998 resultados para Regiones de interés
Resumo:
Resúmen basado en el del autor. Resúmen en castellano y en inglés
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En aquest projecte, titulat "GenRegion: aplicatiu de generació de màscares per a la codificació d'imatges amb regions d'interès", presentem una aplicació multiplataforma que visualitza imatges PGM i PPM amb un mínim cost de memòria i sobre les quals podrem dibuixar regions d'interès. L'aplicació carregarà només la part de la imatge que podem visualitzar a la pantalla de treball permetent treballar amb imatges de gran tamany. Les regions definides seran accessibles en tot moment, podent modificar-les i esborrar-les. Finalment podrem generar ja sigui una màscara de la imatge actual amb les regions definides o bé una imatge idèntica a l'original però on es visualitzaran les regions definides.
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Se ha desarrollado un trabajo de investigación para arrojar un haz de luz en ciertas regiones de interés en la codificación del estándar JPEG2000. La finalidad de esta investigación, es estudiar la posibilidad de realizar una extracción automatizada de contextos durante el proceso de codificación, de modo que se ajusten a la imagen procesada y observar qué ventajas nos aporta esto frente a los contextos establecidos por el estándar JPEG2000.
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Tras el fin de la Guerra Fría, la República de Turquía se vio ante la necesidad de establecer el papel que debía jugar en el cambiante Sistema Internacional. Una mayor presencia activa en Medio Oriente así como en sus regiones de interés, mediador entre partes en conflicto como también frente a Occidente y la construcción de un liderazgo regional, han ayudado progresivamente a construir una identidad turca como potencia media. De tal forma, ésta monografía pretende analizar el rol de Turquía como potencia media en la política mundial de Post Guerra Fría.
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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.
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Los países centrales desde sus centros científicos en Europa y Estados Unidos, y a través de visitas de científicos, se han dedicado a estudiar América Latina y otras regiones de la periferia del mundo. Sin embargo no son frecuentes los estudios que desde las regiones periféricas analicen la producción científica que se sigue llevando a cabo desde el extranjero, y especialmente desde los países centrales. Nos proponemos analizar la producción científica que toma como objeto de estudio a Argentina, como tema o como espacio territorial de desarrollo de las investigaciones. Nos interesa en particular la producción que se realiza desde instituciones extranjeras, así como desde aquellas de nuestro país que trabajan en colaboración con extranjeras. Este análisis lo haremos a través de artículos publicados entre 2008 y 2012 en revistas indizadas en la base SCOPUS, en los que el nombre de nuestro país, o de alguna de sus provincias o regiones aparece incluido en el título, palabras clave o resumen de los registros bibliográficos. Se busca conocer el volumen de los estudios sobre nuestro país a través del recuento de la cantidad de publicaciones, los países de origen de los autores, las disciplinas científicas desde las que se producen los artículos y las regiones de interés de la Argentina que son abordadas en las investigaciones. A partir de ese conocimiento esbozar algunas líneas de investigación futuras que permitan delinear una tipología de trabajos científicos que tienen como objeto a nuestro país
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Los países centrales desde sus centros científicos en Europa y Estados Unidos, y a través de visitas de científicos, se han dedicado a estudiar América Latina y otras regiones de la periferia del mundo. Sin embargo no son frecuentes los estudios que desde las regiones periféricas analicen la producción científica que se sigue llevando a cabo desde el extranjero, y especialmente desde los países centrales. Nos proponemos analizar la producción científica que toma como objeto de estudio a Argentina, como tema o como espacio territorial de desarrollo de las investigaciones. Nos interesa en particular la producción que se realiza desde instituciones extranjeras, así como desde aquellas de nuestro país que trabajan en colaboración con extranjeras. Este análisis lo haremos a través de artículos publicados entre 2008 y 2012 en revistas indizadas en la base SCOPUS, en los que el nombre de nuestro país, o de alguna de sus provincias o regiones aparece incluido en el título, palabras clave o resumen de los registros bibliográficos. Se busca conocer el volumen de los estudios sobre nuestro país a través del recuento de la cantidad de publicaciones, los países de origen de los autores, las disciplinas científicas desde las que se producen los artículos y las regiones de interés de la Argentina que son abordadas en las investigaciones. A partir de ese conocimiento esbozar algunas líneas de investigación futuras que permitan delinear una tipología de trabajos científicos que tienen como objeto a nuestro país
