Generación de una librería RVC - CAL para la etapa de estimación de abundancias en el proceso de análisis de imágenes hiperespectrales

Las imágenes hiperespectrales permiten extraer información con una gran resolución espectral, que se suele extender desde el espectro ultravioleta hasta el infrarrojo. Aunque esta tecnología fue aplicada inicialmente a la observación de la superficie terrestre, esta característica ha hecho que, en los últimos años, la aplicación de estas imágenes se haya expandido a otros campos, como la medicina y, en concreto, la detección del cáncer. Sin embargo, este nuevo ámbito de aplicación ha generado nuevas necesidades, como la del procesado de las imágenes en tiempo real. Debido, precisamente, a la gran resolución espectral, estas imágenes requieren una elevada capacidad computacional para ser procesadas, lo que imposibilita la consecución de este objetivo con las técnicas tradicionales de procesado. En este sentido, una de las principales líneas de investigación persigue el objetivo del tiempo real mediante la paralelización del procesamiento, dividiendo esta carga computacional en varios núcleos que trabajen simultáneamente. A este respecto, en el presente documento se describe el desarrollo de una librería de procesado hiperespectral para el lenguaje RVC - CAL, que está específicamente pensado para el desarrollo de aplicaciones multimedia y proporciona las herramientas necesarias para paralelizar las aplicaciones. En concreto, en este Proyecto Fin de Grado se han desarrollado las funciones necesarias para implementar dos de las cuatro fases de la cadena de análisis de una imagen hiperespectral - en concreto, las fases de estimación del número de endmembers y de la estimación de la distribución de los mismos en la imagen -; conviene destacar que este trabajo se complementa con el realizado por Daniel Madroñal en su Proyecto Fin de Grado, donde desarrolla las funciones necesarias para completar las otras dos fases de la cadena. El presente documento sigue la estructura clásica de un trabajo de investigación, exponiendo, en primer lugar, las motivaciones que han cimentado este Proyecto Fin de Grado y los objetivos que se esperan alcanzar con él. A continuación, se realiza un amplio análisis del estado del arte de las tecnologías necesarias para su desarrollo, explicando, por un lado, las imágenes hiperespectrales y, por otro, todos los recursos hardware y software necesarios para la implementación de la librería. De esta forma, se proporcionarán todos los conceptos técnicos necesarios para el correcto seguimiento de este documento. Tras ello, se detallará la metodología seguida para la generación de la mencionada librería, así como el proceso de implementación de una cadena completa de procesado de imágenes hiperespectrales que permita la evaluación tanto de la bondad de la librería como del tiempo necesario para analizar una imagen hiperespectral completa. Una vez expuesta la metodología utilizada, se analizarán en detalle los resultados obtenidos en las pruebas realizadas; en primer lugar, se explicarán los resultados individuales extraídos del análisis de las dos etapas implementadas y, posteriormente, se discutirán los arrojados por el análisis de la ejecución de la cadena completa, tanto en uno como en varios núcleos. Por último, como resultado de este estudio se extraen una serie de conclusiones, que engloban aspectos como bondad de resultados, tiempos de ejecución y consumo de recursos; asimismo, se proponen una serie de líneas futuras de actuación con las que se podría continuar y complementar la investigación desarrollada en este documento. ABSTRACT. Hyperspectral imaging collects information from across the electromagnetic spectrum, covering a wide range of wavelengths. Although this technology was initially developed for remote sensing and earth observation, its multiple advantages - such as high spectral resolution - led to its application in other fields, as cancer detection. However, this new field has shown specific requirements; for example, it needs to accomplish strong time specifications, since all the potential applications - like surgical guidance or in vivo tumor detection - imply real-time requisites. Achieving this time requirements is a great challenge, as hyperspectral images generate extremely high volumes of data to process. For that reason, some new research lines are studying new processing techniques, and the most relevant ones are related to system parallelization: in order to reduce the computational load, this solution executes image analysis in several processors simultaneously; in that way, this computational load is divided among the different cores, and real-time specifications can be accomplished. This document describes the construction of a new hyperspectral processing library for RVC - CAL language, which is specifically designed for multimedia applications and allows multithreading compilation and system parallelization. This Diploma Project develops the required library functions to implement two of the four stages of the hyperspectral imaging processing chain - endmember and abundance estimations -. The two other stages - dimensionality reduction and endmember extraction - are studied in the Diploma Project of Daniel Madroñal, which complements the research work described in this document. The document follows the classical structure of a research work. Firstly, it introduces the motivations that have inspired this Diploma Project and the main objectives to achieve. After that, it thoroughly studies the state of the art of the technologies related to the development of the library. The state of the art contains all the concepts needed to understand the contents of this research work, like the definition and applications of hyperspectral imaging and the typical processing chain. Thirdly, it explains the methodology of the library implementation, as well as the construction of a complete processing chain in RVC - CAL applying the mentioned library. This chain will test both the correct behavior of the library and the time requirements for the complete analysis of one hyperspectral image, either executing the chain in one processor or in several ones. Afterwards, the collected results will be carefully analyzed: first of all, individual results -from endmember and abundance estimations stages - will be discussed and, after that, complete results will be studied; this results will be obtained from the complete processing chain, so they will analyze the effects of multithreading and system parallelization on the mentioned processing chain. Finally, as a result of this discussion, some conclusions will be gathered regarding some relevant aspects, such as algorithm behavior, execution times and processing performance. Likewise, this document will conclude with the proposal of some future research lines that could continue the research work described in this document.

