Técnicas de procesado digital de señal aplicadas a acelerómetros

En este proyecto se estudian y analizan las diferentes técnicas de procesado digital de señal aplicadas a acelerómetros. Se hace uso de una tarjeta de prototipado, basada en DSP, para realizar las diferentes pruebas. El proyecto se basa, principalmente, en realizar filtrado digital en señales provenientes de un acelerómetro en concreto, el 1201F, cuyo campo de aplicación es básicamente la automoción. Una vez estudiadas la teoría de procesado y las características de los filtros, diseñamos una aplicación basándonos sobre todo en el entorno en el que se desarrollaría una aplicación de este tipo. A lo largo del diseño, se explican las diferentes fases: diseño por ordenador (Matlab), diseño de los filtros en el DSP (C), pruebas sobre el DSP sin el acelerómetro, calibración del acelerómetro, pruebas finales sobre el acelerómetro... Las herramientas utilizadas son: la plataforma Kit de evaluación 21-161N de Analog Devices (equipado con el entorno de desarrollo Visual DSP 4.5++), el acelerómetro 1201F, el sistema de calibración de acelerómetros CS-18-LF de Spektra y los programas software MATLAB 7.5 y CoolEditPRO 2.0. Se realizan únicamente filtros IIR de 2º orden, de todos los tipos (Butterworth, Chebyshev I y II y Elípticos). Realizamos filtros de banda estrecha, paso-banda y banda eliminada, de varios tipos, dentro del fondo de escala que permite el acelerómetro. Una vez realizadas todas las pruebas, tanto simulaciones como físicas, se seleccionan los filtros que presentan un mejor funcionamiento y se analizan para obtener conclusiones. Como se dispone de un entorno adecuado para ello, se combinan los filtros entre sí de varias maneras, para obtener filtros de mayor orden (estructura paralelo). De esta forma, a partir de filtros paso-banda, podemos obtener otras configuraciones que nos darán mayor flexibilidad. El objetivo de este proyecto no se basa sólo en obtener buenos resultados en el filtrado, sino también de aprovechar las facilidades del entorno y las herramientas de las que disponemos para realizar el diseño más eficiente posible. In this project, we study and analize digital signal processing in order to design an accelerometer-based application. We use a hardware card of evaluation, based on DSP, to make different tests. This project is based in design digital filters for an automotion application. The accelerometer type is 1201F. First, we study digital processing theory and main parameters of real filters, to make a design based on the application environment. Along the application, we comment all the different steps: computer design (Matlab), filter design on the DSP (C language), simulation test on the DSP without the accelerometer, accelerometer calibration, final tests on the accelerometer... Hardware and software tools used are: Kit of Evaluation 21-161-N, based on DSP, of Analog Devices (equiped with software development tool Visual DSP 4.5++), 1201-F accelerometer, CS-18-LF calibration system of SPEKTRA and software tools MATLAB 7.5 and CoolEditPRO 2.0. We only perform 2nd orden IIR filters, all-type : Butterworth, Chebyshev I and II and Ellyptics. We perform bandpass and stopband filters, with very narrow band, taking advantage of the accelerometer's full scale. Once all the evidence, both simulations and physical, are finished, filters having better performance and analyzed and selected to draw conclusions. As there is a suitable environment for it, the filters are combined together in different ways to obtain higher order filters (parallel structure). Thus, from band-pass filters, we can obtain many configurations that will give us greater flexibility. The purpose of this project is not only based on good results in filtering, but also to exploit the facilities of the environment and the available tools to make the most efficient design possible.