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Los países centrales desde sus centros científicos en Europa y Estados Unidos, y a través de visitas de científicos, se han dedicado a estudiar América Latina y otras regiones de la periferia del mundo. Sin embargo no son frecuentes los estudios que desde las regiones periféricas analicen la producción científica que se sigue llevando a cabo desde el extranjero, y especialmente desde los países centrales. Nos proponemos analizar la producción científica que toma como objeto de estudio a Argentina, como tema o como espacio territorial de desarrollo de las investigaciones. Nos interesa en particular la producción que se realiza desde instituciones extranjeras, así como desde aquellas de nuestro país que trabajan en colaboración con extranjeras. Este análisis lo haremos a través de artículos publicados entre 2008 y 2012 en revistas indizadas en la base SCOPUS, en los que el nombre de nuestro país, o de alguna de sus provincias o regiones aparece incluido en el título, palabras clave o resumen de los registros bibliográficos. Se busca conocer el volumen de los estudios sobre nuestro país a través del recuento de la cantidad de publicaciones, los países de origen de los autores, las disciplinas científicas desde las que se producen los artículos y las regiones de interés de la Argentina que son abordadas en las investigaciones. A partir de ese conocimiento esbozar algunas líneas de investigación futuras que permitan delinear una tipología de trabajos científicos que tienen como objeto a nuestro país
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Desde hace tiempo ha habido mucho interés en la automatización de todo tipo de tareas en las que la intervención humana es esencial para que sean completadas con éxito. Esto es de especial interés si además se ciertas tareas que pueden ser perfectamente reproducibles y, o bien requieren mucha formación, o bien consumen mucho tiempo. Este proyecto está dirigido a la búsqueda de métodos para automatizar la anotación de imágenes médicas. En concreto, se centra en el apartado de delimitación de las regiones de interés (ROIs) en imágenes de tipo PET siendo éstas usadas con frecuencia junto con las imágenes de tipo CT en el campo de oncología para delinear volúmenes afectados por cáncer. Se pretende con esto ayudar a los hospitales a organizar y estructurar las imágenes de sus pacientes y relacionarlas con las notas clínicas. Esto es lo que llamaremos el proceso de anotación de imágenes y la integración con la anotación de notas clínicas respectivamente. En este documento nos vamos a centrar en describir cuáles eran los objetivos iniciales, los pasos dados para su consecución y las dificultades encontradas durante el proceso. De todas las técnicas existentes en la literatura, se han elegido 4 técnicas de segmentación, 2 de ellas probadas en pacientes reales y las otras 2 probadas solo en phantoms según la literatura. En nuestro caso, las pruebas, se han realizado en imágenes PET de 6 pacientes reales diagnosticados de cáncer. Los resultados han sido analizados y presentados. ---ABSTRACT---For a long period of time, there has been an increasing interest in automation of tasks where human intervention is needed in order to succeed. This interest is even greater if those tasks must be solved by qualifed specialists in the area and the task is reproducible or if the task is too time consuming. The main objective of this project is to find methods which can help to automate medical image annotation processes. In our specific case, we are willing to delineate regions of interest (ROIs) in PET images which are frequently used simultaneaously ith CT images in oncology to determine those volumes that are afected by cancer. With this process we want to help hospitals organize and have from their patient studies and to relate these images to the corpus annotations. We may call this the image annotation process and the integration with the corpus annotation respectively. In this document we are going to concentrate in the description of the initial objectives, the steps we had to go through and the di�culties we had to face during this process. From all existing techniques in the literature, 4 segmentation techniques have been chosen, 2 of them were tested in real patients and the other 2 were tested using phantoms according to the literature. In our case, the tests have been done using PET images from 6 real patients diagnosed with cancer. The results have been analyzed and presented.