Mejora de la segmentación de espinas en imágenes de microscopía confocal

La reconstrucción y caracterización de las espinas dendríticas es hoy en día un área de trabajo de gran interés en la investigación neurobiológica. Las dendritas son prolongaciones en forma de ramas de la neurona. Las espinas dendríticas se encuentran a lo largo de las dendritas y son las encargadas de transmitir los impulsos electroquímicos al cuerpo de la neurona. El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo con el objetivo de mejorar las reconstrucciones 3D de las espinas dendríticas. Se ha utilizado un algoritmo de segmentación basado en los contornos activos morfológicos para analizar las imágenes de partida y conseguir nuevas reconstrucciones 3D fieles a estas imágenes. En este documento presentamos todo el desarrollo necesario para llevar a cabo los objetivos del proyecto. Por último también se presentarán los resultados obtenidos con este método comparándolo con las reconstrucciones de partida. ABSTRACT The reconstruction and characterization of dendritic spines is a hot topic in modern neurobiology research. Dendrites are the branched ramifications of a neuron. Dendritic spines are found along the dendrites and are responsible for transmitting electrochemical signals to the neuron’s main body. The purpose of this work is to develop an algorithm to improve the 3D reconstruction of dendritic spines. We use a segmentation algorithm based on morphological active contours to analyze the images and get new faithful 3D reconstructions of these images. In this document we present all the development necessary to accomplish the project goals. Finally, we will compare present results obtained by this method with the starting reconstructions.

Qué se espera de la agricultura digital

En el año 2004 augurábamos que los sistemas de comunicación digital en las máquinas agrícolas y el estándar Isobus constituirían el comienzo de una nueva forma de trabajar con la maquinaria en campo (Barreiro, 2004). Aspecto que se ha visto refrendado por su paulatina incorporación a nuevas máquinas (solo en MAQ,hemos realizado veinte pruebas en los últimos cinco años). Hoy diez años después, en el LPF_Tagralia pensamos que el concepto de agricultura digital es un paraguas que en un futuro próximo puede mejorar la condición de la agricultura familiar e industrial, y sus resultados de producción, así como generar un importante número de oportunidades de negocio para emprendedores capaces de integrar lo local y lo tecnológico.

Sistemas multiespectrales e hiperespectrales para la observación del territorio : análisis y aplicación a la prospección de hidrocarburos.

La observación de la Tierra es una herramienta de gran utilidad en la actualidad para el estudio de los fenómenos que se dan en la misma. La observación se puede realizar a distintas escalas y por distintos métodos dependiendo del propósito. El actual Trabajo Final de Grado persigue exponer la observación del territorio mediante técnicas de Teledetección, o Detección Remota, y su aplicación en la exploración de hidrocarburos. Desde la Segunda Guerra Mundial el capturar imágenes aéreas de regiones de la Tierra estaba restringido a usos cartográficos en el sentido estricto. Desde aquellos tiempos, hasta ahora, ha acontecido una serie de avances científicos que permiten deducir características intrínsecas de la Tierra mediante mecanismos complejos que no apreciamos a simple vista, pero que, están configurados mediante determinados parámetros geométricos y electrónicos, que permiten generar series temporales de fenómenos físicos que se dan en la Tierra. Hoy en día se puede afirmar que el aprovechamiento del espectro electromagnético está en un punto máximo. Se ha pasado del análisis de la región del espectro visible al análisis del espectro en su totalidad. Esto supone el desarrollo de nuevos algoritmos, técnicas y procesos para extraer la mayor cantidad de información acerca de la interacción de la materia con la radiación electromagnética. La información que generan los sistemas de captura va a servir para la aplicación directa e indirecta de métodos de prospección de hidrocarburos. Las técnicas utilizadas en detección por sensores remotos, aplicadas en campañas geofísicas, son utilizadas para minimizar costes y maximizar resultados en investigaciones de campo. La predicción de anomalías en la zona de estudio depende del analista, quien diseña, calcula y evalúa las variaciones de la energía electromagnética reflejada o emitida por la superficie terrestre. Para dicha predicción se revisarán distintos programas espaciales, se evaluará la bondad de registro y diferenciación espectral mediante el uso de distintas clasificaciones (supervisadas y no supervisadas). Por su influencia directa sobre las observaciones realizadas, se realiza un estudio de la corrección atmosférica; se programan distintos modelos de corrección atmosférica para imágenes multiespectrales y se evalúan los métodos de corrección atmosférica en datos hiperespectrales. Se obtendrá temperatura de la zona de interés utilizando los sensores TM-4, ASTER y OLI, así como un Modelo Digital del Terreno generado por el par estereoscópico capturado por el sensor ASTER. Una vez aplicados estos procedimientos se aplicarán los métodos directos e indirectos, para la localización de zonas probablemente afectadas por la influencia de hidrocarburos y localización directa de hidrocarburos mediante teledetección hiperespectral. Para el método indirecto se utilizan imágenes capturadas por los sensores ETM+ y ASTER. Para el método directo se usan las imágenes capturadas por el sensor Hyperion. ABSTRACT The observation of the Earth is a wonderful tool for studying the different kind of phenomena that occur on its surface. The observation could be done by different scales and by different techniques depending on the information of interest. This Graduate Thesis is intended to expose the territory observation by remote sensing acquiring data systems and the analysis that can be developed to get information of interest. Since Second World War taking aerials photographs of scene was restricted only to a cartographic sense. From these days to nowadays, it have been developed many scientific advances that make capable the interpretation of the surface behavior trough complex systems that are configure by specific geometric and electronic parameters that make possible acquiring time series of the phenomena that manifest on the earth’s surface. Today it is possible to affirm that the exploitation of the electromagnetic spectrum is on a maxim value. In the past, analysis of the electromagnetic spectrum was carry in a narrow part of it, today it is possible to study entire. This implicates the development of new algorithms, process and techniques for the extraction of information about the interaction of matter with electromagnetic radiation. The information that has been acquired by remote sensing sensors is going to be a helpful tool for the exploration of hydrocarbon through direct and vicarious methods. The techniques applied in remote sensing, especially in geophysical campaigns, are employed to minimize costs and maximize results of ground-based geologic investigations. Forecasting of anomalies in the region of interest depends directly on the expertise data analyst who designs, computes and evaluates variations in the electromagnetic energy reflected or emanated from the earth’s surface. For an optimal prediction a review of the capture system take place; assess of the goodness in data acquisition and spectral separability, is carried out by mean of supervised and unsupervised classifications. Due to the direct influence of the atmosphere in the register data, a study of the minimization of its influence has been done; a script has been programed for the atmospheric correction in multispectral data; also, a review of hyperspectral atmospheric correction is conducted. Temperature of the region of interest is computed using the images captured by TM-4, ASTER and OLI, in addition to a Digital Terrain Model generated by a pair of stereo images taken by ASTER sensor. Once these procedures have finished, direct and vicarious methods are applied in order to find altered zones influenced by hydrocarbons, as well as pinpoint directly hydrocarbon presence by mean of hyperspectral remote sensing. For this purpose ETM+ and ASTER sensors are used to apply the vicarious method and Hyperion images are used to apply the direct method.

