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Noticia : TESIS

Mejorar los diagnósticos médicos a través de la imagenología

23/08/2012

Carlos López Molina investiga en su tesis aspectos relacionados con inteligencia artificial y procesamiento automático y propone mejoras para la detección de bordes en imágenes utilizadas como ayuda al diagnóstico médico.

Mejorar los diagnósticos médicos a través de la imagenología - Universia España

Carlos López Molina. Foto: UPNA

Carlos López Molina es ingeniero informático por la UPNA (2008) y ha desarrollado parte de sus estudios en la Brock University (Canada) y la University of Technology Sydney (Australia), mientras que durante los estudios de doctorado realizó estancias de investigación en la Universidad de Gante


Carlos López Molina, ingeniero informático y Doctor por la Universidad Pública de Navarra, ha propuesto en su tesis doctoral la mejora de los resultados de las técnicas para resolver el problema de la detección automática de bordes en imágenes. La aplicación de estas técnicas es muy variada: desde el reconocimiento de objetos en sistemas de inteligencia artificial, como puede ser la conducción automática de coches, hasta la ayuda al diagnóstico experto en imágenes médicas.

La detección de bordes de una imagen adquiere especial relevancia en aplicaciones médicas, por ejemplo para delimitar hasta dónde se ha extendido un tumor. Según explica este investigador, “al analizar las imágenes en blanco y negro, hay que saber dónde está cambiando el color y qué tipos de cambio está buscando el médico, ya que estos datos le van a ayudar en su diagnóstico”. En su tesis doctoral, Carlos López Molina ha investigado en los posibles usos de técnicas de computación, generalmente relacionadas con el Soft Computing, para la mejora de los resultados de la detección de bordes.
A lo largo de la tesis, propone la mejora de resultados mediante el ajuste de cada una de las transformaciones que sufre la imagen. Por ejemplo, uno de los aspectos que ha analizado es el uso de imágenes intervalares: “En lugar de utilizar un solo valor para cada píxel de la imagen propongo utilizar un intervalo. Es decir, en una imagen en blanco y negro, cada píxel en lugar de tener un único tono de gris tendrá un intervalo que abarca los tonos que ese pixel podría haber tomado. Esto ofrece más información a la hora de analizar las imágenes y, en consecuencia, reduce las posibilidades de error”.

Desde el punto de vista aplicado, el autor ha analizado los posibles usos de la detección de bordes en el campo de la bioingeniería. Así, en el transcurso de su investigación ha realizado diversas estancias en la Universidad de Gante con objeto de aplicar de manera práctica los conocimientos y técnicas desarrolladas en su tesis.

La tesis “The breakdown structure of edge detection: Analysis of individual components and revisit of overall structure” ha sido dirigida por los profesores Humberto Bustince, del Departamento de Automática y Computación de la UPNA, y Bernard De Baets, de la Facultad de Bioingeniería de la Universidad de Gante. Fruto de esta tesis han surgido siete artículos para su publicación en revistas internacionales, de los que cuatro ya han sido publicados y dos se encuentran en fase de revisión final. Además, diversos desarrollos han sido presentados en una decena de conferencias internacionales.

Molina disfruta actualmente de una beca de investigación de la UPNA, donde pertenece al Grupo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA), liderado por el catedrático Humberto Bustince. Sus intereses en investigación se centran en el procesamiento de imagen y en la aplicación de técnicas de Soft Computing para resolver problemas relacionados con la bioingeniería. Combina su trabajo en el Departamento de Automática y Computación con el desarrollo de dos proyectos de investigación centrados en el reconocimiento biométrico mediante huellas dactilares, en colaboración con la Universidad de Granada, y la creación de un modelo predictivo de comportamiento de incendios forestales, junto con miembros de la Universidad de Gante.

Fuente: Universidad Pública de Navarra

Tags: avances en imagenología, detección de bordes en las imágenes, detección precoz de tumores, diagnóstico experto de tumores, mejorar los diagnósticos médicos, SC, sistemas de inteligencia artificial, Soft Computing, tesis doctoral de Carlos López Molina, transformaciones de la imagen, UGR, Universidad de Gante, Universidad de Granada, Universidad Pública de Navarra, UPNA, usos de técnicas de computación

Universidad: Universidad Pública de Navarra

Perfil: Preuniversitario, Universitario, Postuniversitario, Personal Docente e Investigador, Personal de Administración y Servicios, Otros

Área de la ciencia: Medicina (todo), Radiología, medicina nuclear y obtención de imágenes

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