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A nivel mundial, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente además de una de las principales causas de muerte entre la población femenina. Actualmente, el método más eficaz para detectar lesiones mamarias en una etapa temprana es la mamografía. Ésta contribuye decisivamente al diagnóstico precoz de esta enfermedad que, si se detecta a tiempo, tiene una probabilidad de curación muy alta. Uno de los principales y más frecuentes hallazgos en una mamografía, son las microcalcificaciones, las cuales son consideradas como un indicador importante de cáncer de mama. En el momento de analizar las mamografías, factores como la capacidad de visualización, la fatiga o la experiencia profesional del especialista radiólogo hacen que el riesgo de omitir ciertas lesiones presentes se vea incrementado. Para disminuir dicho riesgo es importante contar con diferentes alternativas como por ejemplo, una segunda opinión por otro especialista o un doble análisis por el mismo. En la primera opción se eleva el coste y en ambas se prolonga el tiempo del diagnóstico. Esto supone una gran motivación para el desarrollo de sistemas de apoyo o asistencia en la toma de decisiones. En este trabajo de tesis se propone, se desarrolla y se justifica un sistema capaz de detectar microcalcificaciones en regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas, para contribuir a la detección temprana del cáncer demama. Dicho sistema estará basado en técnicas de procesamiento de imagen digital, de reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial. Para su desarrollo, se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Con el objetivo de entrenar y probar el sistema propuesto, se creará una base de datos de imágenes, las cuales pertenecen a regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas. 2. Se propone la aplicación de la transformada Top-Hat, una técnica de procesamiento digital de imagen basada en operaciones de morfología matemática. La finalidad de aplicar esta técnica es la de mejorar el contraste entre las microcalcificaciones y el tejido presente en la imagen. 3. Se propone un algoritmo novel llamado sub-segmentación, el cual está basado en técnicas de reconocimiento de patrones aplicando un algoritmo de agrupamiento no supervisado, el PFCM (Possibilistic Fuzzy c-Means). El objetivo es encontrar las regiones correspondientes a las microcalcificaciones y diferenciarlas del tejido sano. Además, con la finalidad de mostrar las ventajas y desventajas del algoritmo propuesto, éste es comparado con dos algoritmos del mismo tipo: el k-means y el FCM (Fuzzy c-Means). Por otro lado, es importante destacar que en este trabajo por primera vez la sub-segmentación es utilizada para detectar regiones pertenecientes a microcalcificaciones en imágenes de mamografía. 4. Finalmente, se propone el uso de un clasificador basado en una red neuronal artificial, específicamente un MLP (Multi-layer Perceptron). El propósito del clasificador es discriminar de manera binaria los patrones creados a partir de la intensidad de niveles de gris de la imagen original. Dicha clasificación distingue entre microcalcificación y tejido sano. ABSTRACT Breast cancer is one of the leading causes of women mortality in the world and its early detection continues being a key piece to improve the prognosis and survival. Currently, the most reliable and practical method for early detection of breast cancer is mammography.The presence of microcalcifications has been considered as a very important indicator ofmalignant types of breast cancer and its detection and classification are important to prevent and treat the disease. However, the detection and classification of microcalcifications continue being a hard work due to that, in mammograms there is a poor contrast between microcalcifications and the tissue around them. Factors such as visualization, tiredness or insufficient experience of the specialist increase the risk of omit some present lesions. To reduce this risk, is important to have alternatives such as a second opinion or a double analysis for the same specialist. In the first option, the cost increases and diagnosis time also increases for both of them. This is the reason why there is a great motivation for development of help systems or assistance in the decision making process. This work presents, develops and justifies a system for the detection of microcalcifications in regions of interest extracted fromdigitizedmammographies to contribute to the early detection of breast cancer. This systemis based on image processing techniques, pattern recognition and artificial intelligence. For system development the following features are considered: With the aim of training and testing the system, an images database is created, belonging to a region of interest extracted from digitized mammograms. The application of the top-hat transformis proposed. This image processing technique is based on mathematical morphology operations. The aim of this technique is to improve the contrast betweenmicrocalcifications and tissue present in the image. A novel algorithm called sub-segmentation is proposed. The sub-segmentation is based on pattern recognition techniques applying a non-supervised clustering algorithm known as Possibilistic Fuzzy c-Means (PFCM). The aim is to find regions corresponding to the microcalcifications and distinguish them from the healthy tissue. Furthermore,with the aim of showing themain advantages and disadvantages this is compared with two algorithms of same type: the k-means and the fuzzy c-means (FCM). On the other hand, it is important to highlight in this work for the first time the sub-segmentation is used for microcalcifications detection. Finally, a classifier based on an artificial neural network such as Multi-layer Perceptron is used. The purpose of this classifier is to discriminate froma binary perspective the patterns built from gray level intensity of the original image. This classification distinguishes between microcalcifications and healthy tissue.