Scale model research for room acoustics purposes

In the field of Room Acoustics it is common using scale models to study a room. Through this method it is possible to predict its behavior, which may be very useful to detect and correct any problem prior to build it, saving many resources. Nowadays this method has been relegated to a secondary position due to the peak of simulation software, which makes possible studying rooms in a cheap, flexible and simple way, as well as it is potentially less time consuming. Nevertheless, the scale model method is still under study, as it may give some additional information. This project intends to focus in pedagogic possibilities of the scale model method. This method offers the student the opportunity of study and grasp some of the most important phenomena in Room Acoustics, in a more intuitive way than just a software simulation. Furthermore most of the existing software in this field is aimed to the technician working in the lab, as efficiently as possible, not to the student trying to understand and learn something. Here, the facilities and resources of Syddansk Universitet regarding this matter will be studied and evaluated, as well as the procedure for the experiments, paying special attention not only to its reliability and accuracy, but also to its didactic possibilities. Besides, if possible, any improvement that could help to enhance any of the listed aspects will be suggested. En el ámbito de la Acústica Arquitectónica es común el uso de modelos a escala para estudiar un recinto determinado. Mediante esta técnica es posible por ejemplo predecir el comportamiento del recinto y detectar problemas antes de su construcción, con el consecuente ahorro de recursos. Actualmente el uso de modelos a escala está desplazado a un segundo plano por el uso de software simulación, debido a la sencillez y flexibilidad que puede aportar la simulación por ordenador, así como a la economía de tiempo y recursos que supone. Sin embargo sigue siendo objeto de estudio, dado que puede aportar información muy valiosa para el ingeniero. Este proyecto se centra en las posibilidades pedagógicas de dicho método. El uso de modelos a escala brinda la oportunidad a los estudiantes de estudiar y comprender algunos de los fenómenos más importantes en la Acústica Arquitectónica de una forma más directa e intuitiva que una simulación por ordenador. Se pretende estudiar y evaluar los medios al alcance de los estudiantes en la Syddansk Universitet, así como los métodos usados, atendiendo no sólo a su precisión y fiabilidad, si no a su potencial pedagógico. Así mismo, si es posible, se propondrán cambios que puedan suponer una mejora en cualquiera de estos aspectos. Así el proyecto se divide en varias secciones claramente diferenciadas. En el apartado Background and Theoretical Basis se introduce el tema del estudio y simulación de recintos acústicos. Se explica su importancia y utilidad, y se comenta la situación actual de estas técnicas, abordando diferentes métodos usados así como sus bases teóricas y principales ventajas e inconvenientes. Bajo el apartado de Project se analizan diferentes factores relacionados con el problema. Se estudian los recursos a disposición del alumno, desde el software y hardware implicados hasta el equipo de medida y otros recursos necesarios para la realización de las prácticas. Es en esta parte donde se centra la parte más importante del trabajo, consistente en la medición y comprobación de las características más relevantes del equipo implicado. Haciendo posible así confirmar su validez y precisión, tanto desde el punto de vista técnico como pedagógico, así como estableciendo los límites dentro de los que se puede considerar fiable el modelo. Al final de este apartado se aborda la influencia de la absorción del aire en altas frecuencias, y la variación en los coeficientes de absorción y dispersión de los materiales respecto de la frecuencia. Por último se realiza una verificación subjetiva del sistema completo, debido a que por limitaciones técnicas no ha sido posible evaluar el montaje en el rango equivalente a toda la banda audible, y que los métodos estudiados tienen como meta última asegurar una buena percepción por parte del oyente en el recinto dado. Dentro del apartado Conclusions se hace un breve resumen de las conclusiones extraídas anteriormente, y se valora el rendimiento y utilidad general del modelo, que a pesar de algunos problemas de precisión y repetibilidad lógicos debido a los medios usados, es válido para ilustrar los fenómenos físicos que se quieren enseñar al alumno. En la sección de Future Work se proponen diferentes vías de trabajo para futuros proyectos en la Syddansk Universitet que podrían ser útiles confirmar el trabajo realizado en este proyecto, mejorar la precisión y fiabilidad del montaje o enriquecer las posibilidades pedagógicas de las prácticas relacionadas. Por último se encuentra, tras el apartado de referencias, los anexos con tablas y gráficas relativas a las medidas realizadas en diferentes partes del trabajo. También se puede encontrar información y material relacionado con el proyecto en el CD adjunto.

