Learning from limited labelled data: contributions to weak, few-shot, and unsupervised learning

Tesis por compendio[ES] En la última década, el aprendizaje profundo (DL) se ha convertido en la principal herramienta para las tareas de visión por ordenador (CV). Bajo el paradigma de aprendizaje supervisado, y gracias a la recopilación de grandes conjuntos de datos, el DL ha alcanzado resultados impresionantes utilizando redes neuronales convolucionales (CNNs). Sin embargo, el rendimiento de las CNNs disminuye cuando no se dispone de suficientes datos, lo cual dificulta su uso en aplicaciones de CV en las que sólo se dispone de unas pocas muestras de entrenamiento, o cuando el etiquetado de imágenes es una tarea costosa. Estos escenarios motivan la investigación de estrategias de aprendizaje menos supervisadas. En esta tesis, hemos explorado diferentes paradigmas de aprendizaje menos supervisados. Concretamente, proponemos novedosas estrategias de aprendizaje autosupervisado en la clasificación débilmente supervisada de imágenes histológicas gigapixel. Por otro lado, estudiamos el uso del aprendizaje por contraste en escenarios de aprendizaje de pocos disparos para la vigilancia automática de cruces de ferrocarril. Por último, se estudia la localización de lesiones cerebrales en el contexto de la segmentación no supervisada de anomalías. Asimismo, prestamos especial atención a la incorporación de conocimiento previo durante el entrenamiento que pueda mejorar los resultados en escenarios menos supervisados. En particular, introducimos proporciones de clase en el aprendizaje débilmente supervisado en forma de restricciones de desigualdad. Además, se incorpora la homogeneización de la atención para la localización de anomalías mediante términos de regularización de tamaño y entropía. A lo largo de esta tesis se presentan diferentes métodos menos supervisados de DL para CV, con aportaciones sustanciales que promueven el uso de DL en escenarios con datos limitados. Los resultados obtenidos son prometedores y proporcionan a los investigadores nuevas herramientas que podrían evitar la anotación de cantidades masivas de datos de forma totalmente supervisada.[CA] En l'última dècada, l'aprenentatge profund (DL) s'ha convertit en la principal eina per a les tasques de visió per ordinador (CV). Sota el paradigma d'aprenentatge supervisat, i gràcies a la recopilació de grans conjunts de dades, el DL ha aconseguit resultats impressionants utilitzant xarxes neuronals convolucionals (CNNs). No obstant això, el rendiment de les CNNs disminueix quan no es disposa de suficients dades, la qual cosa dificulta el seu ús en aplicacions de CV en les quals només es disposa d'unes poques mostres d'entrenament, o quan l'etiquetatge d'imatges és una tasca costosa. Aquests escenaris motiven la investigació d'estratègies d'aprenentatge menys supervisades. En aquesta tesi, hem explorat diferents paradigmes d'aprenentatge menys supervisats. Concretament, proposem noves estratègies d'aprenentatge autosupervisat en la classificació feblement supervisada d'imatges histològiques gigapixel. D'altra banda, estudiem l'ús de l'aprenentatge per contrast en escenaris d'aprenentatge de pocs trets per a la vigilància automàtica d'encreuaments de ferrocarril. Finalment, s'estudia la localització de lesions cerebrals en el context de la segmentació no supervisada d'anomalies. Així mateix, prestem especial atenció a la incorporació de coneixement previ durant l'entrenament que puga millorar els resultats en escenaris menys supervisats. En particular, introduïm proporcions de classe en l'aprenentatge feblement supervisat en forma de restriccions de desigualtat. A més, s'incorpora l'homogeneïtzació de l'atenció per a la localització d'anomalies mitjançant termes de regularització de grandària i entropia. Al llarg d'aquesta tesi es presenten diferents mètodes menys supervisats de DL per a CV, amb aportacions substancials que promouen l'ús de DL en escenaris amb dades limitades. Els resultats obtinguts són prometedors i proporcionen als investigadors noves eines que podrien evitar l'anotació de quantitats massives de dades de forma totalment supervisada.[EN] In the last decade, deep learning (DL) has become the main tool for computer vision (CV) tasks. Under the standard supervised learnng paradigm, and thanks to the progressive collection of large datasets, DL has reached impressive results on different CV applications using convolutional neural networks (CNNs). Nevertheless, CNNs performance drops when sufficient data is unavailable, which creates challenging scenarios in CV applications where only few training samples are available, or when labeling images is a costly task, that require expert knowledge. Those scenarios motivate the research of not-so-supervised learning strategies to develop DL solutions on CV. In this thesis, we have explored different less-supervised learning paradigms on different applications. Concretely, we first propose novel self-supervised learning strategies on weakly supervised classification of gigapixel histology images. Then, we study the use of contrastive learning on few-shot learning scenarios for automatic railway crossing surveying. Finally, brain lesion segmentation is studied in the context of unsupervised anomaly segmentation, using only healthy samples during training. Along this thesis, we pay special attention to the incorporation of tasks-specific prior knowledge during model training, which may be easily obtained, but which can substantially improve the results in less-supervised scenarios. In particular, we introduce relative class proportions in weakly supervised learning in the form of inequality constraints. Also, attention homogenization in VAEs for anomaly localization is incorporated using size and entropy regularization terms, to make the CNN to focus on all patterns for normal samples. The different methods are compared, when possible, with their supervised counterparts. In short, different not-so-supervised DL methods for CV are presented along this thesis, with substantial contributions that promote the use of DL in data-limited scenarios. The obtained results are promising, and provide researchers with new tools that could avoid annotating massive amounts of data in a fully supervised manner.The work of Julio Silva Rodríguez to carry out this research and to elaborate this dissertation has been supported by the Spanish Government under the FPI Grant PRE2018-083443.Silva Rodríguez, JJ. (2022). Learning from limited labelled data: contributions to weak, few-shot, and unsupervised learning [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190633Compendi