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Las personas que usan la silla de ruedas como su forma de movilidad prioritaria presentan una elevada incidencia (73%) de dolor de hombro debido al sobreuso y al movimiento repetitivo de la propulsión. Existen numerosos métodos de diagnóstico para la detección de las patologías del hombro, sin embargo la literatura reclama la necesidad de un test no invasivo y fiable, y sugiere la termografía como una técnica adecuada para evaluar el dolor articular. La termografía infrarroja (IRT) proporciona información acerca de los procesos fisiológicos a través del estudio de las distribuciones de la temperatura de la piel. Debido a la alta correlación entre ambos lados corporales, las asimetrías térmicas entre flancos contralaterales son una buena indicación de patologías o disfunciones físicas subyacentes. La fiabilidad de la IRT ha sido estudiada con anterioridad en sujetos sanos, pero nunca en usuarios de sillas de ruedas. Las características especiales de la población con discapacidad (problemas de sudoración y termorregulación, distribución sanguínea o medicación), hacen necesario estudiar los factores que afectan a la aplicación de la IRT en usuarios de sillas de ruedas. La bibliografía discrepa en cuanto a los beneficios o daños resultantes de la práctica de la actividad física en las lesiones de hombro por sobreuso en usuarios de sillas de ruedas. Recientes resultados apuntan a un aumento del riesgo de rotura del manguito rotador en personas con paraplejia que practican deportes con elevación del brazo por encima de la cabeza. Debido a esta falta de acuerdo en la literatura, surge la necesidad de analizar el perfil termográfico en usuarios de sillas de ruedas sedentarios y deportistas y su relación con el dolor de hombro. Hasta la fecha sólo se han publicado estudios termográficos durante el ejercicio en sujetos sanos. Un mayor entendimiento de la respuesta termográfica al ejercicio en silla de ruedas en relación al dolor de hombro clarificará su aparición y desarrollo y permitirá una apropiada intervención. El primer estudio demuestra que la fiabilidad de la IRT en usuarios de sillas de ruedas varía dependiendo de las zonas analizadas, y corrobora que la IRT es una técnica no invasiva, de no contacto, que permite medir la temperatura de la piel, y con la cual avanzar en la investigación en usuarios de sillas de ruedas. El segundo estudio proporciona un perfil de temperatura para usuarios de sillas de ruedas. Los sujetos no deportistas presentaron mayores asimetrías entre lados corporales que los sedentarios, y ambos obtuvieron superiores asimetrías que los sujetos sin discapacidad reportados en la literatura. Los no deportistas también presentaron resultados más elevados en el cuestionario de dolor de hombro. El área con mayores asimetrías térmicas fue hombro. En deportistas, algunas regiones de interés (ROIs) se relacionaron con el dolor de hombro. Estos resultados ayudan a entender el mapa térmico en usuarios de sillas de ruedas. El último estudio referente a la evaluación de la temperatura de la piel en usuarios de sillas de ruedas en ejercicio, reportó diferencias significativas entre la temperatura de la piel antes del test y 10 minutos después del test de propulsión de silla de ruedas, en 12 ROIs; y entre el post-test y 10 minutos después del test en la mayoría de las ROIs. Estas diferencias se vieron atenuadas cuando se compararon las asimetrías antes y después del test. La temperatura de la piel tendió a disminuir inmediatamente después completar el ejercicio, e incrementar significativamente 10 minutos después. El análisis de las asimetrías vs dolor de hombro reveló relaciones significativas negativas en 5 de las 26 ROIs. No se encontraron correlaciones significativas entre las variables de propulsión y el cuestionario de dolor de hombro. Todas las variables cinemáticas correlacionaron significativamente con las asimetrías en múltiples ROIs. Estos resultados indican que los deportistas en sillas de ruedas exhiben una capacidad similar de producir calor que los deportistas sin discapacidad; no obstante, su patrón térmico es más característico de ejercicios prolongados que de esfuerzos breves. Este trabajo contribuye al conocimiento