Automatic Segmentation of Exudates in Ocular Images using Ensembles of Aperture Filters and Logistic Regression

Hard and soft exudates are the main signs of diabetic macular edema (DME). The segmentation of both kinds of exudates generates valuable information not only for the diagnosis of DME, but also for treatment, which helps to avoid vision loss and blindness. In this paper, we propose a new algorithm for the automatic segmentation of exudates in ocular fundus images. The proposed algorithm is based on ensembles of aperture filters that detect exudate candidates and remove major blood vessels from the processed images. Then, logistic regression is used to classify each candidate as either exudate or non-exudate based on a vector of 31 features that characterize each potensial lesion. Finally, we tested the performance of the proposed algorithm using the images in the public HEI-MED database.Fil: Benalcazar Palacios, Marco Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación; EcuadorFil: Brun, Marcel. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentin

Imaging Sciences R&D Laboratories in Argentina

We use the term imaging sciences to refer to the overarching spectrum of scientific and technological contexts which involve images in digital format including, among others, image and video processing, scientific visualization, computer graphics, animations in games and simulators, remote sensing imagery, and also the wide set of associated application areas that have become ubiquitous during the last decade in science, art, human-computer interaction, entertainment, social networks, and many others…Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Garcia Bauza, Cristian Dario. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: López, Mario A.. University of Denver.; Estados Unido

Automatic design of color W- operators to segment white blood cells in images of acute lymphoblastic leukemia

This paper proposes the automatic design of color W-operators to segment white blood cells of acute lymphoblastic leukemia in images in RGB color space. The design of the proposed W-operators consists of two stages, one for training and one for testing. The training stage is carried out marginally for each of the RGB color space channels. For the training stage, we use different sets of n-pairs of images to obtain an array of observations, for each channel, with their respective labels observed in a window of size k. In the test stage, the three associated W-operators obtained in the previous stage are combined, obtaining a color W-operator. The proposed method was used to segment white blood cells with satisfactory results To validate this method, a free access database of Leukocyte Images for Segmentation and Classification (LISC) was used. From the results, it can be concluded that the proposed W-operator color allows better segmentation than those defined from a single channel or the linear combination of the three channels.En este trabajo se propone el diseño automático de W-operadores color para la segmentación de glóbulos blancos en imágenes de leucemia linfoblástica aguda, representadas en el espacio color RGB. El diseño de los W-operadores propuestos consta de dos etapas, una etapa de entrenamiento y otra de testeo. El entrenamiento se realiza en forma marginal para cada uno de los canales del espacio color RGB. Para la etapa de entrenamiento, se utilizan diferentes conjuntos de n-pares de imágenes obteniendo una matriz de observaciones, para cada canal, con sus respectivas etiquetas observadas en una ventana de tamaño k. En la etapa de prueba, se combinan los tres W-operadores asociados en la etapa anterior, obteniendo un W-operador color. El método propuesto se utilizó para la segmentación de los glóbulos blancos con resultados satisfactorios. Para validar el método se utilizó una base de datos denominada LISC (Leukocyte Images for Segmentation and Classification), de acceso libre. A partir de los resultados, se puede concluir que el color W-operador propuesto, permite una mejor segmentación que aquellas definidas a partir de un canal único o de la combinación lineal de los tres canales.Fil: Guevara Cruz, Susana Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Pastore, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentin

Temporal-spatial correlation between angiogenesis and corticogenesis in the developing chick optic tectum

The developing chick optic tectum is a widely used model of corticogenesis and angiogenesis. Cell behaviors involved in corticogenesis and angiogenesis share several regulatory mechanisms. In this way the 3D organizations of both systems adapt to each other. The consensus about the temporally and spatially organized progression of the optic tectum corticogenesis contrasts with the discrepancies about the spatial organization of its vascular bed as a function of the time. In order to find out spatial and temporal correlations between corticogenesis and angiogenesis, several methodological approaches were applied to analyze the dynamic of angiogenesis in the developing chick optic tectum. The present paper shows that a typical sequence of developmental events characterizes the optic tectum angiogenesis. The first phase, formation of the primitive vascular bed, takes place during the early stages of the tectal corticogenesis along which the large efferent neurons appear and begin their early differentiation. The second phase, remodeling and elaboration of the definitive vascular bed, occurs during the increase in complexity associated to the elaboration of the local circuit networks. The present results show that, apart from the well-known influence of the dorsal-ventral and radial axes as reference systems for the spatial organization of optic tectum angiogenesis, the cephalic-caudal axis also exerts a significant asymmetric influence. The term cortico-angiogenesis to describe the entire process is justified by the fact that tight correlations are found between specific corticogenic and angiogenic events and they take place simultaneously at the same position along the cephalic-caudal and radial axes.Fil: Rodriguez Celin, Alejandra Jimena. Universidad Favaloro. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Bioestructurales. Grupo de Investigación en Biología Teórica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rapacioli, Melina. Universidad Favaloro. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Bioestructurales. Grupo de Investigación en Biología Teórica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Gonzalez, Mariela Azul. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fiszer, Sara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Biología Celular y Neurociencia "Prof. Eduardo de Robertis". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Biología Celular y Neurociencia; ArgentinaFil: López, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Biología Celular y Neurociencia "Prof. Eduardo de Robertis". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Biología Celular y Neurociencia; ArgentinaFil: Flores, Domingo Vladimir. Universidad Favaloro. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Bioestructurales. Grupo de Investigación en Biología Teórica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Biología Celular y Neurociencia "Prof. Eduardo de Robertis". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Biología Celular y Neurociencia; Argentin