Estimación de biomasa forestal mediante el uso de imágenes radar.

La importancia de la Biomasa a nivel mundial, ha llevado a que más de 130 países celebren el protocolo de Kioto sobre el cambio climático dictaminando como objetivo la reducción de las emisiones de seis gases de efecto invernadero y tres gases industriales fluorados, así como la incorporación de la fijación del CO2 como un objetivo dentro de los criterios de gestión de bosques. Entre las metodologías no destructivas para estimación de biomasa, aquí desarrolladas se describen tres técnicas que varios autores han propuesto para calcular los valores de biomasa y carbono, tal como el uso de ecuaciones alométricas por medio de la medición de variables dasométricas como el DAP, la aplicación de la teoría de huecos (v.g. DHP, TRAC), y la obtención de biomasa mediante información radar. Las imágenes radar proporcionan una clara ventaja al poder ser adquiridas en cualquier momento del día e independientemente de las condiciones climatológicas. Se han adquirido dos imágenes de sensores diferentes, tal como ALOSPALSAR que trabaja en la banda L y RADARSAT-2 que trabaja en la banda C, se aplica la metodología descrita por Saatchi et al. (2007), desarrollando los algoritmos semiempíricos propuestos para la estimación de biomasa del fuste (Ws) y biomasa de la copa (Wc), obteniendo los coeficientes a partir de información adquirida en campo. ABSTRACT The importance of biomass worldwide has led to more than 130 countries to celebrate the Kyoto Protocol, aimed at reducing emissions of six greenhouse gases and three fluorinated industrial gases, and the incorporation of the fixation of CO2 as an objective within forest management criteria. Among the non-destructive methods for estimating biomass, three techniques were developed. These have been described by some authors, as the use of allometric equations by measuring forest variables such as the DAP, the application of the Gap Theory (e.g. DHP, TRAC), as well as deriving biomass by radar information. The radar images provide a clear advantage since they can be gathered at any time of the day regardless of the weather conditions. For this purpose, two radar products have acquired from different sensors, such as ALOSPALSAR operating on L frequency band and RADARSAT-2 operating on C frequency band. The methodology applied in this work is described in Saatchi et al. (2007), that develop semiempirical algorithms for estimating stem biomass (Ws) and crown biomass (Wc). The corresponding coefficients are determined by means of regression procedures using field information derived from allometric and radiation measurements.

Alegorías del viaje y de las ciudades

En este trabajo nos proponemos enfrentar el enfoque del debate en el Congreso "el dibujo de los viajes de arquitecto" con "Augmented Environment" por las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TIC), la consideración del tiempo como la variable principal y la movilidad en un mundo globalizado. En este entorno, se revisa el concepto de "viaje" como una experiencia formativa en arquitectura y el "dibujo" se compara con el concepto de "aprender de las imágenes".

Transformada Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT) y su aplicación en Teledetección. Nuevos modelos y aplicaciones

La teledetección o percepción remota (remote sensing) es la ciencia que abarca la obtención de información (espectral, espacial, temporal) sobre un objeto, área o fenómeno a través del análisis de datos adquiridos por un dispositivo que no está en contacto con el elemento estudiado. Los datos obtenidos a partir de la teledetección para la observación de la superficie terrestre comúnmente son imágenes, que se caracterizan por contar con un sinnúmero de aplicaciones que están en continua evolución, por lo cual para solventar los constantes requerimientos de nuevas aplicaciones a menudo se proponen nuevos algoritmos que mejoran o facilitan algún proceso en particular. Para el desarrollo de dichos algoritmos, es preciso hacer uso de métodos matemáticos que permitan la manipulación de la información con algún fin específico. Dentro de estos métodos, el análisis multi-resolución se caracteriza por permitir analizar una señal en diferentes escalas, lo que facilita trabajar con datos que puedan tener resoluciones diferentes, tal es el caso de las imágenes obtenidas mediante teledetección. Una de las alternativas para la implementación de análisis multi-resolución es la Transformada Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT). Esta transformada se implementa a partir de dos filtros reales y se caracteriza por presentar invariancia a traslaciones, precio a pagar por su característica de no ser críticamente muestreada. A partir de las características de la DT-CWT se propone su uso en el diseño de algoritmos de procesamiento de imagen, particularmente imágenes de teledetección. Estos nuevos algoritmos de procesamiento digital de imágenes de teledetección corresponden particularmente a fusión y detección de cambios. En este contexto esta tesis presenta tres algoritmos principales aplicados a fusión, evaluación de fusión y detección de cambios en imágenes. Para el caso de fusión de imágenes, se presenta un esquema general que puede ser utilizado con cualquier algoritmo de análisis multi-resolución; este algoritmo parte de la implementación mediante DT-CWT para luego extenderlo a un método alternativo, el filtro bilateral. En cualquiera de los dos casos la metodología implica que la inyección de componentes pueda realizarse mediante diferentes alternativas. En el caso del algoritmo de evaluación de fusión se presenta un nuevo esquema que hace uso de procesos de clasificación, lo que permite evaluar los resultados del proceso de fusión de forma individual para cada tipo de cobertura de uso de suelo que se defina en el proceso de evaluación. Esta metodología permite complementar los procesos de evaluación tradicionales y puede facilitar el análisis del impacto de la fusión sobre determinadas clases de suelo. Finalmente, los algoritmos de detección de cambios propuestos abarcan dos enfoques. El primero está orientado a la obtención de mapas de sequía en datos multi-temporales a partir de índices espectrales. El segundo enfoque propone la utilización de un índice global de calidad espectral como filtro espacial. La utilización de dicho filtro facilita la comparación espectral global entre dos imágenes, esto unido a la utilización de umbrales, conlleva a la obtención de imágenes diferencia que contienen la información de cambio. ABSTRACT Remote sensing is a science relates to information gathering (spectral, spatial, temporal) about an object, area or phenomenon, through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the studied item. In general, data obtained from remote sensing to observe the earth’s surface are images, which are characterized by having a number of applications that are constantly evolving. Therefore, to solve the constant requirements of applications, new algorithms are proposed to improve or facilitate a particular process. With the purpose of developing these algorithms, each application needs mathematical methods, such as the multiresolution analysis which allows to analyze a signal at different scales. One of the options is the Dual Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) which is implemented from two real filters and is characterized by invariance to translations. Among the advantages of this transform is its successful application in image fusion and change detection areas. In this regard, this thesis presents three algorithms applied to image fusion, assessment for image fusion and change detection in multitemporal images. For image fusion, it is presented a general outline that can be used with any multiresolution analysis technique; this algorithm is proposed at first with DT-CWT and then extends to an alternative method, the bilateral filter. In either case the method involves injection of components by various means. For fusion assessment, the proposal is focused on a scheme that uses classification processes, which allows evaluating merger results individually for each type of land use coverage that is defined in evaluation process. This methodology allows complementing traditional assessment processes and can facilitate impact analysis of the merger on certain kinds of soil. Finally, two approaches of change detection algorithms are included. The first is aimed at obtaining drought maps in multitemporal data from spectral indices. The second one takes a global index of spectral quality as a spatial filter. The use of this filter facilitates global spectral comparison between two images and by means of thresholding, allows imaging containing change information.

