Estudio sobre la extracción de puntos característicos en imágenes y sus aplicaciones

En aquest treball realitzem un estudi sobre la detecció y la descripció de punts característics, una tecnologia que permet extreure informació continguda en les imatges. Primerament presentem l'estat de l'art juntament amb una avaluació dels mètodes més rellevants. A continuació proposem els nous mètodes que hem creat de detecció i descripció, juntament amb l'algorisme òptim anomenat DART, el qual supera l'estat de l'art. Finalment mostrem algunes aplicacions on s'utilitzen els punts DART. Basant-se en l'aproximació de l'espai d'escales Gaussià, el detector proposat pot extreure punts de distint tamany invariants davant canvis en el punt de vista, la rotació i la iluminació. La reutilització de l'espai d'escales durant el procés de descripció, així com l'ús d'estructures simplificades i optimitzades, permeten realitzar tot el procediment en un temps computacional menor a l'obtingut fins al moment. Així s'aconsegueixen punts invariants i distingibles de forma ràpida, el qual permet la seva utilització en aplicacions com el seguiment d'objectes, la reconstrucció d'escenaris 3D i en motors de cerca visual.

Evaluación de la regeneración ósea mediante procesado de imagen

La regeneració òssia és un procés estudiat per experts de tot el món. Aquests experts estudien materials capaços d’accelerar el procés de formació de teixit ossi en zones on s’han produït defectes ossis. Després d’un determinat període de temps de l’aplicació dels materials d’estudi en la zona on hi havia una manca de teixit ossi, s’obtenen imatges d’aquesta zona on l’expert mitjançant l’ inspecció visual d’aquestes imatges avalua si l’os s’ha regenerat bé o no. El problema d’aquest mètode d’avaluació es que requereix d’un expert on la valoració d’aquest és subjectiva i difícil de quantificar, el que pot provocar que hi hagi discordança entre experts. Amb la finalitat de aprofitar les imatges en que es basa l’expert per avaluar la capacitat de regeneració òssia dels materials d’estudi es proposa realitzar un anàlisi quantitatiu de la regeneració òssia basat en el processament d’imatge. L’algorisme dissenyat es capaç de classificar imatges de la mandíbula en: imatges de regeneració bona i dolenta mitjançant la parametrització de l’histograma de nivells de grisos de la imatge, solucionant la falta d’objectivitat del mètode d’avaluació de la regeneració òssia i la necessitat d’un expert per realitzar-la.

MR MAQ: algorisme de Read Mapping utilitzant la plataforma Hadoop

L’èxit del Projecte Genoma Humà (PGH) l’any 2000 va fer de la “medicina personalitzada” una realitat més propera. Els descobriments del PGH han simplificat les tècniques de seqüenciació de tal manera que actualment qualsevol persona pot aconseguir la seva seqüència d’ADN complerta. La tecnologia de Read Mapping destaca en aquest tipus de tècniques i es caracteritza per manegar una gran quantitat de dades. Hadoop, el framework d’Apache per aplicacions intensives de dades sota el paradigma Map Reduce, resulta un aliat perfecte per aquest tipus de tecnologia i ha sigut l’opció escollida per a realitzar aquest projecte. Durant tot el treball es realitza l’estudi, l’anàlisi i les experimentacions necessàries per aconseguir un Algorisme Genètic innovador que utilitzi tot el potencial de Hadoop.