Towards Multi-Level Classification in Deep Plant Identification

Tesis de Graduación (Doctorado académico en Ingeniería) Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2018.In the last decade, automatic identification of organisms based on computer vision techniques has been a hot topic for both biodiversity scientists and machine learning specialists. Early on, plants became particularly attractive as a subject of study for two main reasons. On the one hand, quick and accurate inventories of plants are critical for biodiversity conservation; for example, they are indispensable in conducting ecosystem inventories, defining models for environmental service payments, and tracking populations of invasive plant species, among others. On the other hand, plants are a more tractable group than, for instance, insects. First of all, the number of species is smaller (around 400,000 compared to more than 8 million). Secondly, they are better understood by the scientific community, particularly with respect to their morphometric features. Thirdly, there are large, fast growing databases of digital images of plants generated by both scientists and the general public. Finally, an incremental approach based first on "flat elements" such as leaves and then the whole plant made it feasible to use computer vision techniques early on. As a result, even mobile apps for the general public are available nowadays. This document presents the key results obtained while tackling the general problem of fully automating the identification of plant species based solely on images. It describes the key findings in a research path that started with a restricted scope, namely, identification of plants from Costa Rica by using a morphometric approach that considers images of fresh leaves only. Then, species from other regions of the world were included, but still using hand-crafted feature extractors. A key methodological turn was the subsequent use of Deep Learning techniques on images of any components of a plant. Then we studied and compared the accuracy of a Deep Learning approach to do identifications based on datasets of images of fresh plants and compared it with datasets of herbarium sheet images for the first time. Among the results obtained during this research, potential biases in automatic plant identification dataset were found and characterized. Feasibility of doing transfer learning between different regions of the world was also proven. Even more importantly, it was for the first time demonstrated that herbarium sheets are a good resource to do identifications of plants mounted on herbarium sheets, which provides additional levels of importance to herbaria around the globe. Finally, as a culmination of this research path, this document presents the results of developing a novel multi-level classification approach that uses knowledge about higher taxonomic levels to carry out not only family and genus level identifications but also to try to improve the accuracy of species level identifications. This last step focuses on the creation of a hierarchical loss function based on known plant taxonomies, coupled with multilevel Deep Learning architectures to guide the model optimization with the prior knowledge of a given class hierarchy.En la última década, la identificación automática de organismos basada en técnicas de visión artificial ha sido un tema popular tanto entre los científicos de la biodiversidad como para los especialistas en aprendizaje automático. Al principio, las plantas se volvieron particularmente atractivas como tema de estudio por dos razones principales. Por un lado, los inventarios rápidos y precisos de plantas son críticos para la conservación de la biodiversidad; por ejemplo, son indispensables para realizar inventarios de ecosistemas, definir modelos para pagos de servicios ambientales y rastrear poblaciones de especies de plantas invasoras, entre otros. Por otro lado, las plantas son un grupo más manejable que, por ejemplo, los insectos. En primer lugar, la cantidad de especies es menor (alrededor de 400,000 en comparación con más de 8 millones de insectos). En segundo lugar, la comunidad científica las comprende mejor, en particular con respecto a sus características morfométricas. En tercer lugar, existen grandes bases de datos de imágenes digitales de plantas generadas tanto por científicos como por el público en general. Finalmente, un enfoque incremental basado primero en "elementos planos" como hojas y luego en toda la planta hizo posible el uso de técnicas de visión por computadora desde el principio. Como resultado, incluso las aplicaciones móviles para el público en general están disponibles en la actualidad. Este documento presenta los resultados clave obtenidos mientras se aborda el problema general de automatizar por completo la identificación de especies de plantas basándose únicamente en imágenes. Describe los hallazgos clave en un camino de investigación que comenzó con un alcance restringido, a saber, la identificación de plantas de Costa Rica mediante el uso de un enfoque morfométrico que considera imágenes de hojas frescas solamente. Luego, se incluyeron especies de otras regiones del mundo, pero todavía se utilizaban extractores de características hechos a mano. Un giro metodológico clave fue el uso posterior de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) en imágenes de cualquier componente de una planta. Luego, estudiamos y comparamos la exactitud de un enfoque de aprendizaje profundo para realizar identificaciones basadas en conjuntos de datos de imágenes de plantas frescas y las comparamos con conjuntos de datos de imágenes de hojas de herbario por primera vez. Entre los resultados obtenidos durante esta investigación, se encontraron y caracterizaron posibles sesgos en el conjunto de datos de identificación automática de plantas. La viabilidad de hacer un aprendizaje de transferencia (transfer learning) entre diferentes regiones del mundo también se demostró. Aún más importante, por primera vez se demostró que las láminas de herbario son un buen recurso para hacer identificaciones de plantas montadas sobre láminas de herbario, lo que proporciona niveles adicionales de importancia para herbarios en todo el mundo. Finalmente, como una culminación de este camino de investigación, este documento presenta los resultados del desarrollo de un nuevo enfoque de clasificación multi-nivel (multi-level) que utiliza el conocimiento sobre niveles taxonómicos superiores para llevar a cabo identificaciones a nivel de familia y género, y también para tratar de mejorar la exactitud de identificaciones a nivel de especie. Este último paso se centra en la creación de una función de pérdida jerárquica basada en taxonomías de plantas conocidas, junto con arquitecturas de aprendizaje profundo de niveles múltiples para guiar la optimización del modelo con el conocimiento previo de una jerarquía de clases dada

