Reconocimiento de objetos en imágenes panorámicas

Este trabajo describe el desarrollo de un sistema de reconocimiento de objetos en imágenes panorámicas. Las imágenes panorámicas, con su amplio campo de visión, suponen un gran potencial para tareas de reconocimiento en interiores, ya que incluyen el contexto completo de las escenas. Sin embargo, también representan un reto para lidiar con los efectos de distorsión, debidos a su proyección esférica y a la resolución variable, ası́ como con la falta de datos masivos etiquetados. Tras una intensa investigación sobre el estado del arte en reconocimiento de objetos, y sus particularidades sobre panorámicas, se ha detectado la escasez de modelos concretos que trabajen con este tipo de imágenes.En este trabajo, se ha desarrollado un modelo basado en aprendizaje profundo, llamado Panoramic BlitzNet. Utiliza como base la red BlitzNet y aborda las tareas de detección de objetos y segmentación semántica en imágenes equirectangulares de interior. Está compuesto por una red totalmente convolucional (FCN) compartida prácticamente en su totalidad por las dos tareas, que cuenta con conexiones skip y que realiza reconocimiento multi-escala. Este modelo trabaja con las panorámicas completas, lo que representa una de las claves de su éxito. Además, se analiza en profundidad el impacto de las convoluciones equirectangulares, que sustituyen a las convencionales para adaptarse mejor al dominio esférico. Adicionalmente, se ha llevado a cabo una aproximación a la tarea de segmentación por instancias, ası́ como una prueba de concepto para combinar el reconocimiento de objetos con la reconstrucción del layout 3D en habitaciones.El modelo se ha entrenado y evaluado utilizando el dataset SUN360, adaptado para incluir máscaras de segmentación. Los resultados experimentales son claramente satisfactorios, respaldando la importancia de desarrollar sistemas especı́ficos que trabajen con imágenes panorámicas y la utilidad del aprendizaje conjunto de dos tareas de interpretación de escenas. Los resultados demuestran la efectividad del modelo, superando a otros métodos de estado del arte en reconocimiento de objetos con panorámicas en entornos de interior.<br /

Indoor Scene Understanding using Non-Conventional Cameras

Los seres humanos comprendemos los entornos que nos rodean sin esfuerzo y bajo una amplia variedad de condiciones, lo cual es debido principalmente a nuestra percepción visual. Desarrollar algoritmos de Computer Vision que logren una comprensión visual similar es muy deseable, para permitir que las máquinas puedan realizar tareas complejas e interactuar con el mundo real, con el principal objectivo de ayudar y entretener a los seres humanos. En esta tesis, estamos especialmente interesados en los problemas que surgen durante la búsqueda de la comprensión visual de espacios interiores, ya que es dónde los seres humanos pasamos la mayor parte de nuestro tiempo, así como en la búsqueda del sensor más adecuado para logar dicha comprensión. Con respecto a los sensores, en este trabajo proponemos utilizar cámaras no convencionales, en concreto imágenes panorámicas y sensores 3D. Con respecto a la comprensión de interiores, nos centramos en tres aspectos clave: estimación del diseño 3D de la escena (distribución de paredes, techo y suelo); detección, localización y segmentación de objetos; y modelado de objetos por categoría, para los que se proporcionan soluciones novedosas y eficientes. El enfoque de la tesis se centra en los siguientes desafíos subyacentes. En primer lugar, investigamos métodos de reconstrucción 3D de habitaciones a partir de una única imagen de 360, utilizado para lograr el nivel más alto de modelado y comprensión de la escena. Para ello combinamos ideas tradicionales, como la asunción del mundo Manhattan por la cual la escena se puede definir en base a tres direcciones principales ortogonales entre si, con técnicas de aprendizaje profundo, que nos permiten estimar probabilidades en la imagen a nivel de pixel para detectar los elementos estructurales de la habitación. Los modelos propuestos nos permiten estimar correctamente incluso partes de la habitación no visibles en la imágen, logrando reconstrucciones fieles a la realidad y generalizando por tanto a modelos de escena más complejos. Al mismo tiempo, se proponen nuevos métodos para trabajar con imágenes panorámicas, destacando la propuesta de una convolución especial que deforma el kernel para compensar las distorsiones de la proyección equirrectangular propia de dichas imágenes.En segundo lugar, considerando la importancia del contexto para la comprensión de la escena, estudiamos el problema de la localización y segmentación de objetos, adaptando el problema para aprovechar todo el potencial de las imágenes de $360^\circ$. También aprovechamos la interacción escena-objetos para elevar las detecciones 2D en la imagen de los objetos al modelo 3D de la habitación.La última línea de trabajo de esta tesis se centra en el análisis de la forma de los objetos directamente en 3D, trabajando con nubes de puntos. Para ello proponemos utilizar un modelado explícito de la deformación de los objetos e incluir una noción de la simetría de estos para aprender, de manera no supervisada, puntos clave de la geometría de los objetos que sean representativos de los mismos. Dichos puntos estan en correspondencia, tanto geométrica como semántica, entre todos los objetos de una misma categoría.Nuestros modelos avanzan el estado del arte en las tareas antes mencionadas, siendo evaluados cada uno de ellos en varios datasets y en los benchmarks correspondientes.<br /

