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Evaluación de modelos de visión por computador para la detección de la pose humana y caídas

Calvache Briceño, Daniela Andrea (Escuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería Biomédica, 2020-05-29)

La detección de pose del ser humano se define como la localización de las articulaciones de una persona o de una multitud dada una imagen o un video. Actualmente, la detección de postura es ampliamente utilizada para la ...
Hybrid Deep Learning Gaussian Process for Diabetic Retinopathy Diagnosis and Uncertainty Quantification

Gonzalez Osorio, Fabio; Perdomo Charry, Oscar Julian; Toledo Cortes, Santiago; De La Pava, Melissa (Springer Science, 2020)

La retinopatía diabética (RD) es una de las complicaciones microvasculares de la diabetes mellitus, que sigue siendo una de las principales causas de ceguera en todo el mundo. Los modelos computacionales basados en redes ...
Identificación de Neoplasia Intraepitelial Cervical para la predicción de Cáncer Cervical mediante el uso de aprendizaje profundo

Tenjo, Camilo Antonio (Ingeniería BiomédicaIngeniería Biomédica, 2021)

The imaging diagnostic processes have developed high efficiency, gaining impact in the present day. However there are limits in their interpretation; That is the case of the Cervical Intraepithelial Neoplasia or cervical ...
Implementación de Deep Learning en carreteras para reconocimiento de tráfico

Melo Rodríguez, Katherin Daniela; Sastoque Beltrán, Edisson David (Escuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería Electrónica, 2019)

El objetivo principal de este traajo de investigación es especificar y diseñar un programa que permita extraer características propias de los actores viales en las carreteras relacionadas con la identificación inequívoca ...
Sistema de visión por computador embebido para la detección y el seguimiento de objetivo móvil desde un vehículo aéreo no tripulado (UAV) usando ROS

Bohorquez Caro, Bryant David (Maestría en Ingeniería Electrónica, 2021)

El objetivo principal de este proyecto de grado es desarrollar un sistema de visión por computador embebido para dotar a un cuadricóptero con la capacidad de detectar y hacer el seguimiento autónomo de un objeto móvil ...
SOPHIA: System for Ophthalmic Image Acquisition, Transmission, and Intelligent Analysis

González Osorio, Fabio Augusto; Perdomo Charry, Oscar Julián; Perez Perez, Andrés Daniel; Ríos Calixto, Hernán Andrés; Pava Rodríguez, Melissa de la; Arias-Vanegas;, Víctor Alfonso; Lara Ramírez, Juan Sebastián; Toledo Cortés, Santiago; Camargo Mendoza, Jorge Eliecer; Rodríguez Alvira, Francisco José (Universidad de AntioquiaColombia, Antioquia, 2020)

Ocular diseases are one of the main causes of irreversible disability in people in productive age. In 2020, approximately 18% of the worldwide population was estimated to suffer of diabetic retinopathy and diabetic macular ...

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Evaluación de modelos de visión por computador para la detección de la pose humana y caídas
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Calvache Briceño, Daniela Andrea | 2020-05-29

La detección de pose del ser humano se define como la localización de las articulaciones de una persona o de una multitud dada una imagen o un video. Actualmente, la detección de postura es ampliamente utilizada para la evaluación de deportistas, trabajadores y el monitoreo de pacientes en ambientes hospitalarios o de investigación. Sin embargo, la estimación de la pose del ser humano no es una tarea sencilla, debido a que requiere de personal que evalúe manualmente la posición de las personas, o utilizando equipos especializados y de alto costo como: dispositivos vestibles (relojes, bandas, manillas), marcadores y/o cámaras especializadas para monitorear un escenario limitado. El objetivo principal de este trabajo de tesis fue comparar el desempeño de modelos de visión por computador para implementar un sistema de detección de pose y caídas con cámaras de bajo costo que permiten aumentar su a un ambiente de la vida cotidiana. Adicionalmente, se evaluó el desempeño del sistema implementado teniendo en cuenta la obstaculización de las articulaciones de una persona y con más de una persona simulando un ambiente cotidiano. Finalmente, se evaluaron software de análisis deportivo en reemplazo de la evaluación que se realizaría en un laboratorio de marcha debido a la coyuntura sanitaria actual.

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Hybrid Deep Learning Gaussian Process for Diabetic Retinopathy Diagnosis and Uncertainty Quantification
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Gonzalez Osorio, Fabio | 2020

La retinopatía diabética (RD) es una de las complicaciones microvasculares de la diabetes mellitus, que sigue siendo una de las principales causas de ceguera en todo el mundo. Los modelos computacionales basados en redes neuronales convolucionales representan el estado del arte para la detección automática de RD utilizando imágenes de fondo de ojo. La mayor parte del trabajo actual aborda este problema como una tarea de clasificación binaria. Sin embargo, incluir la estimación de leyes y la cuantificación de la incertidumbre de las predicciones puede aumentar potencialmente la solidez del modelo. En este artículo, se presenta un método de proceso híbrido de aprendizaje profundo y gaussiano para el diagnóstico de RD y la cuantificación de la incertidumbre. Este método combina el poder de representación del aprendizaje profundo con la capacidad de generalizar a partir de pequeños conjuntos de datos de modelos de procesos gaussianos. Los resultados muestran que la cuantificación de la incertidumbre en las predicciones mejora la interpretabilidad del método como herramienta de apoyo al diagnóstico