Desarrollo de un sistema de procesamiento de datos para la caracterización de la señal mioeléctrica (sEMG) recogida en ensayos dinámicos en cirujanos durante intervenciones laparoscópicas

[ES] Se ha desarrollado un sistema de procesamiento de datos de señales electromiográficas de superficie (sEMG) en ensayos de laparoscopia dinámica. Esto es, se han caracterizado señales adquiridas en los músculos bíceps, deltoides anterior, trapecio descendente y braquiorradial durante la realización continua de un ejercicio que simula la actividad laparoscópica. El objetivo del sistema es procesar las señales con tal de obtener la evolución temporal de parámetros que aporten una valoración objetiva de la fatiga y el esfuerzo muscular debido al uso de herramientas poco ergonómicas. Tras realizar una revisión bibliográfica de la caracterización de la fatiga en sEMG, los parámetros obtenidos finalmente para ello son valor eficaz (RMS), valor medio absoluto (MAV), frecuencia media (MPF), frecuencia mediana (MDF), ratio de RMS en frecuencia (RMSfreq.ratio) y normalización de momentos espectrales (FInms5). Se ha representado la evolución temporal de estos parámetros a lo largo del ensayo. Además, se ha obtenido un indicador de la calidad del registro: la relación señal ruido (SNR), y se ha aplicado un filtrado de las componentes de interferencia y ruido en las señales, que presentan alto contenido de estas. También se ha obtenido el número de ejercicios realizados y duración de los mismos con tal de evaluar la habilidad del cirujano. Finalmente, se ha desarrollado un manual de usuario del sistema y se han presupuestado los costes asociados a su desarrollo.Silva Rodríguez, JJ. (2017). Desarrollo de un sistema de procesamiento de datos para la caracterización de la señal mioeléctrica (sEMG) recogida en ensayos dinámicos en cirujanos durante intervenciones laparoscópicas. http://hdl.handle.net/10251/85022.TFG

Métrica D y estructura de denominación de especies monetarias en Colombia

En este artículo se explica la aplicación de la métrica D1 al caso colombiano, a partir del análisis de la estructura de denominaciones de billetes y monedas y su evolución en el tiempo. Igualmente, se presenta la actualización del estudio de Arango, Misas y Hernández (2004) para determinar, de acuerdo con esta métrica, el momento en que se debería introducir la nueva denominación de $100.000.La primera parte del artículo explica la métrica D y sus alcances. En la segunda se presenta la evolución de la estructura de denominaciones en el caso colombiano y su relación con la métrica D. En la tercera se explica la metodología utilizada con un ejemplo hipotético de solo tres denominaciones. En la cuarta parte se realizan los cálculos para Colombia y se presentan las proyecciones realizadas en 2013 para los años siguientes. La parte final expone las conclusiones