La Lista de Verificación del Trastorno de Estrés Postraumático (PCL) en víctimas del terrorismo: análisis comparativo de las propiedades psicométricas de su aplicación telefónica frente a presencial

Introducción y objetivos. En muchas situaciones tales como las de confinamiento provocadas por la pandemia de la COVID 19, es imposible aplicar los instrumentos psicológicos presencialmente, como originalmente se concibieron. Sin embargo, el modo de aplicación puede afectar a las propiedades psicométricas de las medidas de un instrumento. La Lista de Verificación del Trastorno de Estrés Postraumático (del inglés PTSD Checklist; en adelante PCL) es uno de los instrumentos más utilizados para evaluar presencialmente la sintomatología del trastorno de estrés postraumático (TEPT). Este es el primer estudio que analiza y compara la estructura factorial, consistencia interna y validez diagnóstica, nomológica y de grupos contrastados de las medidas de la PCL aplicada presencial y telefónicamente. Material y métodos. Se administró la PCL en ambos formatos a una muestra de 634 personas víctimas del terrorismo junto con una entrevista diagnóstica estructurada y medidas de depresión y ansiedad. Resultados. Las puntuaciones de ambas formas de aplicación de la PCL presentan una misma estructura unifactorial, índices excelentes de consistencia interna (alfa > .90) e índices muy buenos de validez diagnóstica para identificar el TEPT (AUC > .90); ambas discriminan significativamente y con tamaños del efecto grandes (d = 0.88–2.84) entre víctimas con TEPT, con trastornos depresivos o de ansiedad y sin trastornos, y ambas presentan correlaciones significativas y grandes con medidas de otros constructos con los que el TEPT guarda una estrecha relación: depresión y ansiedad. Conclusiones. Los resultados sugieren que la PCL se puede aplicar telefónicamente con las mismas garantías psicométricas que presencialmente

Desarrollo de la Escala de Actitudes Disfuncionales Traumáticas (EADT) para víctimas de terrorismo

Introducción y objetivos. El trastorno de estrés postraumático (TEPT) es el trastorno psicológico más frecuente en las víctimas del terrorismo. Los modelos cognitivos del TEPT postulan que las actitudes disfuncionales desempeñan un papel fundamental en su etiología, mantenimiento y tratamiento. El objetivo de este estudio fue desarrollar un instrumento de autoinforme para evaluar las actitudes disfuncionales traumáticas específicas de las víctimas del terrorismo: la Escala de Actitudes Disfuncionales Traumáticas (EADT). Materiales y método. Los ítems de la EADT fueron extraídos de 480 horas grabadas de terapia cognitivo-conductual centrada en el trauma aplicada a 59 víctimas del terrorismo con TEPT y tras un análisis del contenido e inteligibilidad de los ítems por un grupo de psicólogos. Una versión preliminar de 84 ítems se aplicó a una muestra de 253 víctimas del terrorismo junto con medidas de TEPT, depresión y actitudes disfuncionales depresivas. Resultados. Una serie de análisis factoriales y de fiabilidad sobre la versión preliminar permitió llegar a una versión definitiva compuesta por 34 ítems y tres factores correlacionados: mundo peligroso, visión negativa de la sociedad y del ser humano, y cronificación del malestar. Los análisis psicométricos de la versión definitiva revelaron buenos datos empíricos para la estructura interna de la EADT, la consistencia interna de sus puntuaciones, la diferenciación de grupos contrastados y las relaciones con constructos conceptualmente relacionados. Conclusiones. La EADT es un instrumento sencillo cuyas medidas presentan buenas propiedades psicométricas y pueden ser útiles para evaluar, tanto en contextos de investigación como aplicados, las actitudes disfuncionales que pueden presentar las víctimas del terrorismo

