Modeling and Classifying Breast Tissue Density in Mammograms

We present a new approach to model and classify breast parenchymal tissue. Given a mammogram, first, we will discover the distribution of the different tissue densities in an unsupervised manner, and second, we will use this tissue distribution to perform the classification. We achieve this using a classifier based on local descriptors and probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature. We studied the influence of different descriptors like texture and SIFT features at the classification stage showing that textons outperform SIFT in all cases. Moreover we demonstrate that pLSA automatically extracts meaningful latent aspects generating a compact tissue representation based on their densities, useful for discriminating on mammogram classification. We show the results of tissue classification over the MIAS and DDSM datasets. We compare our method with approaches that classified these same datasets showing a better performance of our proposal

Object and Scene Classification: what does a Supervised Approach Provide us?

Given a set of images of scenes containing different object categories (e.g. grass, roads) our objective is to discover these objects in each image, and to use this object occurrences to perform a scene classification (e.g. beach scene, mountain scene). We achieve this by using a supervised learning algorithm able to learn with few images to facilitate the user task. We use a probabilistic model to recognise the objects and further we classify the scene based on their object occurrences. Experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal. Object recognition performance is compared to the approaches of He et al. (2004) and Marti et al. (2001) using their own datasets. Furthermore an unsupervised method is implemented in order to evaluate the advantages and disadvantages of our supervised classification approach versus an unsupervised one

Classification of textures seen from different distances and under varying illumination direction

Changes in the angle of illumination incident upon a 3D surface texture can significantly alter its appearance, implying variations in the image texture. These texture variations produce displacements of class members in the feature space, increasing the failure rates of texture classifiers. To avoid this problem, a model-based texture recognition system which classifies textures seen from different distances and under different illumination directions is presented in this paper. The system works on the basis of a surface model obtained by means of 4-source colour photometric stereo, used to generate 2D image textures under different illumination directions. The recognition system combines coocurrence matrices for feature extraction with a Nearest Neighbour classifier. Moreover, the recognition allows one to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test image

Monocular-based 3-D seafloor reconstruction and ortho-mosaicing by piecewise planar representation

Photo-mosaicing techniques have become popular for seafloor mapping in various marine science applications. However, the common methods cannot accurately map regions with high relief and topographical variations. Ortho-mosaicing borrowed from photogrammetry is an alternative technique that enables taking into account the 3-D shape of the terrain. A serious bottleneck is the volume of elevation information that needs to be estimated from the video data, fused, and processed for the generation of a composite ortho-photo that covers a relatively large seafloor area. We present a framework that combines the advantages of dense depth-map and 3-D feature estimation techniques based on visual motion cues. The main goal is to identify and reconstruct certain key terrain feature points that adequately represent the surface with minimal complexity in the form of piecewise planar patches. The proposed implementation utilizes local depth maps for feature selection, while tracking over several views enables 3-D reconstruction by bundle adjustment. Experimental results with synthetic and real data validate the effectiveness of the proposed approach

A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

Señor presidente no creo en vos; señor policía no temo de voz. Represión estatal y paramilitar y prácticas juveniles en los barrios Alameda, Brisas, Anita y Almendros

El estudio sobre la juventud y su relación con prácticas realizadas en los espacios públicos, especialmente la calle, ha tenido un renovado interés durante las últimas décadas. Estos debates se han vuelto relevantes en cuanto que los jóvenes parecen ocupar un lugar primordial en las escenas cotidianas de violencia, en particular los jóvenes de sectores populares. A través de un proceso etnográfico de carácter sistemático y sostenido en el tiempo identifico y explico las distintas interacciones de los jóvenes en los espacios públicos de cuatro barrios populares, centrando el análisis en las distintas formas de negociación con los actores armados, especialmente con la policía y el paramilitarismo. Lo que argumento es que hacer presencia en los espacios públicos, especialmente en la calle, termina por constituir en una opción de vida a través de los cuales fomentan una beligerancia social y política de resistencia pero ante todo como método que les permite proponer alternativas de existencia, por demás no violentas, frente a la violencia generalizada de la policía y el paramilitarismo. El problema radica en que muchas de las expresiones de algunos jóvenes terminan por reproducir los mecanismos de violencia del que son víctimas, aspecto que es identificado, por quienes acuden a la violencia, como una forma de reclamar un lugar en la comunidad, a permitirse ser reconocidos y escuchados y a sobrevivir en medio de una simultaneidad de violencias que cotidianamente los atropella y les vulnera los derechos. La violencia de estos jóvenes es una forma de no permitir que las esperanzas se diluyan, aunque paradójicamente también les puede quitar la vida

