentation and, second, once the energy is defined we must find its global minimum. The first part of this thesis addresses the second problem, and the second part, in a more applied context, the first problem. Minimization techniques based on graph cuts find the minimum of a discrete energy in polynomial time via min-cut/max-flow algorithms. Nevertheless, these techniques can only be applied to graph-representable energies. An important challenge is to study which energies are graph-representable and to construct graphs which represent these energies. This is the same as finding a gadget function with additional variables. In the first part there are studied the properties of gadget functions which allow the number of additional variables to be bounded from above. Moreover, the graph-representable energies with four variables are characterised and gadgets with two additional variables are defined for these. The second part addresses the application of these ideas to medical image segmentation. This is often the first step in computer-assisted diagnosis and monitoring therapy. Multiatlas segmentation is a powerful automatic segmentation technique for medical images, with three important aspects that are highlighted here: the registration between the atlas and the target image, the atlas selection, and the label fusion method. We formulate the label fusion method as a minimization problem and we introduce two new graph-representable energies. The first is a second order energy and it is used for the segmentation of the liver in computed tomography (CT) images. The second energy is a higher order energy and it is used for the segmentation of the hippocampus in magnetic resonance images (MRI).