Long-Term Posttraumatic Growth in Victims of Terrorism in Spain

Background: Scientific literature on posttraumatic growth (PTG) after terrorist attacks has primarily focused on persons who had not been directly exposed to terrorist attacks or persons who had been directly exposed to them, but who were assessed few months or years after the attacks. Methods: We examined long-term PTG in 210 adults directly exposed to terrorist attacks in Spain a mean of 29.6 years after the attacks (range: 2–47 years). The participants had been injured by a terrorist attack (38.6%) or were first-degree relatives of people who had been killed or injured by a terrorist attack (41.4% and 20%, respectively). They completed diagnostic measures of emotional disorders and measures of PTSD and depression symptomatology, optimism, and PTG. Results: Multiple regression analyses revealed gender differences (women reported higher levels of PTG than did men) and a positive linear relationship between PTG and cumulative trauma after the terrorist attack. Some PTG dimensions were significantly associated with PTSD symptomatology, these associations being linear, not curvilinear. However, PTG was not associated with depression symptomatology, diagnosis of emotional disorders, age, elapsed time since the attack, or optimism. In comparison with survivors assessed 18 years after the 1995 Oklahoma City bombing, Spanish victims of terrorism showed higher levels of appreciation of life, but lower levels of relating to others and spiritual change. Conclusion: The findings underscore the influence of gender on PTG and provide support to the hypothesis that some emotional distress may be a necessary condition of PTG. Future studies on PTG after terrorist attacks should take into consideration the characteristics of the terrorist attack itself and the contexts of violence and threat in which it occurred. The political, social, and cultural characteristics of the community affected by it and the profile and characteristics of other traumatic events suffered after the attack should also be taken into account in further research

Regulatory sites for splicing in human basal ganglia are enriched for disease-relevant information

Genome-wide association studies have generated an increasing number of common genetic variants associated with neurological and psychiatric disease risk. An improved understanding of the genetic control of gene expression in human brain is vital considering this is the likely modus operandum for many causal variants. However, human brain sampling complexities limit the explanatory power of brain-related expression quantitative trait loci (eQTL) and allele-specific expression (ASE) signals. We address this, using paired genomic and transcriptomic data from putamen and substantia nigra from 117 human brains, interrogating regulation at different RNA processing stages and uncovering novel transcripts. We identify disease-relevant regulatory loci, find that splicing eQTLs are enriched for regulatory information of neuron-specific genes, that ASEs provide cell-specific regulatory information with evidence for cellular specificity, and that incomplete annotation of the brain transcriptome limits interpretation of risk loci for neuropsychiatric disease. This resource of regulatory data is accessible through our web server, http://braineacv2.inf.um.es/

Identification of novel risk loci, causal insights, and heritable risk for Parkinson's disease: a meta-analysis of genome-wide association studies