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Identificación de Neoplasia Intraepitelial Cervical para la predicción de Cáncer Cervical mediante el uso de aprendizaje profundo
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Tenjo, Camilo Antonio | 2021

The imaging diagnostic processes have developed high efficiency, gaining impact in the present day. However there are limits in their interpretation; That is the case of the Cervical Intraepithelial Neoplasia or cervical dysplasia. There are a lot of women worldwide suffering this lesion, in many patients their lives are not in danger, but there are other cases which the lesion evolves in one of the top 5 cancer with the higher mortality, the cervical cancer. Usually, the dysplasia is diagnosed by colposcopy, this method allows the lesion identification and the severity level within; But it is limited by the tissue complexity and in special cases, the specialists lack of experience driving the diagnostic. Meanwhile in developed countries, this issues are not common, it is important to develop diagnostic assistance technologies for the regions who need it. The investigations purpose is the use of classification deep learning models to predict the lesion presence and its severity in colposcopy images.

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Implementación de Deep Learning en carreteras para reconocimiento de tráfico
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Melo Rodríguez, Katherin Daniela | 2019

El objetivo principal de este traajo de investigación es especificar y diseñar un programa que permita extraer características propias de los actores viales en las carreteras relacionadas con la identificación inequívoca de vehículos, rutas, tipos de conducción, peatones, motocicletas y entregarlas para que se pueda reconocer y clasificarlos actores y sus conductas.

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Sistema de visión por computador embebido para la detección y el seguimiento de objetivo móvil desde un vehículo aéreo no tripulado (UAV) usando ROS
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Bohorquez Caro, Bryant David | 2021

El objetivo principal de este proyecto de grado es desarrollar un sistema de visión por computador embebido para dotar a un cuadricóptero con la capacidad de detectar y hacer el seguimiento autónomo de un objeto móvil terrestre visto desde la plataforma aérea no tripulada (Unmanned Aerial Vehicle (UAV)), utilizando ROS. La detección y el seguimiento de objetos en movimiento usando plataformas UAV, son consideradas tareas difíciles para los sistemas de visión por computador y su implementación requiere superar varios desafíos. Los modelos y algoritmos de visión expuestos en este trabajo de grado están basados en el uso de técnicas de deep learning para el procesamiento de imágenes, a través de los cuales se busca resolver varios de los desafíos asociados a la detección y el seguimiento visual de objetos en movimiento. Este proyecto utilizó ROS como entorno de trabajo estandarizado para el desarrollo de la aplicación robótica, se diseñó e implementó un entorno de simulación Hardware-in-the-loop (HIL) de forma que el sistema embebido no controla un UAV real sino uno simulado. Para validar el funcionamiento del sistema, se implementó una interfaz en ROS que permite comunicar el sistema de visión por computador embebido y un cuadricóptero. Se empleó el paquete de ROS hector quadrotor, el cual ofrece un modelo 3D de un cuadricóptero, con dinámicas de vuelo realistas, cámaras y sensores integrados. Una vez conformado el ambiente de simulación se realizaron diferentes vuelos, experimentos y pruebas con la ayuda de herramientas de visualización como Rviz (ROS Visualization) y Gazebo que se integran con ROS. Este trabajo de grado concluye que los sensores ópticos proporcionan una fuente de información confiable y su procesamiento constituye una herramienta de navegación para las tareas comunes de los UAV. Los detectores de objetos entrenados con Single Shot Multibox Detector (SSD) presentan el mejor equilibrio entre las métricas evaluadas, con un rendimiento de 18.1 ∼ 18.4 FPS y una precisión entre 84.97 % ∼ 94.44 %. Los resultados obtenidos en las diferentes simulaciones realizadas demuestran que el cuadricóptero es capaz de detectar y seguir de forma autónoma un carro de radio control que se mueve en tierra.

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SOPHIA: System for Ophthalmic Image Acquisition, Transmission, and Intelligent Analysis
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González Osorio, Fabio Augusto | 2020

Ocular diseases are one of the main causes of irreversible disability in people in productive age. In 2020, approximately 18% of the worldwide population was estimated to suffer of diabetic retinopathy and diabetic macular edema, but, unfortunately, only half of these people were correctly diagnosed. On the other hand, in Colombia, the diabetic population (8% of the country’s total population) presents or has presented some ocular complication that has led to other associated costs and, in some cases, has caused vision limitation or blindness. Eye fundus images are the fastest and most economical source of ocular information that can provide a full clinical assessment of the retinal condition of patients. However, the number of ophthalmologists is insufficient and the clinical settings, as well as the attention of these experts, are limited to urban areas. Also, the analysis of said images by professionals requires extensive training, and even for experienced ones, it is a cumbersome and error-prone process. Deep learning methods have marked important breakthroughs in medical imaging due to outstanding performance in segmentation, detection, and disease classification tasks. This article presents SOPHIA, a deep learning-based system for ophthalmic image acquisition, transmission, intelligent analysis, and clinical decision support for the diagnosis of ocular diseases. The system is under active development in a project that brings together healthcare provider institutions, ophthalmology specialists, and computer scientists. Finally, the preliminary results in the automatic analysis of ocular images using deep learning are presented, as well as future work necessary for the implementation and validation of the system in Colombia. Vol. 9 Núm. 10 (2020): Pedagogía del deseo de saber y conocer.

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