La pelota no se mancha: Un estudio histórico sobre el desarrollo y la política en FIFA

Esta investigación se centra en la Fédération Internationale de Football Association (FIFA) como organización política. Intenta responder dos interrogantes primordiales: 1) ¿cómo la FIFA ha constituido el poder que tiene actualmente y, así, hacerse del monopolio indiscutido del fútbol? Y 2) ¿cómo ha cambiado en el tiempo la política interna de FIFA y su vínculo con la política internacional? Para lograr esto, se realiza un estudio histórico, basado principalmente en documentos, que intenta caracterizar y analizar los cambios de la organización en el tiempo. Se enfatizan las últimas dos presidencias de FIFA, de João Havelange y Joseph Blatter, como casos de estudio.

Construcción y validación de un instrumento diagnóstico para la representación cognitiva de la Orientación Psicopedagógica en Galicia. 'Construction and validation of a diagnostic instrument for the cognitive representation of the Guidance in Galicia'.

Resumen tomado de la publicación. Con el apoyo económico del departamento MIDE de la UNED

Competencia multicultural en educación artística. Contextos y perspectivas de futuro en la formación de las maestras y los maestros

Entendemos que desde el área de Educación Artística podemos trabajar el arte de cientos de culturas y en cualquier momento de la historia, un aspecto que nos permite sensibilizar al alumnado hacia la comprensión de las distintas manifestaciones que adquiere un mismo aspecto cultural, el arte, como fenómeno universal. Hemos centrado el objetivo principal de nuestra investigación en la exploración de los caminos y las posibilidades que nos ofrece la educación artística en relación a la diversidad (cultural, de clase, minusvalía, de edad, raza, de género, etc.). Partíamos de la percepción que, en el ámbito de la educación artística y de la cultura en general, existe una tendencia que describe los hechos artísticos y las prácticas estéticas a partir de unas categorías únicas y universalmente válidas. Estas provocan a menudo el olvido de algunos valores específicos y sobre todo la falta de reconocimiento de otras propuestas artísticas igual de interesantes (oficios artísticos, arte de las/os niñas/os, arte popular, artesanias, etc. Hemos buscado caminos que nos conduzcan a asumir una visión contemporánea del hecho artístico y una concepción incluyente del arte (diseño, indumentaria, decoración, artes funcionales, arte popular, arte de las mujeres, net art, gastronomia, etc.). Entendemos que la educación es el lugar desde donde avanzar hacia otra forma de mirar y comprender el mundo. Una visión que, desde el arte, facilite elementos para el encuentro y las relaciones sociales, donde la propia diferencia y la conservación "crítica" de las propias identidades culturales sean celebradas desde la convicción del verdadero enriquecimiento cultural. Estas consideraciones y la ausencia de un marco teórico previo que nos permitiera analizar, desarrollar y evaluar la perspectiva multicultural en la educación artística fueron la causa y la coyuntura para dirigir este trabajo hacia lo que podríamos llamar "educador artístico culturalmente competente" (Andrus, 2001). En esa perspectiva de comptencia es donde hemos ubicado nuestro trabajo, así como en las necesidades de formación de las maestras y los maestros, con la convicción de que cualquier mejora en la etapa educativa donde estos actúan, redundará en todo el proceso educativo.

Image classification for a large number of object categories

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges.

