Lip region feature extraction analysis by means of stochastic variability modeling

En este trabajo de tesis se analizaron diferentes técnicas de caracterización de la región labial, usadas para modelar la dinámica labial. Para llevar a cabo este análisis, se construyó ´o una base de datos de secuencias de video de la pronunciación del alfabeto español. Esta base de datos se utilizo para entrenar un sistema de reconocimiento visual del habla usando diferentes metodologías de extracción de características. El objetivo del experimento es evaluar la habilidad de cada conjunto de características para modelar adecuadamente el movimiento labial. Se probaron metodologías basadas en apariencia, forma y una representación espacio-temporal. Los resultados reportados permiten seleccionar las características espacio-temporales como los mejores descriptores, dentro de los evaluados, de la dinámica visual del habla / Abstract: On this thesis work, an analysis of lip region characterization techniques used to model lip dynamics was performed. To carry out the analysis a video sequence database of Spanish alphabet was built and used to train a visual speech recognition system with several feature extraction methodologies. The aim of the experiment is to evaluate the ability of each feature set to model accurately lip movement. Appearance based, shape-based and spatiotemporal-based feature extraction methodologies were tested. Reported results let choose the spatiotemporal features as the best descriptors for visual speech dynamicsMaestrí

Multi-atlas label fusion by using supervised local weighting for brain image segmentation

La segmentación automática de estructuras de interés en imágenes de resonancia magnética cerebral requiere esfuerzos significantes, debido a las formas complicadas, el bajo contraste y la variabilidad anatómica. Un aspecto que reduce el desempeño de la segmentación basada en múltiples atlas es la suposición de correspondencias uno-a-uno entre los voxeles objetivo y los del atlas. Para mejorar el desempeño de la segmentación, las metodologías de fusión de etiquetas incluyen información espacial y de intensidad a través de estrategias de votación ponderada a nivel de voxel. Aunque los pesos se calculan para un conjunto de atlas predefinido, estos no son muy eficientes en etiquetar estructuras intrincadas, ya que la mayoría de las formas de los tejidos no se distribuyen uniformemente en las imágenes. Este artículo propone una metodología de extracción de características a nivel de voxel basado en la combinación lineal de las intensidades de un parche. Hasta el momento, este es el primer intento de extraer características locales maximizando la función de alineamiento de kernel centralizado, buscando construir representaciones discriminativas, superar la complejidad de las estructuras, y reducir la influencia de los artefactos. Para validar los resultados, la estrategia de segmentación propuesta se compara contra la segmentación Bayesiana y la fusión de etiquetas basada en parches en tres bases de datos diferentes. Respecto del índice de similitud Dice, nuestra propuesta alcanza el más alto acierto (90.3% en promedio) con suficiente robusticidad ante los artefactos y respetabilidad apropiada.The automatic segmentation of interest structures is devoted to the morphological analysis of brain magnetic resonance imaging volumes. It demands significant efforts due to its complicated shapes and since it lacks contrast between tissues and intersubject anatomical variability. One aspect that reduces the accuracy of the multi-atlasbased segmentation is the label fusion assumption of one-to-one correspondences between targets and atlas voxels. To improve the performance of brain image segmentation, label fusion approaches include spatial and intensity information by using voxel-wise weighted voting strategies. Although the weights are assessed for a predefined atlas set, they are not very efficient for labeling intricate structures since most tissue shapes are not uniformly distributed in the images. This paper proposes a methodology of voxel-wise feature extraction based on the linear combination of patch intensities. As far as we are concerned, this is the first attempt to locally learn the features by maximizing the centered kernel alignment function. Our methodology aims to build discriminative representations, deal with complex structures, and reduce the image artifacts. The result is an enhanced patch-based segmentation of brain images. For validation, the proposed brain image segmentation approach is compared against Bayesian-based and patch-wise label fusion on three different brain image datasets. In terms of the determined Dice similarity index, our proposal shows the highest segmentation accuracy (90.3% on average); it presents sufficient artifact robustness, and provides suitable repeatability of the segmentation results

Waterpixels

International audience— Many approaches for image segmentation rely on a 1 first low-level segmentation step, where an image is partitioned 2 into homogeneous regions with enforced regularity and adherence 3 to object boundaries. Methods to generate these superpixels have 4 gained substantial interest in the last few years, but only a few 5 have made it into applications in practice, in particular because 6 the requirements on the processing time are essential but are not 7 met by most of them. Here, we propose waterpixels as a general 8 strategy for generating superpixels which relies on the marker 9 controlled watershed transformation. We introduce a spatially 10 regularized gradient to achieve a tunable tradeoff between the 11 superpixel regularity and the adherence to object boundaries. 12 The complexity of the resulting methods is linear with respect 13 to the number of image pixels. We quantitatively evaluate our 14 approach on the Berkeley segmentation database and compare 15 it against the state-of-the-art