Automatic design of a classifier for noise filtration in binary images using linear discriminant analysis

El siguiente trabajo presenta el diseño automático de un clasificador para filtrado de ruido en imágenes binarias utilizando la técnica del análisis discriminante lineal. Se diseñó el clasificador en dos etapas: entrenamiento y testeo. En la etapa de entrenamiento, utilizando un conjunto de n-pares de imágenes con ruido aditivo al 10%, se obtuvo una matriz de observaciones con sus respectivas etiquetas para una ventana de tamaño 3x3 y 5x5. Aplicando la técnica del análisis discriminante lineal se consiguió un conjunto de coeficientes generando un nuevo filtro que es el que se propone en este trabajo. En la etapa de testeo se comparó el clasificador propuesto con un filtro heurístico, en este caso se eligió el filtro mediana. Ambos fueron aplicados a tres imágenes de prueba con ruido aleatorio al 10%. Se calculó el error cuadrático medio para ambas técnicas. Se concluyó que, para las condiciones experimentales diseñadas, el clasificador propuesto tiene un mejor rendimiento con respecto al filtro mediana.In this work, we present an automatic design of a classifier for noise filtering in binary images using linear discriminant analysis. The classifier was designed in two stages: training and testing. In the training stage, we use a set of n-pairs of images with 10% additive noise to obtain a matrix of observations with their respective labels for 3x3 and 5x5 windows. We propose to apply linear discriminant analysis to obtain a set of coefficients in order to define the new filter. In the testing stage, the proposed classifier was compared with a heuristic filter, in this case, the median filter was chosen. Both were applied to different images with random noise. The mean square error was calculated. The proposed classifier has a better performance with respect to the median filter for the experimental conditions designed.Fil: Guevara Cruz, Susana Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Robalino, Emilio Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Bouchet, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Brun, Marcel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentin

Objective evaluation of ram and buck sperm motility by using a novel sperm tracker software

This work offers researchers the first version of an open-source sperm tracker software (Sperm Motility Tracker, V1.0) containing a novel suit of algorithms to analyze sperm motility using ram and buck sperm as models. The computer-assisted semen analysis is used in several publications with increasing trend worldwide in the last years, showing the importance of objective methodologies to evaluate semen quality. However, commercial systems are costly and versatility is constrained. In the proposed method, segmentation is applied and the tracking stage is performed by using individual Kalman filters and a simplified occlusion handling method. The tracking performance in terms of precision (number of true tracks), the percentage of fragmented paths and percentage of correctly detected particles were manually validated by three experts and compared with the performance of a commercial motility analyzer (Microptic's SCA). The precision obtained with our sperm motility tracker was higher than the one obtained with a commercial software at the current acquisition frame rate of 25 fps (P < 0.0001), concomitantly with a similar percentage of fragmentized tracks (P = 0.0709) at sperm concentrations ranging 25-37 106 cells/mL. Moreover, our tracker was able to detect trajectories that were unseen by SCA. Kinetic values obtained by using both methods were contrasted. The higher values found were explained based on the better performance of our sperm tracker to report speed parameters for very fast motile sperm. To standardize results, acquisition conditions are suggested. This open-source sperm tracker software has a good plasticity allowing researchers to upgrade according requirements and to apply the tool for sperm from a variety of species.Fil: Buchelly Imbachí, Francisco Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Zalazar, Lucia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas; ArgentinaFil: Pastore, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas; ArgentinaFil: Greco, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas; ArgentinaFil: Iniesta-Cuerda, M.. Universidad de Castilla-La Mancha; EspañaFil: Garde, J. J.. Universidad de Castilla-La Mancha; EspañaFil: Soler, A. J.. Universidad de Castilla-La Mancha; EspañaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Cesari, Andreina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas; Argentin

Early detection of peritoneal dialysis complications through convolutional neural networks