Texture recognition under varying imaging geometries

La visió és probablement el nostre sentit més dominant a partir del qual derivem la majoria d'informació del món que ens envolta. A través de la visió podem percebre com són les coses, on són i com es mouen. En les imatges que percebem amb el nostre sistema de visió podem extreure'n característiques com el color, la textura i la forma, i gràcies a aquesta informació som capaços de reconèixer objectes fins i tot quan s'observen sota unes condicions totalment diferents. Per exemple, som capaços de distingir un mateix objecte si l'observem des de diferents punts de vista, distància, condicions d'il·luminació, etc. La Visió per Computador intenta emular el sistema de visió humà mitjançant un sistema de captura d'imatges, un ordinador, i un conjunt de programes. L'objectiu desitjat no és altre que desenvolupar un sistema que pugui entendre una imatge d'una manera similar com ho realitzaria una persona. Aquesta tesi es centra en l'anàlisi de la textura per tal de realitzar el reconeixement de superfícies. La motivació principal és resoldre el problema de la classificació de superfícies texturades quan han estat capturades sota diferents condicions, com ara distància de la càmera o direcció de la il·luminació. D'aquesta forma s'aconsegueix reduir els errors de classificació provocats per aquests canvis en les condicions de captura. En aquest treball es presenta detalladament un sistema de reconeixement de textures que ens permet classificar imatges de diferents superfícies capturades en diferents condicions. El sistema proposat es basa en un model 3D de la superfície (que inclou informació de color i forma) obtingut mitjançant la tècnica coneguda com a 4-Source Colour Photometric Stereo (CPS). Aquesta informació és utilitzada posteriorment per un mètode de predicció de textures amb l'objectiu de generar noves imatges 2D de les textures sota unes noves condicions. Aquestes imatges virtuals que es generen seran la base del nostre sistema de reconeixement, ja que seran utilitzades com a models de referència per al nostre classificador de textures. El sistema de reconeixement proposat combina les Matrius de Co-ocurrència per a l'extracció de característiques de textura, amb la utilització del Classificador del veí més proper. Aquest classificador ens permet al mateix temps aproximar la direcció d'il·luminació present en les imatges que s'utilitzen per testejar el sistema de reconeixement. És a dir, serem capaços de predir l'angle d'il·luminació sota el qual han estat capturades les imatges de test. Els resultats obtinguts en els diferents experiments que s'han realitzat demostren la viabilitat del sistema de predicció de textures, així com del sistema de reconeixement.

The social relations of business representation and devolved governance in the United Kingdom

The reform of regional governance in the United Kingdom has been, in part, premised on the notion that regions provide new territories of action in which cooperative networks between business communities and state-agencies can be established. Promoting business interests is seen as one mechanism for enhancing the economic competitiveness and performance of 'laggard' regions. Yet, within this context of change, business agendas and capacities are often assumed to exist 'out there, as a resource waiting to be tapped by state institutions. There is little recognition that business organisations' involvement in networks of governance owes much to historical patterns and practices of business representation, to the types of activities that exist within the business sector, and to interpretations of their own role and position within wider policymaking and implementation networks. This paper, drawing on a study of business agendas in post-devolution Scotland, demonstrates that in practice business agendas are highly complex. Their formation in any particular place depends on the actions of reflexive agents, whose perspectives and capacities are shaped by the social, economic, and political contexts within which they are operating. As such, any understanding of business agendas needs to identify the social relations of business as a whole, rather than assuming away such complexities.

Soft topographic map for clustering and classification of bacteria

In this work a new method for clustering and building a topographic representation of a bacteria taxonomy is presented. The method is based on the analysis of stable parts of the genome, the so-called “housekeeping genes”. The proposed method generates topographic maps of the bacteria taxonomy, where relations among different type strains can be visually inspected and verified. Two well known DNA alignement algorithms are applied to the genomic sequences. Topographic maps are optimized to represent the similarity among the sequences according to their evolutionary distances. The experimental analysis is carried out on 147 type strains of the Gammaprotebacteria class by means of the 16S rRNA housekeeping gene. Complete sequences of the gene have been retrieved from the NCBI public database. In the experimental tests the maps show clusters of homologous type strains and present some singular cases potentially due to incorrect classification or erroneous annotations in the database.

The representation of delayed intentions: a prospective subject-performed task?

To-be-enacted material is more accessible in tests of recognition and lexical decision than material not intended for action (T. Goschke J. Kuhl, 1993; R. L. Marsh, J. L. Hicks, & M. L. Bink, 1998). This finding has been attributed to the superior status of intention-related information. The current article explores an alternative (action-superiority) account that draws parallels between the intended enactment effect (IEE) and the subject-performed task effect. Using 2 paradigms, the authors observed faster recognition latencies for both enacted and to-be-enacted material. It is crucial to note that there was no evidence of an IEE for items that had already been executed during encoding. The IEE was also eliminated when motor processing was prevented after verbal encoding. These findings suggest an overlap between overt and intended enactment and indicate that motor information may be activated for verbal material in preparation for subsequent execution.