Desarrollo de un sistema de digitalización y análisis de imágenes de microscopía para el diagnóstico de tuberculosis mediante inteligencia colectiva y gamificación

En este Trabajo de Fin de Grado se diseña, implementa y evalúa un sistema se digitalización de muestras de esputo basado en telefonía móvil e integrable con TuberSpot. Además, se proponen técnicas de procesamiento de imagen para el control de calidad del análisis y se implementa un mecanismo para evaluar la eficiencia de la inteligencia colectiva y la gamificación en este contexto. El sistema de adquisición propuesto utiliza smartphones, adaptadores móvil-microscopio y una aplicación Android. El protocolo de adquisición se ha diseñado conforme a un estudio realizado con personal médico cualificado. El control de calidad se basa en la inserción de bacilos simulados en las imágenes. Para la evaluación de eficiencia de TuberSpot se crea, en colaboración con médicos especialistas, un repositorio de imágenes en las que posición y número de bacilos quedan registrados.

Laser remote sensing applications (LiDAR) in forest hydrology and the management of river ecosystems.

La utilización de sensores láser desde plataformas aéreas (LiDAR) ofrece nuevas posibilidades en el cartografiado de sistemas fluviales, tanto en áreas densamente cubiertas por vegetación, como en aquellas que presentan una escasa cubierta. La información topográfica de alta resolución que se obtiene a partir de las medidas láser puede ser utilizada en el análisis y estimación de diversas variables hidrológicas, y en el estudio de diferentes componentes del medio fluvial. Entre éstas, cabe citar la vegetación riparia, la morfología fluvial, el régimen hidrológico o el grado de alteración de los ecosistemas debido a las presiones de origen antrópico. La gestión del medio fluvial puede ser mejorada en gran medida gracias a la precisión y fiabilidad de esta información. En muchas ocasiones, el escaso relieve de los valles fluviales y la densa cubierta vegetal que existe en ellos han dificultado la aplicación de otras técnicas de teledetección. Sin embargo, los datos obtenidos mediante altimetría láser son especialmente aconsejables para estos trabajos, mediante análisis numéricos o a través de la simple interpretación de las imágenes obtenidas. Este artículo muestra las posibilidades de uso de los datos LiDAR en hidrología forestal y en la gestión de zonas húmedas, a lo largo de tramos con condiciones climáticas bien diferenciadas. En todas ellas, se comparan los resultados obtenidos mediante la aplicación de distinto software, con el fin de mostrar la mejor metodología de tratamiento de la información láser. Asimismo, se muestra la diferencia con otras técnicas de teledetección, y se muestra la fácil integración de los datos LiDAR con otras herramientas y metodologías de estudio de las variables citadas.

Implementación de una Support Vector Machine en RVC – CAL para imágenes hiperespectrales