Enfermedades crónicas

Adherencia al tratamiento farmacológico y relación con el control metabólico en pacientes con DM2Aluminio en pacientes con terapia de reemplazo renal crónico con hemodiálisis en Bogotá, ColombiaAmputación de extremidades inferiores: ¿están aumentando las tasas?Consumo de edulcorantes artificiales en jóvenes universitariosCómo crecen niños normales de 2 años que son sobrepeso a los 7 añosDiagnóstico con enfoque territorial de salud cardiovascular en la Región MetropolitanaEfecto a corto plazo de una intervención con ejercicio físico, en niños con sobrepesoEfectos de la cirugía bariátrica en pacientes con síndrome metabólico e IMC < 35 KG/M2Encuesta mundial de tabaquismo en estudiantes de profesiones de saludEnfermedades crónicas no transmisibles: Consecuencias sociales-sanitarias de comunidades rurales en ChileEpidemiología de las muertes hospitalarias por patologías relacionadas a muerte encefálica, Chile 2003-2007Estado nutricional y conductas alimentarias en adolescentes de 4º medio de la Región de CoquimboEstudio de calidad de vida en una muestra del plan piloto para hepatitis CEvaluación del proceso asistencial y de resultados de salud del GES de diabetes mellitus 2Factores de riesgo cardiovascular en población universitaria de la Facsal, universidad de TarapacáImplicancias psicosociales en la génesis, evolución y tratamiento de pacientes con hipertensión arterial esencialInfarto agudo al miocardio (IAM): Realidad en el Hospital de Puerto Natales, 2009-2010Introducción de nuevas TIC y mejoría de la asistencia a un programa de saludNiños obesos atendidos en el Cesfam de Puerto Natales y su entorno familiarPerfil de la mortalidad por cáncer de cuello uterino en Río de JaneiroPerfil del paciente primo-consultante del Programa de Salud Cardiovascular, Consultorio Cordillera Andina, Los AndesPrevalencia de automedicación en mujeres beneficiarias del Hospital Comunitario de Til-TiPrevalencia de caries en población preescolar y su relación con malnutrición por excesoPrevalencia de retinopatía diabética en comunas dependientes del Servicio de Salud Metropolitano Occidente (SSMOC)Problemas de adherencia farmacológica antihipertensiva en población mapuche: Un estudio cualitativoRol biológico de los antioxidantes innatos en pacientes portadores de VIH/SidaSobrepeso en empleados de un restaurante de una universidad pública del estado de São Paul

Congreso Internacional de Responsabilidad Social Apuestas para el desarrollo regional.

