Mejora en la detección de microcalcificaciones en mamografías digitalizadas mediante la aplicación de arquitecturas neuronales

Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicació

Informática aplicada: prácticas para aprender a programar en lenguaje C

Aprender el primer lenguaje de programación es una labor engorrosa y con frecuencia antipática. Requiere bastante estudio; pero especialmente exige, de quien emprende esta tarea de aprendizaje, muchas horas de trabajo delante de un ordenador. Y es que, aunque pueda parecer una obviedad, en realidad no hay otro camino: para aprender a programar, hay que programar. Ésta es una recomendación clásica que se repite en el primer día de clase de cualquier asignatura relacionada con la programación y el desarrollo software. Ni mucho menos es suficiente con copiar y entender el código que el profesor explica en clase, el alumno debe llegar a ser capaz de crear su propio código. A algunos alumnos les ocurre que con relativa facilidad comienzan a comprender el código propuesto por otros; pero eso no implica ni de lejos que ya hayan aprendido a programar. Hay que empezar desarrollando programas muy cortos y sencillos: nunca olvidará su primer programa llamado “Hola Mundo”. Para implementar esos primeros programas únicamente deberá copiar literalmente el código y compilar. Aunque eso pueda parecer una tarea fácil, en sus primeros pasos cometerá una gran cantidad de errores sintácticos y surgen las típicas preguntas del tipo ¿por sólo un punto y coma ya no se puede compilar este código? Es el principio de nuestro camino en el mundo de la programación… Para aprender a programar hay que picar código. Tras muchas horas de trabajo intentando desarrollar los programas que se plantean, donde incluso dan ganas de destrozar el ordenador, se comienza a ver la luz al final de túnel: el alumno consigue entender perfectamente esos programas de unas pocas líneas de código que parecían indescifrables hace unos días, e incluso puede proponer mejoras a dicho código. A partir de ese momento quizá comience ya a disfrutar programando. Este ciclo de aprendizaje lo hemos ‘sufrido’ todos y, de hecho, seguimos aprendiendo cada vez que creamos un nuevo código. El objetivo principal que nos planteamos los autores al preparar este manual ha sido ofrecer al alumno novel una guía para el aprendizaje de los fundamentos de la programación en lenguaje C a través de prácticas. Al contrario que los clásicos boletines de prácticas formados por una simple colección de ejercicios, hemos querido desarrollar los diez capítulos que componen este libro desde un punto de vista muy didáctico: explicando detalladamente los conceptos teóricos a través de ejemplos prácticos resueltos, siguiendo cada uno de los pasos que el alumno da en su camino de iniciación en la programación. Este manual es el resultado del trabajo conjunto que hemos realizado ambos profesores en el Centro Universitario para la Defensa (CUD) ubicado en la Academia General del Aire (AGA), centro adscrito a la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), desde Septiembre de 2010. En particular,es el primer libro docente publicado en el CUD de San Javier y complementa al libro “Informática Aplicada. Programación en Lenguaje C”. Agradecemos recibir todas las sugerencias que puedan ayudar a mejorar las futuras ediciones de este manual. Nuestras direcciones de correo electrónico son [email protected] y [email protected]. Por último, agradecemos poder trabajar al servicio de todos nuestros alumnos. A todos ellos va dedicado especialmente este libro.Fundamentos de informáticaIngeniería Industria

Estimación de densidad de probabilidad mediante ventanas de Parzen

Este trabajo presenta la estimación de funciones de densidad de probabilidad mediante ventanas de Parzen, que constituye una de las técnicas no-paramétricas más extendidas en este campo. Se analizan experimentalmente sus capacidades en un problema de procesado de imagenAsociación de Jóvenes Investigadores de Cartagena, (AJICT). Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT, (ETSII). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos, Canales, y Puertos y de Ingeniería de Minas, (EICM). Fundación Séneca, Agencia Regional de Ciencia y Tecnología. Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Grupo Aquilin

Red neural multitarea para problemas de decisión con información incompleta

Missing data is a common problem that appears in many real applications. Handling missing data is a essential requirement for pattern classification because inappropriate treatment of missing data may cause large errors or false results on classification. A classical approach is to estimate and fill the missing values. Up to now, proposed methods are efficient but they do not focus the missing data estimation to pattern classification. In this work, we propose a novel neural network that uses the advantages of Multitask Learning (MTL) to classify patterns with incomplete data. A MTL neural network learns at the same time the classification task and the different task associated to incomplete features. Missing data estimation is guided and oriented by the classification task during the MTL process. Obtained results based on real and artificial classification problems demonstrate the advantages of the proposed algorithm

