Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina, data augmentation y mallas poligonales. Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2 experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado. En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos), procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales (reconstrucciones 3D almacenados en el computador).

La visualización de datos 3D es un aspecto muy importante para varios campos de trabajo como la arquitectura, minería, videojuegos, diseño gráfico, geografía, etc. En especial en este último, la geografía, el cual a diario necesita visualizar información topográfica para hacer un estudio previo de los terrenos sin la necesidad de estar presente. En Perú, el uso información 3D por parte de los geógrafos para analizar terrenos a detalle, se ha vuelto una actividad de mucha importancia, debido a que el país es muy propenso a sufrir de fenómenos naturales como el fenómeno del Niño. Esta información topográfica suele ser de superficies de un gran tamaño que pueden llegar hasta un área de 7000 hectáreas, por lo que se necesita de procesar una inmensa cantidad de información 3D. Es por esto que el presente trabajo de investigación se centra en revisar la literatura para lograr una visualización de grandes cantidades de datos 3D. En primer lugar, se revisará cómo es que se deben guardar y organizar los datos 3D para que puedan ser fácilmente extraídos por el visualizador y qué tipo de estructura de datos es la mejor para este tipo de trabajos. En segundo lugar, se revisarán los métodos que existen actualmente para poder renderizar los datos 3D de forma fluida, con el objetivo de logar una visualización interactiva del usuario sin exigir tantos recursos. Por último, se presentarán las conclusiones de los dos puntos mencionados anteriormente y se explicarán cuáles son los mejores métodos para realizar el proyecto de visualización de grandes cantidades de datos 3D.

Chronic wounds are a serious health problem because they do not follow a normal healing process and take a long time to heal. Monitoring the evolution of the wound is vital to evaluate the current treatment and determine the need for a different approach. Traditionally, this assessment is based on manual measurements and visual observation, which can be subjective and non-quantitative, leading to uncertainty in patient follow-up. This thesis proposes to leverage color and thermal imaging from cameras embedded in a smartphone to provide a non-invasive tool for wound assessment. Standard and affordable devices enables its applicability and scalability in clinical settings. We propose a methodology to create realistic and accurate 3D thermal models from a set of images captured with affordable and handheld devices. This approach was automated and evaluated in clinical settings on a total of 68 wound cases with varying degrees of severity, in Lima, Peru. Our findings show the feasibility of this method and highlight its potential for wound assessment through the use of thermal metrics derived from the 3D thermal models. / Les plaies chroniques constituent un problème de santé grave car elles ne suivent pas un processus de guérison normal et prennent beaucoup de temps à guérir. Le suivi de l’évolution de la plaie est vital pour évaluer le traitement actuel et déterminer la nécessité d’une approche différente. Traditionnellement, cette évaluation est basée sur des mesures manuelles et une observation visuelle, qui peuvent être subjectives et non quantitatives, entraînant une incertitude dans le suivi du patient. Cette thèse propose d’exploiter l’imagerie couleur et thermique des caméras embarquées dans un smartphone pour fournir un outil non invasif d’évaluation des plaies. Des appareils standards et abordables permettent son applicabilité et son adaptabilité en milieu clinique. Nous proposons une méthodologie pour créer des modèles thermiques 3D réalistes et précis à partir d’un ensemble d’images capturées avec des appareils portables et abordables. Cette approche a été automatisée et évaluée en milieu clinique sur un total de 68 cas de plaies de différents degrés de gravité, à Lima, au Pérou. Nos résultats montrent la faisabilité de cette méthode et mettent en évidence son potentiel pour l’évaluation des plaies grâce à l’utilisation de métriques thermiques dérivées des modèles thermiques 3D. / Las heridas crónicas constituyen un grave problema de salud porque no siguen un proceso normal de cicatrización y tardan mucho tiempo en curar. El seguimiento de la evolución de la herida es vital para evaluar el tratamiento actual y determinar la necesidad de un enfoque diferente. Tradicionalmente, esta evaluación se basa en mediciones manuales y en la observación visual, que pueden ser subjetivas y no cuantitativas, lo que genera incertidumbre en el seguimiento del paciente. Esta tesis propone aprovechar las imágenes térmicas y a color de cámaras integradas en un smartphone para proporcionar una herramienta no invasiva de evaluación de heridas. Los dispositivos estándar y asequibles permiten su aplicabilidad y escalabilidad en entornos clínicos. Proponemos una metodología para crear modelos térmicos 3D realistas y precisos a partir de un conjunto de imágenes captadas con dispositivos asequibles y portátiles. Este enfoque se automatizó y evaluó en entornos clínicos sobre un total de 68 casos de heridas con distintos grados de gravedad, en Lima, Perú. Nuestros hallazgos muestran la viabilidad de este método y destacan su potencial para la evaluación de heridas mediante el uso de métricas térmicas derivadas de los modelos térmicos 3D.