El análisis de imágenes hiperespectrales permite obtener información con una gran resolución espectral: cientos de bandas repartidas desde el espectro infrarrojo hasta el ultravioleta. El uso de dichas imágenes está teniendo un gran impacto en el campo de la medicina y, en concreto, destaca su utilización en la detección de distintos tipos de cáncer. Dentro de este campo, uno de los principales problemas que existen actualmente es el análisis de dichas imágenes en tiempo real ya que, debido al gran volumen de datos que componen estas imágenes, la capacidad de cómputo requerida es muy elevada. Una de las principales líneas de investigación acerca de la reducción de dicho tiempo de procesado se basa en la idea de repartir su análisis en diversos núcleos trabajando en paralelo. En relación a esta línea de investigación, en el presente trabajo se desarrolla una librería para el lenguaje RVC – CAL – lenguaje que está especialmente pensado para aplicaciones multimedia y que permite realizar la paralelización de una manera intuitiva – donde se recogen las funciones necesarias para implementar el clasificador conocido como Support Vector Machine – SVM. Cabe mencionar que este trabajo complementa el realizado en [1] y [2] donde se desarrollaron las funciones necesarias para implementar una cadena de procesado que utiliza el método unmixing para procesar la imagen hiperespectral. En concreto, este trabajo se encuentra dividido en varias partes. La primera de ellas expone razonadamente los motivos que han llevado a comenzar este Trabajo de Investigación y los objetivos que se pretenden conseguir con él. Tras esto, se hace un amplio estudio del estado del arte actual y, en él, se explican tanto las imágenes hiperespectrales como sus métodos de procesado y, en concreto, se detallará el método que utiliza el clasificador SVM. Una vez expuesta la base teórica, nos centraremos en la explicación del método seguido para convertir una versión en Matlab del clasificador SVM optimizado para analizar imágenes hiperespectrales; un punto importante en este apartado es que se desarrolla la versión secuencial del algoritmo y se asientan las bases para una futura paralelización del clasificador. Tras explicar el método utilizado, se exponen los resultados obtenidos primero comparando ambas versiones y, posteriormente, analizando por etapas la versión adaptada al lenguaje RVC – CAL. Por último, se aportan una serie de conclusiones obtenidas tras analizar las dos versiones del clasificador SVM en cuanto a bondad de resultados y tiempos de procesado y se proponen una serie de posibles líneas de actuación futuras relacionadas con dichos resultados. ABSTRACT. Hyperspectral imaging allows us to collect high resolution spectral information: hundred of bands covering from infrared to ultraviolet spectrum. These images have had strong repercussions in the medical field; in particular, we must highlight its use in cancer detection. In this field, the main problem we have to deal with is the real time analysis, because these images have a great data volume and they require a high computational power. One of the main research lines that deals with this problem is related with the analysis of these images using several cores working at the same time. According to this investigation line, this document describes the development of a RVC – CAL library – this language has been widely used for working with multimedia applications and allows an optimized system parallelization –, which joins all the functions needed to implement the Support Vector Machine – SVM - classifier. This research complements the research conducted in [1] and [2] where the necessary functions to implement the unmixing method to analyze hyperspectral images were developed. The document is divided in several chapters. The first of them introduces the motivation of the Master Thesis and the main objectives to achieve. After that, we study the state of the art of some technologies related with this work, like hyperspectral images, their processing methods and, concretely, the SVM classifier. Once we have exposed the theoretical bases, we will explain the followed methodology to translate a Matlab version of the SVM classifier optimized to process an hyperspectral image to RVC – CAL language; one of the most important issues in this chapter is that a sequential implementation is developed and the bases of a future parallelization of the SVM classifier are set. At this point, we will expose the results obtained in the comparative between versions and then, the results of the different steps that compose the SVM in its RVC – CAL version. Finally, we will extract some conclusions related with algorithm behavior and time processing. In the same way, we propose some future research lines according to the results obtained in this document.

Methods for the analysis of multi-scale cell dynamics from fluorescence microscopy images