Background Genome-wide association studies (GWAS) in Parkinson's disease have increased the scope of biological knowledge about the disease over the past decade. We aimed to use the largest aggregate of GWAS data to identify novel risk loci and gain further insight into the causes of Parkinson's disease. Methods We did a meta-analysis of 17 datasets from Parkinson's disease GWAS available from European ancestry samples to nominate novel loci for disease risk. These datasets incorporated all available data. We then used these data to estimate heritable risk and develop predictive models of this heritability. We also used large gene expression and methylation resources to examine possible functional consequences as well as tissue, cell type, and biological pathway enrichments for the identified risk factors. Additionally, we examined shared genetic risk between Parkinson's disease and other phenotypes of interest via genetic correlations followed by Mendelian randomisation. Findings Between Oct 1, 2017, and Aug 9, 2018, we analysed 7·8 million single nucleotide polymorphisms in 37 688 cases, 18 618 UK Biobank proxy-cases (ie, individuals who do not have Parkinson's disease but have a first degree relative that does), and 1·4 million controls. We identified 90 independent genome-wide significant risk signals across 78 genomic regions, including 38 novel independent risk signals in 37 loci. These 90 variants explained 16–36% of the heritable risk of Parkinson's disease depending on prevalence. Integrating methylation and expression data within a Mendelian randomisation framework identified putatively associated genes at 70 risk signals underlying GWAS loci for follow-up functional studies. Tissue-specific expression enrichment analyses suggested Parkinson's disease loci were heavily brain-enriched, with specific neuronal cell types being implicated from single cell data. We found significant genetic correlations with brain volumes (false discovery rate-adjusted p=0·0035 for intracranial volume, p=0·024 for putamen volume), smoking status (p=0·024), and educational attainment (p=0·038). Mendelian randomisation between cognitive performance and Parkinson's disease risk showed a robust association (p=8·00 × 10−7). Interpretation These data provide the most comprehensive survey of genetic risk within Parkinson's disease to date, to the best of our knowledge, by revealing many additional Parkinson's disease risk loci, providing a biological context for these risk factors, and showing that a considerable genetic component of this disease remains unidentified. These associations derived from European ancestry datasets will need to be followed-up with more diverse data. Funding The National Institute on Aging at the National Institutes of Health (USA), The Michael J Fox Foundation, and The Parkinson's Foundation (see appendix for full list of funding sources)

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

Estimación del layout 3D en interiores a partir de imágenes panorámicas

En este trabajo se ha desarrollado un método de reconstrucción 3D de habitaciones a partir de una única imagen panorámica de 360 grados de campo de vista horizontal. Este método tiene la principal novedad de combinar razonamientos geométricos de visión por computador y técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) adaptadas a la geometría del tipo de imágenes que proponemos utilizar. Nuestro método utiliza la extracción de esquinas estructurales como punto de partida para elaborar hipótesis sin información previa acerca de la forma de la habitación y con la única restricción de Mundo Manhattan. En particular, dichas esquinas se extraen como intersecciones entre líneas que son ortogonales en el espacio 3D. Este proceso se ha mejorado con el uso de una Red Neuronal Convolucional que detecta bordes estructurales y permite filtrar líneas pertenecientes a otros objetos no relevantes. A partir de estas posibles esquinas dibujamos hipótesis de diseño y escogemos aquella solución que encaja mejor con el mapa de normales obtenido con otro método de aprendizaje profundo. En este trabajo se muestran resultados de reconstrucciones 3D con imágenes de la base de datos pública SUN360 usada por otros trabajos del estado del arte. Con ellos demostramos la efectividad del método con respecto a trabajos existentes y las ventajas de introducir redes neuronales profundas en el desarrollo del proceso

Reconstrucción 3D Completa de Habitaciones a partir de Imágenes Panorámicas

We propose an entire pipeline which receives as input a 360º panorama and returns a closed, 3D reconstruction of the room faithful to its actual shape. We exploit deep learning combined with geometry to obtain structural lines, and thus structural corners, from which we generate final layout models assuming Manhattan world.Proponemos un pipeline que recibe una única imagen panorámica de 360º y devuelve una reconstrucción 3D cerrada de la habitación fiel a la estructura real de ésta. En este trabajo combinamos razonamientos geométricos y técnicas de aprendizaje profundo para obtener líneas estructurales, y por tanto esquinas estructurales, a partir de las cuales generamos modelos finales del diseño de la habitación asumiendo que nos encontramos en un mundo Manhattan