de la termorregulación en usuarios de sillas de ruedas durante el ejercicio, y aporta información relevante para programas deportivos y de rehabilitación. ABSTRACT Individuals who use wheelchairs as their main means of mobility have a high incidence (73%) of shoulder pain (SP) owing to overuse and repetitive propulsion movement. There are numerous diagnostic methods for the detection of shoulder pathologies, however the literature claims that a noninvasive accurate test to properly assess shoulder pain would be necessary, and suggests thermography as a suitable technique for joint pain evaluation. Infrared thermography (IRT) provides information about physiological processes by studying the skin temperature (Tsk) distributions. Due to the high correlation of skin temperature between both sides of the body, thermal asymmetries between contralateral flanks are an indicator of underlying pathologies or physical dysfunctions. The reliability of infrared thermography has been studied in healthy subjects but there are no studies that have analyzed the reliability of IRT in wheelchair users (WCUs). The special characteristics of people with disabilities (sweating and thermoregulation problems, or blood distribution) make it necessary to study the factors affecting the application of IRT in WCUs. Discrepant reports exist on the benefits of, or damage resulting from, physical exercise and the relationship to shoulder overuse injuries in WCUs. Recent findings have found that overhead sports increase the risk of rotator cuff tears in wheelchair patients with paraplegia. Since there is no agreement in the literature, the thermographic profile of wheelchair athletes and nonathletes and its relation with shoulder pain should also be analysed. Infrared thermographic studies during exercise have been carried out only with able-bodied population at present. The understanding of the thermographic response to wheelchair exercise in relation to shoulder pain will offer an insight into the development of shoulder pain, which is necessary for appropriate interventions. The first study presented in this thesis demonstrates that the reliability of IRT in WCUs varies depending on the areas of the body that are analyzed. Moreover, it corroborates that IRT is a noninvasive and noncontact technique that allows the measurement of Tsk, which will allow for advances to be made in research concerned with WCUs. The second study provides a thermal profile of WCUs. Nonathletic subjects presented higher side-to-side skin temperature differences (ΔTsk) than athletes, and both had greater ΔTsk than the able-bodied results that have been published in the literature. Nonathletes also revealed larger Wheelchair Users Shoulder Pain Index (WUSPI) score than athletes. The shoulder region of interest (ROI) was the area with the highest ΔTsk of the regions measured. The analysis of the athletes’ Tsk showed that some ROIs are related to shoulder pain. These findings help to understand the thermal map in WCUs. Finally, the third study evaluated the thermal response of WCUs in exercise. There were significant differences in Tsk between the pre-test and the post-10 min in 12 ROIs, and between the post-test and the post-10 in most of the ROIs. These differences were attenuated when the ΔTsk was compared before and after exercise. Skin temperature tended to initially decrease immediately after the test, followed by a significant increase at 10 minutes after completing the exercise. The ΔTsk versus shoulder pain analysis yielded significant inverse relationships in 5 of the 26 ROIs. No significant correlations between propulsion variables and the results of the WUSPI questionnaire were found. All kinematic variables were significantly correlated with the temperature asymmetries in multiple ROIs. These results present indications that high performance wheelchair athletes exhibit similar capacity of heat production to able-bodied population; however, they presented a thermal pattern more characteristic of a prolonged exercise rather than brief exercise. This work contributes to improve the understanding about temperature changes in wheelchair athletes during exercise and provides implications to the sports and rehabilitation programs.