La embriogénesis es el proceso mediante el cual una célula se convierte en un ser un vivo. A lo largo de diferentes etapas de desarrollo, la población de células va proliferando a la vez que el embrión va tomando forma y se configura. Esto es posible gracias a la acción de varios procesos genéticos, bioquímicos y mecánicos que interaccionan y se regulan entre ellos formando un sistema complejo que se organiza a diferentes escalas espaciales y temporales. Este proceso ocurre de manera robusta y reproducible, pero también con cierta variabilidad que permite la diversidad de individuos de una misma especie. La aparición de la microscopía de fluorescencia, posible gracias a proteínas fluorescentes que pueden ser adheridas a las cadenas de expresión de las células, y los avances en la física óptica de los microscopios han permitido observar este proceso de embriogénesis in-vivo y generar secuencias de imágenes tridimensionales de alta resolución espacio-temporal. Estas imágenes permiten el estudio de los procesos de desarrollo embrionario con técnicas de análisis de imagen y de datos, reconstruyendo dichos procesos para crear la representación de un embrión digital. Una de las más actuales problemáticas en este campo es entender los procesos mecánicos, de manera aislada y en interacción con otros factores como la expresión genética, para que el embrión se desarrolle. Debido a la complejidad de estos procesos, estos problemas se afrontan mediante diferentes técnicas y escalas específicas donde, a través de experimentos, pueden hacerse y confrontarse hipótesis, obteniendo conclusiones sobre el funcionamiento de los mecanismos estudiados. Esta tesis doctoral se ha enfocado sobre esta problemática intentando mejorar las metodologías del estado del arte y con un objetivo específico: estudiar patrones de deformación que emergen del movimiento organizado de las células durante diferentes estados del desarrollo del embrión, de manera global o en tejidos concretos. Estudios se han centrado en la mecánica en relación con procesos de señalización o interacciones a nivel celular o de tejido. En este trabajo, se propone un esquema para generalizar el estudio del movimiento y las interacciones mecánicas que se desprenden del mismo a diferentes escalas espaciales y temporales. Esto permitiría no sólo estudios locales, si no estudios sistemáticos de las escalas de interacción mecánica dentro de un embrión. Por tanto, el esquema propuesto obvia las causas de generación de movimiento (fuerzas) y se centra en la cuantificación de la cinemática (deformación y esfuerzos) a partir de imágenes de forma no invasiva. Hoy en día las dificultades experimentales y metodológicas y la complejidad de los sistemas biológicos impiden una descripción mecánica completa de manera sistemática. Sin embargo, patrones de deformación muestran el resultado de diferentes factores mecánicos en interacción con otros elementos dando lugar a una organización mecánica, necesaria para el desarrollo, que puede ser cuantificado a partir de la metodología propuesta en esta tesis. La metodología asume un medio continuo descrito de forma Lagrangiana (en función de las trayectorias de puntos materiales que se mueven en el sistema en lugar de puntos espaciales) de la dinámica del movimiento, estimado a partir de las imágenes mediante métodos de seguimiento de células o de técnicas de registro de imagen. Gracias a este esquema es posible describir la deformación instantánea y acumulada respecto a un estado inicial para cualquier dominio del embrión. La aplicación de esta metodología a imágenes 3D + t del pez zebra sirvió para desvelar estructuras mecánicas que tienden a estabilizarse a lo largo del tiempo en dicho embrión, y que se organizan a una escala semejante al del mapa de diferenciación celular y con indicios de correlación con patrones de expresión genética. También se aplicó la metodología al estudio del tejido amnioserosa de la Drosophila (mosca de la fruta) durante el cierre dorsal, obteniendo indicios de un acoplamiento entre escalas subcelulares, celulares y supracelulares, que genera patrones complejos en respuesta a la fuerza generada por los esqueletos de acto-myosina. En definitiva, esta tesis doctoral propone una estrategia novedosa de análisis de la dinámica celular multi-escala que permite cuantificar patrones de manera inmediata y que además ofrece una representación que reconstruye la evolución de los procesos como los ven las células, en lugar de como son observados desde el microscopio. Esta metodología por tanto permite nuevas formas de análisis y comparación de embriones y tejidos durante la embriogénesis a partir de imágenes in-vivo. ABSTRACT The embryogenesis is the process from which a single cell turns into a living organism. Through several stages of development, the cell population proliferates at the same time the embryo shapes and the organs develop gaining their functionality. This is possible through genetic, biochemical and mechanical factors that are involved in a complex interaction of processes organized in different levels and in different spatio-temporal scales. The embryogenesis, through this complexity, develops in a robust and reproducible way, but allowing variability that makes possible the diversity of living specimens. The advances in physics of microscopes and the appearance of fluorescent proteins that can be attached to expression chains, reporting about structural and functional elements of the cell, have enabled for the in-vivo observation of embryogenesis. The imaging process results in sequences of high spatio-temporal resolution 3D+time data of the embryogenesis as a digital representation of the embryos that can be further analyzed, provided new image processing and data analysis techniques are developed. One of the most relevant and challenging lines of research in the field is the quantification of the mechanical factors and processes involved in the shaping process of the embryo and their interactions with other embryogenesis factors such as genetics. Due to the complexity of the processes, studies have focused on specific problems and scales controlled in the experiments, posing and testing hypothesis to gain new biological insight. However, methodologies are often difficult to be exported to study other biological phenomena or specimens. This PhD Thesis is framed within this paradigm of research and tries to propose a systematic methodology to quantify the emergent deformation patterns from the motion estimated in in-vivo images of embryogenesis. Thanks to this strategy it would be possible to quantify not only local mechanisms, but to discover and characterize the scales of mechanical organization within the embryo. The framework focuses on the quantification of the motion kinematics (deformation and strains), neglecting the causes of the motion (forces), from images in a non-invasive way. Experimental and methodological challenges hamper the quantification of exerted forces and the mechanical properties of tissues. However, a descriptive framework of deformation patterns provides valuable insight about the organization and scales of the mechanical interactions, along the embryo development. Such a characterization would help to improve mechanical models and progressively understand the complexity of embryogenesis. This framework relies on a Lagrangian representation of the cell dynamics system based on the trajectories of points moving along the deformation. This approach of analysis enables the reconstruction of the mechanical patterning as experienced by the cells and tissues. Thus, we can build temporal profiles of deformation along stages of development, comprising both the instantaneous events and the cumulative deformation history. The application of this framework to 3D + time data of zebrafish embryogenesis allowed us to discover mechanical profiles that stabilized through time forming structures that organize in a scale comparable to the map of cell differentiation (fate map), and also suggesting correlation with genetic patterns. The framework was also applied to the analysis of the amnioserosa tissue in the drosophila’s dorsal closure, revealing that the oscillatory contraction triggered by the acto-myosin network organized complexly coupling different scales: local force generation foci, cellular morphology control mechanisms and tissue geometrical constraints. In summary, this PhD Thesis proposes a theoretical framework for the analysis of multi-scale cell dynamics that enables to quantify automatically mechanical patterns and also offers a new representation of the embryo dynamics as experienced by cells instead of how the microscope captures instantaneously the processes. Therefore, this framework enables for new strategies of quantitative analysis and comparison between embryos and tissues during embryogenesis from in-vivo images.

Detectores monolíticos y sensores compatibles con altos campos magnéticos para tomografía por emisión de positrones