La diálisis peritoneal es una alternativa para pacientes con insuficiencia renal crónica, que requiere el análisis periódico del líquido resultante para la detección precoz de complicaciones. Dicho análisis implica la evaluación directa del líquido bajo microscopio y una posterior prueba bioquímica. Como alternativa, el líquido podría analizarse a través de una fotografía (evaluación indirecta) lo que permitiría detectar precozmente una posible complicación, sin que el paciente deba acercarse a un centro de nefrología, mejorando sustancialmente su calidad de vida. En [Comas et al., XX Congreso Argentino de Bioingeniería, pp. 477–486 (2015)] se estudió preliminarmente la detección de muestras patológicas del líquido a partir de fotografías, utilizando descriptores de color y el clasificador k-vecinos más próximos. En el presente trabajo, se presenta un método basado en redes neuronales convolucionales, partiendo de la Alexnet y utilizando transfer learning. La fase de clasificación se implementó con un perceptrón multicapa, clasificando las fotografías entre “normal” y “patológica”, con el resultado de la prueba bioquímica como Gold-standard. Se obtuvo una tasa de error de 5,79%, una FPR de 4,21% y una FNR de 7,37%, con gran estabilidad, reflejada en bajas desviaciones estándar en la estimación de las medidas de error. El método propuesto es más robusto que el enfoque previo, sin requerir ningún tipo de preprocesamiento, ni extracción de características, siendo un buen punto de partida para el desarrollo de una herramienta automática con adecuada capacidad de soporte al diagnóstico.Peritoneal dialysis is an alternative for patients with chronic renal failure requiring periodic analysis of the resulting liquid for the early detection of complications, which involves a direct evaluation of the liquid under a microscope and a biochemical test. Alternatively, the liquid could be analyzed through a photograph (indirect evaluation), enabling the early detection of complications, without requiring the patient going to a nephrology center, improving their life quality. In [Comas et al., XX Congreso Argentino de Bioingeniería, pp. 477–486 (2015)], detection of pathological samples of the liquid from photographs was preliminary studied using color descriptors and k-nearest neighbors as classifier. In the present paper, a method based on convolutional neural networks is presented, starting from Alexnet and using transfer learning. The classification phase was implemented with a multilayer perceptron, classifying the photographs between “normal” and “pathological”, using the biochemical test as Gold-standard. An error rate of 5.79%, a FPR of 4.21% and a FNR of 7.37% were obtained with great stability, reflected in low standard deviations in the estimation of the error measures. The proposed method is more robust than the previous approach, without requiring any preprocessing or feature extraction, being a good starting point for the development of an automatic tool with adequate diagnostic capacity.Fil: Comas, Diego Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Meschino, Gustavo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Jerónimo Aguilera Díaz. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Musso, Carlos. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Rivera, Héctor. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Plazzotta, Fernando. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Algranati, Luis. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Luna, Daniel. Hospital Italiano; Argentin

Automatic design of aperture filters using neural networks applied to ocular image segmentation

Aperture filters are image operators which combine mathematical morphology and pattern recognition theory to design windowed classifiers. Previous works propose designing and representing such operators using large decision tables and classic linear pattern classifiers. These approaches demand an enormous computational cost in order to solve real image problems. The current work presents a new method to automatically design Aperture filters for color and grayscale image processing. This approach consists of designing a family of Aperture filters using artificial feed-forward neural networks. The resulting Aperture filters are combined into a single one using an ensemble method. The performance of the proposed approach was evaluated by segmenting blood vessels in ocular images of the DRIVE database. The results show the suitability of this approach: It outperforms window operators designed using neural networks and logistic regression as well as Aperture filters designed using logistic regression and support vector machines.Fil: Benalcazar Palacios, Marco Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia Tecnología e Innovación; EcuadorFil: Brun, Marcel. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentin

Automatic Design of Window Operators for the Segmentation of the Prostate Gland in Magnetic Resonance Images

W-operators are nonlinear image operators that are translation invariant and locally defined inside a finite spatial window. In this work, we consider the problem of automatic design of W-operators for the segmentation of magnetic resonance (MR) volumes as a problem of classifier design. We propose to segment the objects of interest in an MR volume by classifying each pixel of its slices as either part of the objects of interest or background. The classifiers used here are the artificial feed-forward neural networks. The proposed method is applied to the segmentation of the two main regions of the prostate gland: the peripheral zone and the central gland. Performance evaluation was carried out on the volumes of the Prostate-3T collection of the NCI-ISBI 2013 Challenge. The results obtained show the suitability of our approach as a marker detector of the prostate gland.Fil: Benalcazar Palacios, Marco Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentina. Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación. Guayaquil; EcuadorFil: Brun, Marcel. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentin

Intuitionistic fuzzy set and fuzzy mathematical morphology applied to color leukocytes segmentation

This work presents a new algorithm based on Atanassov’s intuitionistic fuzzy sets and fuzzy mathematical morphology to leukocytes segmentation in color images. The main idea is based on modeling a color image as an Atanassov’s intuitionistic fuzzy set using the hue component in the HSV color space. Then, a pixel labeled as leukocyte is selected and compared to the whole image with a similarity measure. Thus, the leukocyte is segmented and separated from the rest of the image. The experimental results show that the algorithm has a good performance, reaching a value of 99.41% for the correctclassification of leukocytes and a 99.23% for the correct classification of the background. Other metrics such as accuracy, precision and recall have been calculated obtaining 99.32%, 99.41% and 99.24%, respectively. The algorithm presents two important characteristics: It works directly over the color images without the need of converting the image in gray scale, and it does not produce false colors because fuzzy morphological operators guarantee it.Fil: Bouchet, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Montes, Susana. Universidad de Oviedo; EspañaFil: Ballarin, Virginia Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Díaz, Irene. Universidad de Oviedo; Españ