Learning regions of interest from low level maps in virtual microscopy

Virtual microscopy can improve the workflow of modern pathology laboratories, a goal limited by the large size of the virtual slides (VS). Lately, determination of the Regions of Interest has shown to be useful in navigation and compression tasks. This work presents a novel method for establishing RoIs in VS, based on a relevance score calculated from example images selected by pathologist. The process starts by splitting the Virtual Slide (VS) into a grid of blocks, each represented by a set of low level features which aim to capture the very basic visual properties, namely, color, intensity, orientation and texture. The expert selects then two blocks i.e. A typical relevant (irrelevant) instance. Different similarity (disimilarity) maps are then constructed, using these positive (negative) examples. The obtained maps are then integrated by a normalization process that promotes maps with a similarity global maxima that largely exceeds the average local maxima. Each image region is thus entailed with an associated score, established by the number of closest positive (negative) blocks, whereby any block has also an associated score. Evaluation was carried out using 8 VS from different tissues, upon which a group of three pathologists had navigated. Precision-recall measurements were calculated at each step of any actual navigation, obtaining an average precision of 55% and a recall of about 38% when using the available set of navigations

Lightweight learning from label proportions on satellite imagery

This work addresses the challenge of producing chip level predictions on satellite imagery when only label proportions at a coarser spatial geometry are available, typically from statistical or aggregated data from administrative divisions (such as municipalities or communes). This kind of tabular data is usually widely available in many regions of the world and application areas and, thus, its exploitation may contribute to leverage the endemic scarcity of fine grained labelled data in Earth Observation (EO). This can be framed as a Learning from Label Proportions (LLP) problem setup. LLP applied to EO data is still an emerging field and performing comparative studies in applied scenarios remains a challenge due to the lack of standardized datasets. In this work, first, we show how simple deep learning and probabilistic methods generally perform better than standard more complex ones, providing a surprising level of finer grained spatial detail when trained with much coarser label proportions. Second, we provide a set of benchmarking datasets enabling comparative LLP applied to EO, providing both fine grained labels and aggregated data according to existing administrative divisions. Finally, we argue how this approach might be valuable when considering on-orbit inference and training. Source code is available at https://github.com/rramosp/llpeoComment: 16 pages, 13 figure

Bacteriología de aguas subterráneas: metodología para el diseño de muestreo en áreas urbanas

El propósito de esta comunicación es presentar un método objetivo para la planificación del muestreo bacteriológico del agua subterránea en sectores urbanos, relacionando la intensidad de muestreo con una estimación expeditiva del riesgo sanitario por consumo humano de agua de baja calidad

Avaluació i contrast dels mètodes d’ensenyament tradicional i lúdic

La natació, com ja és sabut, és un dels esports més recomanats a hores d’ara, per la qual cosa en resulta molt interessant l’estudi i la comprensió dels diferents aspectes que el caracteritzen, amb particular referència a determinats intervals d’edat. Aquest treball té com a objectiu el coneixement de les diferències que es produeixen entre l’ensenyament de la natació a través de la utilització d’una metodologia sistèmica o tradicional, i l’ensenyament d’aquesta pràctica duta a terme de forma lúdica. La raó que ens ha portat a la realització d’aquest estudi ha estat la intenció d’esbrinar si totes dues metodologies influeixen de la mateixa manera en l’aprenentatge de la natació, o si l’una és més efectiva i completa que l’altra. Per respondre a la nostra hipòtesi, hem analitzat tots els aspectes considerats d’especial rellevància en l’aprenentatge de la natació, sobretot els relacionats amb els intervals d’edat elegits per al nostre estudi (3-8 anys), i finalment hem obtingut uns resultats que ens han confirmat que existeixen diferències significatives, entre les dues estratègies utilitzades

Expresiones de la conflictividad social en la crisis. El paro cívico nacional.