Centered Kernel Alignment Enhancing Neural Network Pretraining for MRI-Based Dementia Diagnosis

Dementia is a growing problem that affects elderly people worldwide. More accurate evaluation of dementia diagnosis can help during the medical examination. Several methods for computer-aided dementia diagnosis have been proposed using resonance imaging scans to discriminate between patients with Alzheimer’s disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI) and healthy controls (NC). Nonetheless, the computer-aided diagnosis is especially challenging because of the heterogeneous and intermediate nature of MCI. We address the automated dementia diagnosis by introducing a novel supervised pretraining approach that takes advantage of the artificial neural network (ANN) for complex classification tasks. The proposal initializes an ANN based on linear projections to achieve more discriminating spaces. Such projections are estimated by maximizing the centered kernel alignment criterion that assesses the affinity between the resonance imaging data kernel matrix and the label target matrix. As a result, the performed linear embedding allows accounting for features that contribute the most to the MCI class discrimination. We compare the supervised pretraining approach to two unsupervised initialization methods (autoencoders and Principal Component Analysis) and against the best four performing classification methods of the 2014 CADDementia challenge. As a result, our proposal outperforms all the baselines (7% of classification accuracy and area under the receiver-operating-characteristic curve) at the time it reduces the class biasing

Recuperación de información por contenido orientada a la clasificación de grupos de microcalcificaciones en mamografías - Protocam

En este libro se presentan los alcances y resultados del proyecto de investigación denominado “Prototipo de un sistema de recuperación de información por contenido orientado a la clasificación de grupos de microcalcificaciones en mamografías”, proyecto al que se ha denominado por el acrónimo PROTOCAM. Este proyecto fue desarrollado de manera conjunta por el Grupo de Investigación en Automática y por el GIADSc (Grupo de Investigación en Análisis de Datos y Sociología Computacional), ambos grupos adscritos al Programa de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingenierías de la Universidad Tecnológica de Pereira. El objetivo del proyecto de investigación y, por tanto, el tema central que se aborda en este libro es el desarrollo de una metodología de recuperación de información cuyo fin último es asistir a los especialistas médicos en el análisis de imágenes de mamografías digitales y en el posterior descubrimiento de patrones que puedan ser indicadores de la existencia de microcalcificaciones en los tejidos mamarios. Este desarrollo, enmarcado dentro de las ciencias de la computación y, más específicamente, en el área del aprendizaje de máquina, podría coadyuvar a los especialistas en la detección temprana del cáncer de mama, permitiéndoles acceder a través de un sistema inteligente de recuperación de información a datos históricos de diagnósticos confirmados que estén estrechamente relacionados con las características puntuales del caso bajo estudio. En este libro se presentan en detalle cada una de las técnicas utilizadas en los módulos que componen la metodología, además de su funcionamiento y de los resultados obtenidos sobre bases de datos previamente etiquetadas. Cabe destacar que el proyecto de investigación del cual nació esta metodología fue financiado por la Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Extensión de la Universidad Tecnológica de Pereira en la convocatoria interna para financiar proyectos de investigación de grupos año 2018. El proyecto de investigación se enmarcó en la categoría de Investigación Aplicada y el Comité de Bioética de la Universidad Tecnológica de Pereira lo clasificó como una investigación sin riesgo, ya que no se realiza ninguna intervención o modificación intencionada de variables biológicas, fisiológicas, psicológicas o sociales de las personas que participan en el estudio. De hecho, la metodología experimental empleada en el desarrollo de este trabajo se basa en el análisis y procesamiento de imágenes de bases de datos y no implica ningún tipo de estudio en el que se involucren directamente pacientes

Herramienta diagnostica en pacientes con TDAH

El audio, contiene una explicación sobre como se identifica y diagnostica el TDAH, sobre lo que se debe realizar al Identificar el TDAH en niños, de igual forma se habla sobre el proyecto de investigación y la aplicación creada dentro del proyecto, la finalidad del audio es tratar el tema de forma general.Minciencia

Metodologías de apoyo diagnóstico del TDAH en niños basadas en aprendizaje de maquina y actividad eléctrica cerebral