MIA - a free and open source software for gray scale medical image analysis

Background Gray scale images make the bulk of data in bio-medical image analysis, and hence, the main focus of many image processing tasks lies in the processing of these monochrome images. With ever improving acquisition devices, spatial and temporal image resolution increases, and data sets become very large. Various image processing frameworks exists that make the development of new algorithms easy by using high level programming languages or visual programming. These frameworks are also accessable to researchers that have no background or little in software development because they take care of otherwise complex tasks. Specifically, the management of working memory is taken care of automatically, usually at the price of requiring more it. As a result, processing large data sets with these tools becomes increasingly difficult on work station class computers. One alternative to using these high level processing tools is the development of new algorithms in a languages like C++, that gives the developer full control over how memory is handled, but the resulting workflow for the prototyping of new algorithms is rather time intensive, and also not appropriate for a researcher with little or no knowledge in software development. Another alternative is in using command line tools that run image processing tasks, use the hard disk to store intermediate results, and provide automation by using shell scripts. Although not as convenient as, e.g. visual programming, this approach is still accessable to researchers without a background in computer science. However, only few tools exist that provide this kind of processing interface, they are usually quite task specific, and don’t provide an clear approach when one wants to shape a new command line tool from a prototype shell script. Results The proposed framework, MIA, provides a combination of command line tools, plug-ins, and libraries that make it possible to run image processing tasks interactively in a command shell and to prototype by using the according shell scripting language. Since the hard disk becomes the temporal storage memory management is usually a non-issue in the prototyping phase. By using string-based descriptions for filters, optimizers, and the likes, the transition from shell scripts to full fledged programs implemented in C++ is also made easy. In addition, its design based on atomic plug-ins and single tasks command line tools makes it easy to extend MIA, usually without the requirement to touch or recompile existing code. Conclusion In this article, we describe the general design of MIA, a general purpouse framework for gray scale image processing. We demonstrated the applicability of the software with example applications from three different research scenarios, namely motion compensation in myocardial perfusion imaging, the processing of high resolution image data that arises in virtual anthropology, and retrospective analysis of treatment outcome in orthognathic surgery. With MIA prototyping algorithms by using shell scripts that combine small, single-task command line tools is a viable alternative to the use of high level languages, an approach that is especially useful when large data sets need to be processed.

A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.

Color uniformity in spotligths - visual perception and system design

La iluminación con diodos emisores de luz (LED) está reemplazando cada vez en mayor medida a las fuentes de luz tradicionales. La iluminación LED ofrece ventajas en eficiencia, consumo de energía, diseño, tamaño y calidad de la luz. Durante más de 50 años, los investigadores han estado trabajando en mejoras LED. Su principal relevancia para la iluminación está aumentando rápidamente. Esta tesis se centra en un campo de aplicación importante, como son los focos. Se utilizan para enfocar la luz en áreas definidas, en objetos sobresalientes en condiciones profesionales. Esta iluminación de alto rendimiento requiere una calidad de luz definida, que incluya temperaturas ajustables de color correlacionadas (CCT), de alto índice de reproducción cromática (CRI), altas eficiencias, y colores vivos y brillantes. En el paquete LED varios chips de diferentes colores (rojo, azul, fósforo convertido) se combinan para cumplir con la distribución de energía espectral con alto CRI. Para colimar la luz en los puntos concretos deseados con un ángulo de emisión determinado, se utilizan blancos sintonizables y diversos colores de luz y ópticas secundarias. La combinación de una fuente LED de varios colores con elementos ópticos puede causar falta de homogeneidad cromática en la distribución espacial y angular de la luz, que debe resolverse en el diseño óptico. Sin embargo, no hay necesidad de uniformidad perfecta en el punto de luz debido al umbral en la percepción visual del ojo humano. Por lo tanto, se requiere una descripción matemática del nivel de uniformidad del color con respecto a la percepción