Recuento de las noticias sobre los hechos del 18 de octubre de 1984 en relación al Paro Cívico Nacional convocado por las organizaciones agrupadas en la Asamblea Nacional Obrera Campesina y Popular (ANOCP) como una expresión de lucha social de los sectores asalariados ante las condiciones precarias que ha dejado la crisis económica

Metodología para definir las habilidades cognitivas a desarrollar en los empresarios pertenecientes al sector hotelero del Pereira Convention Bureau como factor de influencia en la identificación de oportunidades de mercado

En el presente proyecto se desarrolla el diseño de una metodología que permite definir las habilidades cognitivas a desarrollar en los empresarios pertenecientes al sector hotelero del Pereira Convention Bureau como factor de influencia en la identificación de oportunidades de mercado. El cambio constante en las condiciones de los mercados requiere el desarrollo de habilidades que permitan a los empresarios identificar nuevas oportunidades a medida que estas surgen en el entorno, a través del análisis de nueva información y su contraste con los conocimientos adquiridos a través de su formación y experiencia que dé como resultado la generación de valor económico que previamente no ha sido explotada. Por esto, se hace necesario determinar los factores fundamentales que influyen en el proceso de identificación de oportunidades de mercado, variables, su medición y demás elementos necesarios para el diseño de la metodología, además de un análisis técnico que permita plantear acciones de mejora para el desarrollo de este tipo de habilidades, generando y validando la metodología con un grupo de 12 empresarios pertenecientes al Pereira Convention Bureau

Evaluación y contraste de los métodos de enseñanza tradicional y lúdico

La natación, como ya es sabido, es uno de los deportes más recomendados hoy en día, por lo que resulta muy interesante su estudio y la comprensión de los diferentes aspectos que le caracterizan, con particular referencia a determinados intervalos de edad. Este trabajo tiene como objetivo el conocimiento de las diferencias que se producen entre la enseñanza de la natación a través de la utilización de una metodología sistémica o tradicional, y la enseñanza de la misma llevada a cabo de forma lúdica. La razón que nos ha llevado a la realización de este estudio, ha sido la intención, de averiguar si ambas metodologías influyen de igual manera en el aprendizaje de la natación, o si una es más efectiva y completa que otra. Para responder a nuestra hipótesis, hemos analizado todos los aspectos considerados de especial relevancia en el aprendizaje de la natación, sobre todo los relacionados con los intervalos de edad elegidos para nuestro estudio (3-8 años), obteniendo finalmente unos resultados que nos han confirmado que existen diferencias significativas, entre las dos estrategias utilizadas

Una revisión sistemática de métodos de aprendizaje profundo aplicados a imágenes oculares

Artificial intelligence is having an important effect on different areas of medicine, and ophthalmology has not been the exception. In particular, deep learning methods have been applied successfully to the detection of clinical signs and the classification of ocular diseases. This represents a great potential to increase the number of people correctly diagnosed. In ophthalmology, deep learning methods have primarily been applied to eye fundus images and optical coherence tomography. On the one hand, these methods have achieved an outstanding performance in the detection of ocular diseases such as: diabetic retinopathy, glaucoma, diabetic macular degeneration and age-related macular degeneration.  On the other hand, several worldwide challenges have shared big eye imaging datasets with segmentation of part of the eyes, clinical signs and the ocular diagnostic performed by experts. In addition, these methods are breaking the stigma of black-box models, with the delivering of interpretable clinically information. This review provides an overview of the state-of-the-art deep learning methods used in ophthalmic images, databases and potential challenges for ocular diagnosisLa inteligencia artificial está teniendo un importante impacto en diversas áreas de la medicina y a la oftalmología no ha sido la excepción. En particular, los métodos de aprendizaje profundo han sido aplicados con éxito en la detección de signos clínicos y la clasificación de enfermedades oculares. Esto representa un potencial impacto en el incremento de pacientes correctamente y oportunamente diagnosticados. En oftalmología, los métodos de aprendizaje profundo se han aplicado principalmente a imágenes de fondo de ojo y tomografía de coherencia óptica. Por un lado, estos métodos han logrado un rendimiento sobresaliente en la detección de enfermedades oculares tales como: retinopatía diabética, glaucoma, degeneración macular diabética y degeneración macular relacionada con la edad. Por otro lado, varios desafíos mundiales han compartido grandes conjuntos de datos con segmentación de parte de los ojos, signos clínicos y el diagnóstico ocular realizado por expertos. Adicionalmente, estos métodos están rompiendo el estigma de los modelos de caja negra, con la entrega de información clínica interpretable. Esta revisión proporciona una visión general de los métodos de aprendizaje profundo de última generación utilizados en imágenes oftálmicas, bases de datos y posibles desafíos para los diagnósticos oculare