Esta tesis recoje un trabajo experimental centrado en profundizar sobre el conocimiento de los bloques detectores monolíticos como alternativa a los detectores segmentados para tomografía por emisión de positrones (Positron Emission Tomography, PET). El trabajo llevado a cabo incluye el desarrollo, la caracterización, la puesta a punto y la evaluación de prototipos demostradores PET utilizando bloques monolíticos de ortosilicato de lutecio ytrio dopado con cerio (Cerium-Doped Lutetium Yttrium Orthosilicate, LYSO:Ce) usando sensores compatibles con altos campos magnéticos, tanto fotodiodos de avalancha (Avalanche Photodiodes, APDs) como fotomultiplicadores de silicio (Silicon Photomultipliers, SiPMs). Los prototipos implementados con APDs se construyeron para estudiar la viabilidad de un prototipo PET de alta sensibilidad previamente simulado, denominado BrainPET. En esta memoria se describe y caracteriza la electrónica frontal integrada utilizada en estos prototipos junto con la electrónica de lectura desarrollada específicamente para los mismos. Se muestran los montajes experimentales para la obtención de las imágenes tomográficas PET y para el entrenamiento de los algoritmos de red neuronal utilizados para la estimación de las posiciones de incidencia de los fotones γ sobre la superficie de los bloques monolíticos. Con el prototipo BrainPET se obtuvieron resultados satisfactorios de resolución energética (13 % FWHM), precisión espacial de los bloques monolíticos (~ 2 mm FWHM) y resolución espacial de la imagen PET de 1,5 - 1,7 mm FWHM. Además se demostró una capacidad resolutiva en la imagen PET de ~ 2 mm al adquirir simultáneamente imágenes de fuentes radiactivas separadas a distancias conocidas. Sin embargo, con este prototipo se detectaron también dos limitaciones importantes. En primer lugar, se constató una falta de flexibilidad a la hora de trabajar con un circuito integrado de aplicación específica (Application Specific Integrated Circuit, ASIC) cuyo diseño electrónico no era propio sino comercial, unido al elevado coste que requieren las modificaciones del diseño de un ASIC con tales características. Por otra parte, la caracterización final de la electrónica integrada del BrainPET mostró una resolución temporal con amplio margen de mejora (~ 13 ns FWHM). Tomando en cuenta estas limitaciones obtenidas con los prototipos BrainPET, junto con la evolución tecnológica hacia matrices de SiPM, el conocimiento adquirido con los bloques monolíticos se trasladó a la nueva tecnología de sensores disponible, los SiPMs. A su vez se inició una nueva estrategia para la electrónica frontal, con el ASIC FlexToT, un ASIC de diseño propio basado en un esquema de medida del tiempo sobre umbral (Time over Threshold, ToT), en donde la duración del pulso de salida es proporcional a la energía depositada. Una de las características más interesantes de este esquema es la posibilidad de manejar directamente señales de pulsos digitales, en lugar de procesar la amplitud de las señales analógicas. Con esta arquitectura electrónica se sustituyen los conversores analógicos digitales (Analog to Digital Converter, ADCs) por conversores de tiempo digitales (Time to Digital Converter, TDCs), pudiendo implementar éstos de forma sencilla en matrices de puertas programmable ‘in situ’ (Field Programmable Gate Array, FPGA), reduciendo con ello el consumo y la complejidad del diseño. Se construyó un nuevo prototipo demostrador FlexToT para validar dicho ASIC para bloques monolíticos o segmentados. Se ha llevado a cabo el diseño y caracterización de la electrónica frontal necesaria para la lectura del ASIC FlexToT, evaluando su linealidad y rango dinámico, el comportamiento frente a ruido así como la no linealidad diferencial obtenida con los TDCs implementados en la FPGA. Además, la electrónica presentada en este trabajo es capaz de trabajar con altas tasas de actividad y de discriminar diferentes centelleadores para aplicaciones phoswich. El ASIC FlexToT proporciona una excelente resolución temporal en coincidencia para los eventos correspondientes con el fotopico de 511 keV (128 ps FWHM), solventando las limitaciones de resolución temporal del prototipo BrainPET. Por otra parte, la resolución energética con bloques monolíticos leidos por ASICs FlexToT proporciona una resolución energética de 15,4 % FWHM a 511 keV. Finalmente, se obtuvieron buenos resultados en la calidad de la imagen PET y en la capacidad resolutiva del demostrador FlexToT, proporcionando resoluciones espaciales en el centro del FoV en torno a 1,4 mm FWHM. ABSTRACT This thesis is focused on the development of experimental activities used to deepen the knowledge of monolithic detector blocks as an alternative to segmented detectors for Positron Emission Tomography (PET). It includes the development, characterization, setting up, running and evaluation of PET demonstrator prototypes with monolithic detector blocks of Cerium-doped Lutetium Yttrium Orthosilicate (LYSO:Ce) using magnetically compatible sensors such as Avalanche Photodiodes (APDs) and Silicon Photomultipliers (SiPMs). The prototypes implemented with APDs were constructed to validate the viability of a high-sensitivity PET prototype that had previously been simulated, denominated BrainPET. This work describes and characterizes the integrated front-end electronics used in these prototypes, as well as the electronic readout system developed especially for them. It shows the experimental set-ups to obtain the tomographic PET images and to train neural networks algorithms used for position estimation of photons impinging on the surface of monolithic blocks. Using the BrainPET prototype, satisfactory energy resolution (13 % FWHM), spatial precision of monolithic blocks (~ 2 mm FWHM) and spatial resolution of the PET image (1.5 – 1.7 mm FWHM) in the center of the Field of View (FoV) were obtained. Moreover, we proved the imaging capabilities of this demonstrator with extended sources, considering the acquisition of two simultaneous sources of 1 mm diameter placed at known distances. However, some important limitations were also detected with the BrainPET prototype. In the first place, it was confirmed that there was a lack of flexibility working with an Application Specific Integrated Circuit (ASIC) whose electronic design was not own but commercial, along with the high cost required to modify an ASIC design with such features. Furthermore, the final characterization of the BrainPET ASIC showed a timing resolution with room for improvement (~ 13 ns FWHM). Taking into consideration the limitations obtained with the BrainPET prototype, along with the technological evolution in magnetically compatible devices, the knowledge acquired with the monolithic blocks were transferred to the new technology available, the SiPMs. Moreover, we opted for a new strategy in the front-end electronics, the FlexToT ASIC, an own design ASIC based on a Time over Threshold (ToT) scheme. One of the most interesting features underlying a ToT architecture is the encoding of the analog input signal amplitude information into the duration of the output signals, delivering directly digital pulses. The electronic architecture helps substitute the Analog to Digital Converters (ADCs) for Time to Digital Converters (TDCs), and they are easily implemented in Field Programmable Gate Arrays (FPGA), reducing the consumption and the complexity of the design. A new prototype demonstrator based on SiPMs was implemented to validate the FlexToT ASIC for monolithic or segmented blocks. The design and characterization of the necessary front-end electronic to read-out the signals from the ASIC was carried out by evaluating its linearity and dynamic range, its performance with an external noise signal, as well as the differential nonlinearity obtained with the TDCs implemented in the FPGA. Furthermore, the electronic presented in this work is capable of working at high count rates and discriminates different phoswich scintillators. The FlexToT ASIC provides an excellent coincidence time resolution for events that correspond to 511 keV photopeak (128 ps FWHM), resolving the limitations of the poor timing resolution of the BrainPET prototype. Furthermore, the energy resolution with monolithic blocks read by FlexToT ASICs provides an energy resolution of 15.4 % FWHM at 511 keV. Finally, good results were obtained in the quality of the PET image and the resolving power of the FlexToT demonstrator, providing spatial resolutions in the centre of the FoV at about 1.4 mm FWHM.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y reconocimiento de microcalcificaciones en mamografía mediante descriptores de escala y redes jerárquicas