visual. Esta tesis está organizada en siete capítulos. Después de un capítulo inicial que presenta la motivación que ha guiado la investigación de esta tesis, en el capítulo 2 se presentan los fundamentos científicos de la uniformidad del color en luces concentradas, como son: el espacio de color aplicado CIELAB, la percepción visual del color, los fundamentos de diseño de focos respecto a los motores de luz y ópticas no formadoras de imágenes, y los últimos avances en la evaluación de la uniformidad del color en el campo de los focos. El capítulo 3 desarrolla diferentes métodos para la descripción matemática de la distribución espacial del color en un área definida, como son la diferencia de color máxima, la desviación media del color, el gradiente de la distribución espacial de color, así como la suavidad radial y axial. Cada función se refiere a los diferentes factores que influyen en la visión, los cuales necesitan un tratamiento distinto que el de los datos que se tendrán en cuenta, además de funciones de ponderación que pre- y post-procesan los datos simulados o medidos para la reducción del ruido, la luminancia de corte, la aplicación de la ponderación de luminancia, la función de sensibilidad de contraste, y la función de distribución acumulativa. En el capítulo 4, se obtiene la función de mérito Usl para la estimación de la uniformidad del color percibida en focos. Se basó en los resultados de dos conjuntos de experimentos con factor humano realizados para evaluar la percepción visual de los sujetos de los patrones de focos típicos. El primer experimento con factor humano dio lugar al orden de importancia percibida de los focos. El orden de rango percibido se utilizó para correlacionar las descripciones matemáticas de las funciones básicas y la función ponderada sobre la distribución espacial del color, que condujo a la función Usl. El segundo experimento con factor humano probó la percepción de los focos bajo condiciones ambientales diversas, con el objetivo de proporcionar una escala absoluta para Usl, para poder así sustituir la opinión subjetiva personal de los individuos por una función de mérito estandarizada. La validación de la función Usl se presenta en relación con el alcance de la aplicación y condiciones, así como las limitaciones y restricciones que se realizan en el capítulo 5. Se compararon los datos medidos y simulados de varios sistemas ópticos. Se discuten los campos de aplicación , así como validaciones y restricciones de la función. El capítulo 6 presenta el diseño del sistema de focos y su optimización. Una evaluación muestra el análisis de sistemas basados en el reflector y la lente TIR. Los sistemas ópticos simulados se comparan en la uniformidad del color Usl, sensibilidad a las sombras coloreadas, eficiencia e intensidad luminosa máxima. Se ha comprobado que no hay un sistema único que obtenga los mejores resultados en todas las categorías, y que una excelente uniformidad de color se pudo alcanzar por la conjunción de dos sistemas diferentes. Finalmente, el capítulo 7 presenta el resumen de esta tesis y la perspectiva para investigar otros aspectos. ABSTRACT Illumination with light-emitting diodes (LED) is more and more replacing traditional light sources. They provide advantages in efficiency, energy consumption, design, size and light quality. For more than 50 years, researchers have been working on LED improvements. Their main relevance for illumination is rapidly increasing. This thesis is focused on one important field of application which are spotlights. They are used to focus light on defined areas, outstanding objects in professional conditions. This high performance illumination required a defined light quality including tunable correlated color temperatures (CCT), high color rendering index (CRI), high efficiencies and bright, vivid colors. Several differently colored chips (red, blue, phosphor converted) in the LED package are combined to meet spectral power distribution with high CRI, tunable white and several light colors and secondary optics are used to collimate the light into the desired narrow spots with defined angle of emission. The combination of multi-color LED source and optical elements may cause chromatic inhomogeneities in spatial and angular light distribution which needs to solved at the optical design. However, there is no need for perfect uniformity in the spot light due to threshold in visual perception of human eye. Therefore, a mathematical description of color uniformity level with regard to visual perception is required. This thesis is organized seven seven chapters. After an initial one presenting the motivation that has guided the research of this thesis, Chapter 2 introduces the scientific basics of color uniformity in spot lights including: the applied color space CIELAB, the visual color perception, the spotlight design fundamentals with regards to light engines and nonimaging optics, and the state of the art for the evaluation of color uniformity in the far field of spotlights. Chapter 