Congreso Internacional de Responsabilidad Social: apuestas para el desarrollo regional [Edición 1 / Nov. 6 - 7: 2019 Bogotá D.C.]El Congreso Internacional de Responsabilidad Social “Apuestas para el Desarrollo Regional”, se llevó a cabo los días 6 y 7 de noviembre de 2019 en la ciudad de Bogotá D.C. como un evento académico e investigativo liderado por la Corporación Universitaria Minuto de Dios -UNIMINUTO – Rectoría Cundinamarca cuya pretensión fue el fomento de nuevos paradigmas, la divulgación de conocimiento renovado en torno a la Responsabilidad Social; finalidad adoptada institucionalmente como postura ética y política que impacta la docencia, la investigación y la proyección social, y cuyo propósito central es la promoción de una “sensibilización consciente y crítica ante las situaciones problemáticas, tanto de las comunidades como del país, al igual que la adquisición de unas competencias orientadas a la promoción y al compromiso con el desarrollo humano y social integral”. (UNIMINUTO, 2014). Dicha postura, de conciencia crítica y sensibilización social, sumada a la experiencia adquirida mediante el trabajo articulado con otras instituciones de índole académico y de forma directa con las comunidades, permitió establecer como objetivo central del evento la reflexión de los diferentes grupos de interés, la gestión de sus impactos como elementos puntuales que contribuyeron en la audiencia a la toma de conciencia frente al papel que se debe asumir a favor de la responsabilidad social como aporte seguro al desarrollo regional y a su vez al fortalecimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Congreso Internacional de Responsabilidad Social Apuestas para el desarrollo regional.

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The 2022 Seismic Hazard Model for Costa Rica

Costa Rica is located at the boundary of four tectonic plates where the regularity of destruc tive earthquakes highlights the necessity of seismic hazard estimations. This study contains the most recent Probabilistic Seismic Hazard Assessment (PSHA) for Costa Rica, calculated with the largest and the most updated earthquake database from both—the Earthquake Engineering Laboratory and the National Seismological Network of the University of Costa Rica. For the PSHA, we updated the seismicity parameters for the upper plate, sub duction interplate, and intraslab tectonic domains, characterized the upper-plate zones by percentages of fault types, and used weighted ground-motion models for each of the tec tonic domains. The resulted maps of peak ground acceleration (PGA) at return periods of 475 yr (PGA-475) and 2475 yr, as well as the spectral accelerations, show geographic trends that allow for the division of the country in four seismic hazard levels: (1) extremely high for the Nicoya, Osa, and Burica peninsulas, situated directly above the subduction interplate, where the PGA-475 could be 0.55–1.20g; (2) very high for most of the Guanacaste Province, where the PGA-475 may be 0.55–0.70g; (3) high for most of the country ( ∼41%) with PGA-475 values of 0.40–0.55g, including Central Costa Rica and the capital city of San Jose; and (4) moderate for the Talamanca Cordillera and Northern Costa Rica, with PGA-475 up to 0.40g. These ground-motion values are 0.1–0.6g higher than the previous PSHA for the Pacific peninsulas, Guanacaste, and the southeastern Caribbean. Further, hazard curves, uni form hazard spectra, and a hazard disaggregation indicate that the seismic hazard is lower but more complex in San Jose than in Liberia—the largest city in Guanacaste.Universidad de Costa Rica/[731-B9-780]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[113-B5-704]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[113-B9-911]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela Centroamericana de GeologíaUCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería CivilUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ingeniería::Laboratorio Nacional de Materiales y Modelos Estructurales (LanammeUCR)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Sociales::Facultad de Ciencias Sociales::Escuela de PsicologíaUCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Sociales::Facultad de Ciencias Sociales::Escuela de Trabajo Socia