La presente Tesis investiga el campo del reconocimiento automático de imágenes mediante ordenador aplicado al análisis de imágenes médicas en mamografía digital. Hay un interés por desarrollar sistemas de aprendizaje que asistan a los radiólogos en el reconocimiento de las microcalcificaciones para apoyarles en los programas de cribado y prevención del cáncer de mama. Para ello el análisis de las microcalcificaciones se ha revelado como técnica clave de diagnóstico precoz, pero sin embargo el diseño de sistemas automáticos para reconocerlas es complejo por la variabilidad y condiciones de las imágenes mamográficas. En este trabajo se analizan los planteamientos teóricos de diseño de sistemas de reconocimiento de imágenes, con énfasis en los problemas específicos de detección y clasificación de microcalcificaciones. Se ha realizado un estudio que incluye desde las técnicas de operadores morfológicos, redes neuronales, máquinas de vectores soporte, hasta las más recientes de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales, contemplando la importancia de los conceptos de escala y jerarquía a la hora del diseño y sus implicaciones en la búsqueda de la arquitectura de conexiones y capas de la red. Con estos fundamentos teóricos y elementos de diseño procedentes de otros trabajos en este área realizados por el autor, se implementan tres sistemas de reconocimiento de mamografías que reflejan una evolución tecnológica, culminando en un sistema basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) cuya arquitectura se diseña gracias al análisis teórico anterior y a los resultados prácticos de análisis de escalas llevados a cabo en nuestra base de datos de imágenes. Los tres sistemas se entrenan y validan con la base de datos de mamografías DDSM, con un total de 100 muestras de entrenamiento y 100 de prueba escogidas para evitar sesgos y reflejar fielmente un programa de cribado. La validez de las CNN para el problema que nos ocupa queda demostrada y se propone un camino de investigación para el diseño de su arquitectura. ABSTRACT This Dissertation investigates the field of computer image recognition applied to medical imaging in mammography. There is an interest in developing learning systems to assist radiologists in recognition of microcalcifications to help them in screening programs for prevention of breast cancer. Analysis of microcalcifications has emerged as a key technique for early diagnosis of breast cancer, but the design of automatic systems to recognize them is complicated by the variability and conditions of mammographic images. In this Thesis the theoretical approaches to design image recognition systems are discussed, with emphasis on the specific problems of detection and classification of microcalcifications. Our study includes techniques ranging from morphological operators, neural networks and support vector machines, to the most recent deep convolutional neural networks. We deal with learning theory by analyzing the importance of the concepts of scale and hierarchy at the design stage and its implications in the search for the architecture of connections and network layers. With these theoretical facts and design elements coming from other works in this area done by the author, three mammogram recognition systems which reflect technological developments are implemented, culminating in a system based on Convolutional Neural Networks (CNN), whose architecture is designed thanks to the previously mentioned theoretical study and practical results of analysis conducted on scales in our image database. All three systems are trained and validated against the DDSM mammographic database, with a total of 100 training samples and 100 test samples chosen to avoid bias and stand for a real screening program. The validity of the CNN approach to the problem is demonstrated and a research way to help in designing the architecture of these networks is proposed.

Diseño e implementación de una aplicación de detección como elemento de realidad aumentada en automóviles

En este proyecto se realiza el diseño y la implementación de un sistema que genera realidad aumentada, mediante la detección de vehículos que se encuentran en una trayectoria, y sirve de base para la conducción autónoma en vehículospara ambientes nocturnos ya que se ha observado mediante el estudio del arte que no existen aplicaciones de este tipo en dichas condiciones. La implementación de dicho sistema se realiza mediante una aplicación móvil en el sistema operativo de Android, que se apoya en sus librerías para el uso de sensores y la creación de menús, y las de OpenCV para el tratamiento de las imágenes. Además, se han realizado una serie de pruebas para demostrar la validez y la eficiencia de dicho algoritmo y se presenta al usuario mediante una aplicación de fácil manejo y uso en un dispositivo móvil. ABSTRACT. This project is about the design and implemantation of a system which generates augmented reality by detecting vehicles that stand along a followed trayectory, working out the basis for autonomus driving in night environments, because it was noticed that any other applications exist for this particular purpose, under the given circumstances. Implementation works through an Android mobile application, and learns over this operative system libraries in order to work with sensors, menu configurations, and OpenCV for image processing. A number of tests were run to prove the algorithm right and efficient; and it is introduced to the users via an easy-to-use app on a mobile device.

Diseño e implementación de una aplicación de detección como elemento de realidad aumentada en automóviles

En este proyecto se realiza el diseño y la implementación de un sistema que genera realidad aumentada, mediante la detección de vehículos que se encuentran en una trayectoria, y sirve de base para la conducción autónoma en vehículospara ambientes nocturnos ya que se ha observado mediante el estudio del arte que no existen aplicaciones de este tipo en dichas condiciones. La implementación de dicho sistema se realiza mediante una aplicación móvil en el sistema operativo de Android, que se apoya en sus librerías para el uso de sensores y la creación de menús, y las de OpenCV para el tratamiento de las imágenes. Además, se han realizado una serie de pruebas para demostrar la validez y la eficiencia de dicho algoritmo y se presenta al usuario mediante una aplicación de fácil manejo y uso en un dispositivo móvil. ABSTRACT. This project is about the design and implemantation of a system which generates augmented reality by detecting vehicles that stand along a followed trayectory, working out the basis for autonomus driving in night environments, because it was noticed that any other applications exist for this particular purpose, under the given circumstances. Implementation works through an Android mobile application, and learns over this operative system libraries in order to work with sensors, menu configurations, and OpenCV for image processing. A number of tests were run to prove the algorithm right and efficient; and it is introduced to the users via an easy-to-use app on a mobile device.