3 develops different methods for mathematical description of spatial color distribution in a defined area, which are the maximum color difference, the average color deviation, the gradient of spatial color distribution as well as the radial and axial smoothness. Each function refers to different visual influencing factors, and they need different handling of data be taken into account, along with weighting functions which pre- and post-process the simulated or measured data for noise reduction, luminance cutoff, the implementation of luminance weighting, contrast sensitivity function, and cumulative distribution function. In chapter 4, the merit function Usl for the estimation of the perceived color uniformity in spotlights is derived. It was based on the results of two sets of human factor experiments performed to evaluate the visual perception of typical spotlight patterns by subjects. The first human factor experiment resulted in the perceived rank order of the spotlights. The perceived rank order was used to correlate the mathematical descriptions of basic functions and weighted function concerning the spatial color distribution, which lead to the Usl function. The second human factor experiment tested the perception of spotlights under varied environmental conditions, with to objective to provide an absolute scale for Usl, so the subjective personal opinion of individuals could be replaced by a standardized merit function. The validation of the Usl function is presented concerning the application range and conditions as well as limitations and restrictions in carried out in chapter 5. Measured and simulated data of various optical several systems were compared. Fields of applications are discussed as well as validations and restrictions of the function. Chapter 6 presents spotlight system design and their optimization. An evaluation shows the analysis of reflector-based and TIR lens systems. The simulated optical systems are compared in color uniformity Usl , sensitivity to colored shadows, efficiency, and peak luminous intensity. It has been found that no single system which performed best in all categories, and that excellent color uniformity could be reached by two different system assemblies. Finally, chapter 7 summarizes the conclusions of the present thesis and an outlook for further investigation topics.

Pulmonary Artery-Vein Segmentation in Real and Synthetic CT Images = Segmentación Arteria-Vena Pulmonares en Imágenes de CT Reales y Sintéticas

La tomografía axial computerizada (TAC) es la modalidad de imagen médica preferente para el estudio de enfermedades pulmonares y el análisis de su vasculatura. La segmentación general de vasos en pulmón ha sido abordada en profundidad a lo largo de los últimos años por la comunidad científica que trabaja en el campo de procesamiento de imagen; sin embargo, la diferenciación entre irrigaciones arterial y venosa es aún un problema abierto. De hecho, la separación automática de arterias y venas está considerado como uno de los grandes retos futuros del procesamiento de imágenes biomédicas. La segmentación arteria-vena (AV) permitiría el estudio de ambas irrigaciones por separado, lo cual tendría importantes consecuencias en diferentes escenarios médicos y múltiples enfermedades pulmonares o estados patológicos. Características como la densidad, geometría, topología y tamaño de los vasos sanguíneos podrían ser analizados en enfermedades que conllevan remodelación de la vasculatura pulmonar, haciendo incluso posible el descubrimiento de nuevos biomarcadores específicos que aún hoy en dípermanecen ocultos. Esta diferenciación entre arterias y venas también podría ayudar a la mejora y el desarrollo de métodos de procesamiento de las distintas estructuras pulmonares. Sin embargo, el estudio del efecto de las enfermedades en los árboles arterial y venoso ha sido inviable hasta ahora a pesar de su indudable utilidad. La extrema complejidad de los árboles vasculares del pulmón hace inabordable una separación manual de ambas estructuras en un tiempo realista, fomentando aún más la necesidad de diseñar herramientas automáticas o semiautomáticas para tal objetivo. Pero la ausencia de casos correctamente segmentados y etiquetados conlleva múltiples limitaciones en el desarrollo de sistemas de separación AV, en los cuales son necesarias imágenes de referencia tanto para entrenar como para validar los algoritmos. Por ello, el diseño de imágenes sintéticas de TAC pulmonar podría superar estas dificultades ofreciendo la posibilidad de acceso a una base de datos de casos pseudoreales bajo un entorno restringido y controlado donde cada parte de la imagen (incluyendo arterias y venas) está unívocamente diferenciada. En esta Tesis Doctoral abordamos ambos problemas, los cuales están fuertemente interrelacionados. Primero se describe el diseño de una estrategia para generar, automáticamente, fantomas computacionales de TAC de pulmón en humanos. Partiendo de conocimientos a priori, tanto biológicos como de características de