Este libro propone un compendio de metodologías tendientes a generar biomarcadores que soporten el diagnóstico objetivo del trastorno de déficit de atención e hiperactividad, desarrolladas en el marco del proyecto de investigación “Herramienta de apoyo al diagnóstico del TDAH en niños a partir de múltiples características de actividad eléctrica cerebral desde registros EEG”, ejecutado por investigadores del Instituto del Sistema Nervioso de Risaralda, la Universidad Nacional de Colombia sede Manizales y la Universidad Tecnológica de Pereira. Dentro de los investigadores se encuentran doctores en ingeniería y psiquiatría, quienes en un trabajo aunado han generado nuevo conocimiento en las áreas de aprendizaje de máquina y de psiquiatría infantil, materializado en artículos de investigación y herramientas de software para soporte diagnóstico del TDAH. El libro presenta una variante del paradigma Stop Signal Task incluyendo recompensas de magnitud cambiante. Luego introduce tres propuestas de aprendizaje de máquina que explotan dos aspectos de la actividad cerebral: el espacio, mediante extracción de patrones espaciales y análisis de conectividad; y el tiempo, a través del modelado dinámico con modelos ocultos de Markov. La psiquiatría y el aprendizaje de máquina se unen en el capítulo cuatro, donde se analizan señales de actividad eléctrica cerebral en niños con y sin el trastorno empleando las metodologías propuestas. Las metodologías desarrolladas permitirán inicialmente a los médicos especialistas tomar decisiones soportadas en métricas objetivas y realizar seguimientos a las terapias que evidencien el impacto en el paciente. A los estudiantes de maestría y doctorado en ingeniería, este libro, motiva el desarrollo de nuevas metodologías de aprendizaje de máquina y procesamiento de señales, así como la aplicación de éstas en áreas diferentes a la ingeniería eléctrica

Flourensia cernua: Hexane Extracts a Very Active Mycobactericidal Fraction from an Inactive Leaf Decoction against Pansensitive and Panresistant Mycobacterium tuberculosis

The efficacy of decoction in extracting mycobactericidal compounds from Flourensia cernua (Hojasé) leaves and fractionation with solvents having ascending polarity was compared with that of (i) ethanol extraction by still maceration, extraction with a Soxhlet device, shake-assisted maceration, or ultrasound-assisted maceration, followed by fractionation with n-hexane, ethyl acetate, and n-butanol; (ii) sequential extraction with n-hexane, ethyl acetate, and n-butanol, by still maceration, using a Soxhlet device, shake-assisted maceration, or ultrasound-assisted maceration. The in vitro mycobactericidal activity of each preparation was measured against drug-sensitive (SMtb) and drug-resistant (RMtb) Mycobacterium tuberculosis strains. The results of which were expressed as absolute mycobactericidal activity (AMA). These data were normalized to the ΣAMA of the decoction fraction set. Although decoction was inactive, the anti-RMtb normalized ΣAMA (NAMA) of its fractions was comparable with the anti-RMtb NAMA of the still maceration extracts and significantly higher than the anti-SMtb and anti-RMtb NAMAs of every other ethanol extract and serial extract and fraction. Hexane extracted, from decoction, material having 55.17% and 92.62% of antituberculosis activity against SMtb and RMtb, respectively. Although the mycobactericidal activity of decoction is undetectable; its efficacy in extracting F. cernua active metabolites against M. tuberculosis is substantially greater than almost all pharmacognostic methods

Co-creating FabLab La Campana: Empowering a marginalised community in the North of Mexico

FabLabs are a celebrated approach to formal and informal learning through making with digital fabrication tools. This paper discusses the co-creation of a FabLab with a marginalised community in Monterrey, Mexico. One of the main challenges in establishing these Makerspaces is in sustaining the activities and community engagement on an ongoing basis. In responding to this challenge, this process focused on the empowerment of community members to make the changes they desire, either for themselves or their community. Beyond skills for making and playful engagement in STEAM learning, makerspaces also facilitate the building of networks and partnerships, and the development of social competencies and soft skills, that are often overlooked in the process of empowerment and social mobility. Primary insights from the co-creation process of the La Campana FabLab are reported here. A Mexican higher education institution with a strong social responsibility agenda facilitated the process, securing funds and connecting project partners, locally and globally. Framing the co-creation of the FabLab with the partners was and is an ongoing process. Key factors included the donation of a safe space and tools for the community to host and run the FabLab. Establishing the role of the FabLab in the community from the participants’ point-of-view and committing to regular ongoing educational dialogue was important in forming an equitable partnership between institutions and community. Beyond the physical space, equipment and educational activities, a community architecture intervention demonstrated the large-scale impact digital fabrication could have in creating spaces shaped by and for the community