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La evolución de los teléfonos móviles inteligentes, dotados de cámaras digitales, está provocando una creciente demanda de aplicaciones cada vez más complejas que necesitan algoritmos de visión artificial en tiempo real; puesto que el tamaño de las señales de vídeo no hace sino aumentar y en cambio el rendimiento de los procesadores de un solo núcleo se ha estancado, los nuevos algoritmos que se diseñen para visión artificial han de ser paralelos para poder ejecutarse en múltiples procesadores y ser computacionalmente escalables. Una de las clases de procesadores más interesantes en la actualidad se encuentra en las tarjetas gráficas (GPU), que son dispositivos que ofrecen un alto grado de paralelismo, un excelente rendimiento numérico y una creciente versatilidad, lo que los hace interesantes para llevar a cabo computación científica. En esta tesis se exploran dos aplicaciones de visión artificial que revisten una gran complejidad computacional y no pueden ser ejecutadas en tiempo real empleando procesadores tradicionales. En cambio, como se demuestra en esta tesis, la paralelización de las distintas subtareas y su implementación sobre una GPU arrojan los resultados deseados de ejecución con tasas de refresco interactivas. Asimismo, se propone una técnica para la evaluación rápida de funciones de complejidad arbitraria especialmente indicada para su uso en una GPU. En primer lugar se estudia la aplicación de técnicas de síntesis de imágenes virtuales a partir de únicamente dos cámaras lejanas y no paralelas—en contraste con la configuración habitual en TV 3D de cámaras cercanas y paralelas—con información de color y profundidad. Empleando filtros de mediana modificados para la elaboración de un mapa de profundidad virtual y proyecciones inversas, se comprueba que estas técnicas son adecuadas para una libre elección del punto de vista. Además, se demuestra que la codificación de la información de profundidad con respecto a un sistema de referencia global es sumamente perjudicial y debería ser evitada. Por otro lado se propone un sistema de detección de objetos móviles basado en técnicas de estimación de densidad con funciones locales. Este tipo de técnicas es muy adecuada para el modelado de escenas complejas con fondos multimodales, pero ha recibido poco uso debido a su gran complejidad computacional. El sistema propuesto, implementado en tiempo real sobre una GPU, incluye propuestas para la estimación dinámica de los anchos de banda de las funciones locales, actualización selectiva del modelo de fondo, actualización de la posición de las muestras de referencia del modelo de primer plano empleando un filtro de partículas multirregión y selección automática de regiones de interés para reducir el coste computacional. Los resultados, evaluados sobre diversas bases de datos y comparados con otros algoritmos del estado del arte, demuestran la gran versatilidad y calidad de la propuesta. Finalmente se propone un método para la aproximación de funciones arbitrarias empleando funciones continuas lineales a tramos, especialmente indicada para su implementación en una GPU mediante el uso de las unidades de filtraje de texturas, normalmente no utilizadas para cómputo numérico. La propuesta incluye un riguroso análisis matemático del error cometido en la aproximación en función del número de muestras empleadas, así como un método para la obtención de una partición cuasióptima del dominio de la función para minimizar el error. ABSTRACT The evolution of smartphones, all equipped with digital cameras, is driving a growing demand for ever more complex applications that need to rely on real-time computer vision algorithms. However, video signals are only increasing in size, whereas the performance of single-core processors has somewhat stagnated in the past few years. Consequently, new computer vision algorithms will need to be parallel to run on multiple processors and be computationally scalable. One of the most promising classes of processors nowadays can be found in graphics processing units (GPU). These are devices offering a high parallelism degree, excellent numerical performance and increasing versatility, which makes them interesting to run scientific computations. In this thesis, we explore two computer vision applications with a high computational complexity that precludes them from running in real time on traditional uniprocessors. However, we show that by parallelizing subtasks and implementing them on a GPU, both applications attain their goals of running at interactive frame rates. In addition, we propose a technique for fast evaluation of arbitrarily complex functions, specially designed for GPU implementation. First, we explore the application of depth-image–based rendering techniques to the unusual