imagen de CT, acerca de la topología y relación entre las distintas estructuras pulmonares, el sistema desarrollado es capaz de generar vías aéreas, arterias y venas pulmonares sintéticas usando métodos de crecimiento iterativo, que posteriormente se unen para formar un pulmón simulado con características realistas. Estos casos sintéticos, junto a imágenes reales de TAC sin contraste, han sido usados en el desarrollo de un método completamente automático de segmentación/separación AV. La estrategia comprende una primera extracción genérica de vasos pulmonares usando partículas espacio-escala, y una posterior clasificación AV de tales partículas mediante el uso de Graph-Cuts (GC) basados en la similitud con arteria o vena (obtenida con algoritmos de aprendizaje automático) y la inclusión de información de conectividad entre partículas. La validación de los fantomas pulmonares se ha llevado a cabo mediante inspección visual y medidas cuantitativas relacionadas con las distribuciones de intensidad, dispersión de estructuras y relación entre arterias y vías aéreas, los cuales muestran una buena correspondencia entre los pulmones reales y los generados sintéticamente. La evaluación del algoritmo de segmentación AV está basada en distintas estrategias de comprobación de la exactitud en la clasificación de vasos, las cuales revelan una adecuada diferenciación entre arterias y venas tanto en los casos reales como en los sintéticos, abriendo así un amplio abanico de posibilidades en el estudio clínico de enfermedades cardiopulmonares y en el desarrollo de metodologías y nuevos algoritmos para el análisis de imágenes pulmonares. ABSTRACT Computed tomography (CT) is the reference image modality for the study of lung diseases and pulmonary vasculature. Lung vessel segmentation has been widely explored by the biomedical image processing community, however, differentiation of arterial from venous irrigations is still an open problem. Indeed, automatic separation of arterial and venous trees has been considered during last years as one of the main future challenges in the field. Artery-Vein (AV) segmentation would be useful in different medical scenarios and multiple pulmonary diseases or pathological states, allowing the study of arterial and venous irrigations separately. Features such as density, geometry, topology and size of vessels could be analyzed in diseases that imply vasculature remodeling, making even possible the discovery of new specific biomarkers that remain hidden nowadays. Differentiation between arteries and veins could also enhance or improve methods processing pulmonary structures. Nevertheless, AV segmentation has been unfeasible until now in clinical routine despite its objective usefulness. The huge complexity of pulmonary vascular trees makes a manual segmentation of both structures unfeasible in realistic time, encouraging the design of automatic or semiautomatic tools to perform the task. However, this lack of proper labeled cases seriously limits in the development of AV segmentation systems, where reference standards are necessary in both algorithm training and validation stages. For that reason, the design of synthetic CT images of the lung could overcome these difficulties by providing a database of pseudorealistic cases in a constrained and controlled scenario where each part of the image (including arteries and veins) is differentiated unequivocally. In this Ph.D. Thesis we address both interrelated problems. First, the design of a complete framework to automatically generate computational CT phantoms of the human lung is described. Starting from biological and imagebased knowledge about the topology and relationships between structures, the system is able to generate synthetic pulmonary arteries, veins, and airways using iterative growth methods that can be merged into a final simulated lung with realistic features. These synthetic cases, together with labeled real CT datasets, have been used as reference for the development of a fully automatic pulmonary AV segmentation/separation method. The approach comprises a vessel extraction stage using scale-space particles and their posterior artery-vein classification using Graph-Cuts (GC) based on arterial/venous similarity scores obtained with a Machine Learning (ML) pre-classification step and particle connectivity information. Validation of pulmonary phantoms from visual examination and quantitative measurements of intensity distributions, dispersion of structures and relationships between pulmonary air and blood flow systems, show good correspondence between real and synthetic lungs. The evaluation of the Artery-Vein (AV) segmentation algorithm, based on different strategies to assess the accuracy of vessel particles classification, reveal accurate differentiation between arteries and vein in both real and synthetic cases that open a huge range of possibilities in the clinical study of cardiopulmonary diseases and the development of methodological approaches for the analysis of pulmonary images.