Pattern classification with missing values using multitask learning

In many real-life applications it is important to know how to deal with missing data (incomplete feature vectors). The ability of handling missing data has become a fundamental requirement for pattern classification because inappropriate treatment of missing data may cause large errors or false results on classification. A novel effective neural network is proposed to handle missing values in incomplete patterns with Multitask Learning (MTL). In our approach, a MTL neural network learns in parallel the classification task and the different tasks associated to incomplete features. During the MTL process, missing values are estimated or imputed. Missing data imputation is guided and oriented by the classification task, i.e., imputed values are those that contribute to improve the learning. We prove the robustness of this MTL neural network for handling missing values in classification problems from UCI database.This work will stimulate future works in many directions. Some of them are using different error functions (crossentropy error in discrete tasks, and sum-of-squares error in continuous tasks), adding an EM-model to probability density estimation into the proposed MTL scheme, setting the number of neurons in each subnetwork dynamically using constructive learning, an extensive comparison with other imputation methods, to use this procedure in regression problems, and extending the proposed method to different machines, e.g., Support Vector Machines (SVM)

Imputación de datos incompletos y clasificación de patrones mediante aprendizaje multitarea

Almost all research on supervised learning is based on the assumption that training data are completely observable, but it is not a common situation because real world databases are rarely complete. The ability of handling missing data has become a fundamental requirement for machine learning. Up to now, proposed methods consider the problem as two separated tasks, main task and imputation task, and solve them separately (Single Task Learning, STL). In this paper, a new effective method is proposed to handle missing features in incomplete databases with Multitask Learning (MTL). This approach uses the imputation task as extra task and learning in parallel with the main task. Thus, imputation is guided and oriented by the learning process, i.e., imputed values are those that contribute to improve the learning. In this paper we use the advantages of MTL to handling missing data and analyze its robustness for handling different missing variables in real an artificial data sets.Este trabajo está parcialmente financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto TIC2002-03033

Estimación de densidades conjuntas de probabilidad de imágenes médicas basada en vectores de soporte

El registro de imágenes permite combinar la información proporcionada por diferentes imágenes médicas. Entre las técnicas de registro destacan las basadas en la maximización de la información mutua (MMI,“Maximization of Mutual Information”) debido a su eficiencia. Para usar estos métodos se hace necesario calcular la función de densidad de probabilidad conjunta, siendo la técnica más utilizada el cómputo del histograma conjunto de las imágenes. Una desventaja clara de usar el histograma es que se trata de un estimador impreciso de la densidad de probabilidad. En este trabajo se propone un método de estimación de densidad de probabilidad conjunta basado en vectores de soporte.Esta investigación ha sido subvencionada parcialmente por la Conserjería de Educación y Cultura de la Región de Murcia (Fundación Séneca) a través del Proyecto 03122/PI/05

Aprendizaje multitarea mediante arquitecturas neuronales basadas en subredes privadas

Human learning frequently involves learning several tasks simultaneously; in particular, humans compare and contrast similar tasks for solving a problem. Nevertheless, most approaches to machine learning focus on the learning of a single isolated task, Single Task Learning (STL). Most of them can be formulated from learning several tasks related to the main task at the same time while using a shared representation, Multitask Learning (MTL). This type of learning improves generalization performance for a main task by using the information contained in other related tasks. In this article, we examine distinct schemes used in MTL, propose an new network architecture and test each scheme in two different problems. The proposed scheme makes use of private subnetworks to improve the performance of MTL.Este trabajo está parcialmente financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto TIC2002-03033

Estado del arte en plataformas software para el desarrollo de sistemas Brain Computer Interface

Este artículo proporciona un análisis de las plataformas software (SW) a disposición del público para el desarrollo e implementación de interfaces cerebro-ordenador (Brain Computer Interfaces, en adelante BCI). Se identifican siete grandes plataformas para BCI y se describen a su vez sus características más relevantes, así como la disponibilidad en diferentes sistemas operativos, licencias, lenguajes de programación y compiladores. Estas siete plataformas son: (1) BCI2000, (2) OpenViBE, (3) BCILAB, (4) BCI++, (5) TOBI, (6) xBCI, (7) BF++. Adicionalmente, se describen otras dos plataformas, (8) Pyff y (9) AsTeRICS, que se emplean para la generación y presentación de estímulos durante la realización de experimentos con sistemas BCI.Asociación de Jóvenes Investigadores de Cartagena, (AJICT). Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT, (ETSII). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronónica, (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos, Canales, y Puertos y de Ingeniería de Minas, (EICM). Fundación Séneca, Agencia Regional de Ciencia y Tecnología. Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Grupo Aquilin

Nuevas tendencias en redes neuronales artificiales: extreme learning machine

Las redes neuronales artificiales han sido ampliamente utilizadas para resolver problemas de diagnosis médica, reconocimiento de voz, predicción de índices bursatiles, etc. A pesar de ello, presentan como claros inconvenientes el elevado tiempo de cálculo necesario y la convergencia a mínimos locales. Este artículo analiza un novedoso, rápido y eficiente método para el entrenamiento de redes tipo “feed-forward” conocido como Extreme Learning Machine.Este trabajo está parcialmente financiado por el MEC a través del proyecto TEC2006-13338/TCM