configuration of two convergent, wide baseline cameras, in contrast to the usual configuration used in 3D TV, which are narrow baseline, parallel cameras. By using a backward mapping approach with a depth inpainting scheme based on median filters, we show that these techniques are adequate for free viewpoint video applications. In addition, we show that referring depth information to a global reference system is ill-advised and should be avoided. Then, we propose a background subtraction system based on kernel density estimation techniques. These techniques are very adequate for modelling complex scenes featuring multimodal backgrounds, but have not been so popular due to their huge computational and memory complexity. The proposed system, implemented in real time on a GPU, features novel proposals for dynamic kernel bandwidth estimation for the background model, selective update of the background model, update of the position of reference samples of the foreground model using a multi-region particle filter, and automatic selection of regions of interest to reduce computational cost. The results, evaluated on several databases and compared to other state-of-the-art algorithms, demonstrate the high quality and versatility of our proposal. Finally, we propose a general method for the approximation of arbitrarily complex functions using continuous piecewise linear functions, specially formulated for GPU implementation by leveraging their texture filtering units, normally unused for numerical computation. Our proposal features a rigorous mathematical analysis of the approximation error in function of the number of samples, as well as a method to obtain a suboptimal partition of the domain of the function to minimize approximation error.
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Comunicación presentada en la VI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA'95), Alicante, 15-17 noviembre 1995.
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Justificación: La osteoporosis es causa de fracturas patológicas y pérdida de autonomía y validismo en la mujer post-menopáusica. La identificación de factores de riesgo puede servir en la prevención de la aparición de esta co-morbilidad. Objetivos: Determinar la asociación entre la desmineralización ósea y características demográficas, clínicas y antropométricas selectas de la mujer post-menopásica que puedan asumirse como factores de riesgo. Diseño del estudio: No experimental, transversal, analítico. Serie de estudio: 53 mujeres con edades ≥ 60 años atendidas en el Hospital "San Juan" de Especialidades de Riobamba (Provincia del Chimborazo, República del Ecuador). Material y método: Se determinó la densidad mineral ósea (DMO) en 2 regiones de interés (columna lumbar I fémur) mediante DEXA (DPX-L, Lunar Technologies, EEUU). La desmineralización ósea se estableció ante puntajes "t" < -1,0 desviaciones estándar. La cuantía y calidad de los ingresos de Calcio dietético se estimaron mediante el puntaje pCa que tiene en cuenta la frecuencia de consumo de alimentos tenidos como fuente de calcio y la biodisponibilidad del mineral. Se evaluaron la naturaleza y la fuerza de la asociación entre la desmineralización ósea, por un lado, y los factores presuntivos de riesgo de osteoporosis y el estado del ingreso del calcio dietético, por el otro. Resultados: La desmineralización ósea fue dependiente de la región de interés: Fémur: Osteoporosis: 13,2% + Osteopenia: 50,9%; Columna lumbar: Osteoporosis: 49,1% + Osteopenia: 37,7%. Los mayores ingresos de calcio dietético se concentraron en: Leche y lácteos (pCa = 26,56), Carnes, pescados, mariscos y huevos (pCa = 6,51), Frijoles y otras leguminosas (soja incluida) (pCa = 2,85); y Verduras (pCa = 2,54); respectivamente. El puntaje "t" de DMO se asoció con la edad de la mujer, los antecedentes familiares de fracturas óseas, el Índice de Masa Corporal (IMC), y la grasa corporal (estimada mediante DEXA). Los ingresos de calcio dietético fueron independientes de los factores presuntivos de riesgo de desmineralización ósea, y del puntaje "t" de DMO en las regiones de interés. Las razones de disparidades para las variables asociadas univariadamente con la DMO fueron como sigue: Edad: OR = 2,09 (p < 0,05); IMC: OR = 0,278 (p = 0,059): y Grasa corporal: OR = 0,553 (p > 0,05); respectivamente. Conclusiones: La desmineralización ósea se asocia significativamente con el envejecimiento femenino, y una mayor presencia de la grasa corporal. Los antecedentes familiares de fracturas óseas pueden servir para identificar a la mujer post-menopáusica con un riesgo incrementado de desmineralización ósea. Se deben emprender investigaciones ulteriores para establecer el papel del ejercicio físico y mejores ingresos de calcio dietético como factores protectores de la pérdida de la DMO.
Resumo:
En el año 2016 se vendieron en EE.UU más de un millón de Unmanned Aerial Vehicles (UAVs, Vehículos aéreos no tripulados), casi el doble que el año anterior, país del que se dispone de información. Para el año 2020 se estima que este mercado alcance los 5.600 millones de dólares en todo el mundo, creciendo a un ritmo del 30% anual. Este crecimiento demuestra que existe un mercado en expansión con muchas y diversas oportunidades de investigación. El rango de aplicaciones en los que se utiliza este tipo de vehículos es innumerable. Desde finales del s.XX, los UAVs han estado presentes en multitud de aplicaciones, principalmente en misiones de reconocimiento. Su principal ventaja radica en que pueden ser utilizados en situaciones de alto riesgo sin suponer una amenaza para ningún tripulante. En los últimos años, la fabricación de vehículos asequibles económicamente ha permitido que su uso se extienda a otros sectores. A día de hoy uno de los campos en los que ha adquirido gran relevancia es en agricultura, contribuyendo a la automatización y monitorización de cultivos, pero también se ha extendido su uso a diferentes sistemas, tales como seguridad, cartografía o monitorización, entre otros [1]. Es en esta situación en la que se propone el proyecto SALACOM [2], que explora la posibilidad de utilizar esta tecnología en sistemas de repuesta rápida para la detección y contención de vertidos contaminantes en entornos acuáticos con el apoyo de vehículos autónomos marinos de superficie (USV, Unmanned Surface Vehicles). En el mencionado proyecto se pretende utilizar sistemas UAVs para detectar y analizar las zonas de vertido y proveer la información respecto a la localización y las técnicas de contención adecuadas a los sistemas USV. Una vez se haya realizado el análisis de la situación del vertido, los USV trabajarían conjuntamente con los UAVs para desplegar las barreras de protección seleccionadas en la zona afectada. Para esto, los UAVs o drones, términos similares en lo que respecta a este proyecto y que a lo largo de esta memoria se usarán indistintamente, deben ser capaces de despegar desde los USV y volver a aterrizar sobre ellos una vez realizada su labor. El proyecto que se describe en la presente memoria se centra en la fase de aterrizaje y, más concretamente, en la detección de la plataforma seleccionada como plantilla mediante técnicas de tratamiento de imágenes. Esto serviría como sistema de apoyo para guiar el dron hacia la plataforma para que pueda realizar el descenso correctamente y finalizar así su misión o bien para realizar operaciones de recarga de la batería. El dron está equipado con la correspondiente cámara de visión a bordo, con la que obtiene las imágenes, las procesa e identifica la plataforma para dirigirse hacia ella, si bien, dado que el sistema de procesamiento de imágenes no se encuentra totalmente operativo, este trabajo se centra en el desarrollo de una aplicación software independiente del sistema de visión a bordo del dron, basada en el desarrollo de técnicas de reconocimiento de la plataforma. La plataforma a utilizar proviene de una patente [3], consistente en una figura geométrica con formas características, de muy difícil aparición en entornos de exterior. La figura pintada en negro se halla impresa sobre un panel de fondo blanco de 1m × 1m de superficie. En este trabajo se han explorado diversas opciones disponibles para realizar la identificación de las regiones de interés. El principal objetivo es realizar la selección de una tecnología que pueda cumplir potencialmente con los criterios necesarios para llevar a cabo la tarea y seleccionar los métodos de detección adecuados para realizar la identificación de la figura contenida en la plataforma. Se ha pretendido utilizar tecnologías de fácil uso, amplío soporte y, cuando ha sido posible, de código libre. Todo ello integrado en una aplicación informática, que es la que se presenta en el presente trabajo.