Evaluación del Pectimorf como regulador del crecimiento en la formación de callos con estructuras embriogénicas en Ipomoea batatas

Tuberous roots of sweet potato belonging to the clone INIVIT B 93-1, were gather ad and placed in flasks with water in the laboratory to induce the emergence of the yolks. Later on, explants of the limbo was selected to foliate (1 cm2) fields in the means of cultivation of Murashige and Skoog, 100 mg.l-1 myo-inositol, 1 mg.l-1 tiamine, 3% sucrose, 0.2% gelrite, 0.50 mg.l-1 2,4-D and 0.25 mg.l-1 6-BAP as control treatment and the same medium of above mentioned culture with different pectimorf concentrations (5.0, 10.0, 15.0 and 20.0 mg.l-1) for the formation of callus with embryogenic structures. Thirty days later the percentage of formed callus, their the callus growth, color, texture and presence of roots were evaluated. The callus stayed in incubation camera under conditions of darkness, temperature of 25 ± 2°C and relative humidity of 80-90%. Good results were obtained in the formation of callus with embryogenic structures, when used the pectimorf at 15.0 mg.l-1 concentration.Key works: embryogenesis, sweet potato, oligopectatesFueron recolectadas raíces tuberosas de boniato pertenecientes al clon INIVIT B 93-1 que se colocaron en frascos con agua en el laboratorio para inducir la brotación de las yemas. Posteriormente, se seleccionaron explantes del limbo foliar (1 cm2) para la formación de callos con estructuras embriogénicas en el medio de cultivo propuesto por Murashige y Skoog, mio-inositol (100 mg.l-1), tiamina (1 mg.l-1), sacarosa (3%), gelrite (0.2%), 2,4-D (0.50 mg.l-1) y 6-BAP (0.25 mg.l-1) como control y el medio de cultivo anteriormente mencionado con diferentes concentraciones de Pectimorf (5.0, 10.0, 15.0 y 20.0 mg.l-1). Pasados treinta días se evaluaron el porcentaje de callos formados, desarrollo de los callos, color, textura y presencia de raíces. Los callos se mantuvieron en cámara de incubación en condiciones de oscuridad, temperatura de 25 ± 2°C y humedad relativa del 80-90%. Se obtuvieron buenos resultados en la formación de callos con estructuras embriogénicas al ser utilizado el Pectimorf a la concentración de 15.0 mg.l-1.Palabras clave: boniato, embriogénesis, oligopectato

Reconstructing Native American Population History

The peopling of the Americas has been the subject of extensive genetic, archaeological and linguistic research; however, central questions remain unresolved1–5. One contentious issue is whether the settlement occurred via a single6–8 or multiple streams of migration from Siberia9–15. The pattern of dispersals within the Americas is also poorly understood. To address these questions at higher resolution than was previously possible, we assembled data from 52 Native American and 17 Siberian groups genotyped at 364,470 single nucleotide polymorphisms. We show that Native Americans descend from at least three streams of Asian gene flow. Most descend entirely from a single ancestral population that we call “First American”. However, speakers of Eskimo-Aleut languages from the Arctic inherit almost half their ancestry from a second stream of Asian gene flow, and the Na-Dene-speaking Chipewyan from Canada inherit roughly one-tenth of their ancestry from a third stream. We show that the initial peopling followed a southward expansion facilitated by the coast, with sequential population splits and little gene flow after divergence, especially in South America. A major exception is in Chibchan-speakers on both sides of the Panama Isthmus, who have ancestry from both North and South America

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 8

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, volumen 8, de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, que cuenta con el esfuerzo de investigadores de varios países del mundo, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico que consoliden la transformación del conocimiento en diferentes escenarios, tanto organizacionales como universitarios, para el desarrollo de habilidades cognitivas del quehacer diario. La gestión del conocimiento es un camino para consolidar una plataforma en las empresas públicas o privadas, entidades educativas, organizaciones no gubernamentales, ya sea generando políticas para todas las jerarquías o un modelo de gestión para la administración, donde es fundamental articular el conocimiento, los trabajadores, directivos, el espacio de trabajo, hacia la creación de ambientes propicios para el desarrollo integral de las instituciones

5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros