Ingeniero Civil Mecánico / La Ingeniería Mecánica está presente en la industria productiva debido a su aporte en la generación de equipos y sistemas que realicen determinadas funciones dentro de una línea de trabajo. A medida que los tiempos avanzan, los requerimientos de estos sistemas aumentan, presentando nuevos desafíos a la hora de su diseño y manufactura, pero también, durante su vida útil. En esto, el área de Gestión de Activos Físicos ha sido el protagonista a la hora de estudiar el desgaste, rastrear posibles fallas y realizar las mantenciones a tiempo de manera de reducir los tiempos fuera de operación que generan altos costos. Debido a lo anterior, cada vez es más urgente monitorear los sistemas y detectar a tiempo las situaciones que escapen de una operación eficiente y efectiva. Sin embargo, la gran dimensionalidad de la información obtenida mediante los diversos tipos de monitoreo y el alto ruido que normalmente presentan estos sistemas debido a sus componentes rotatorios o cíclicos, dificultan el análisis efectivo de las bases de datos. Es aquí donde los métodos de aprendizaje de máquinas presentan su potencial, ya que éstos realizan una extracción de características sobre la base de datos, para luego discriminar entre la información, generando una forma práctica de procesar la información disponible permitiendo un análisis efectivo. En particular, las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) son un método de aprendizaje supervisado que está inspirado en las redes neuronales humanas y desarrolla su potencial en la clasificación de imágenes debido a que su método de aprendizaje incluye filtros que resaltan (o atenuan) rasgos destacables. Por otro lado, la emisión acústica es un fenómeno de generación de ondas elásticas debido a los cambios irreversibles en la estructura interna de un cuerpo sólido. Las anteriores pueden monitorearse mediante sensores, método de fácil implementación, alta densidad de datos y sensibilidad. En el presente trabajo de título se desarrollará un modelo de Red Neuronal Convolucional en la cual se procesarán señales brutas (sin procesamiento previo) de emisión acústica con el fin de generar un diagnóstico del estado de salud de un rotor experimental. El rotor utilizado es puesto a prueba bajo 25 clases diferentes: Grieta a 5[mm], 10[mm], 15[mm], 20[mm], 30[mm], 45[mm], 65[mm] y 90[mm] del acople al eje con tamaños de 3, 6 y 10 [mm], además se capturan señales del caso sano. Esta base de datos queda disponible para futuros trabajos, en el presente se trabaja con las fallas a 5[mm], 20[mm] y el caso sano. La metodología de trabajo se divide en 4 etapas principales: puesta a punto del sistema experimental, obtención de señales de emisión acústica, diseño, implementación y ajuste de la CNN y finalmente los resultados y análisis. El mejor modelo realizado consta de 3 clasificadores que en conjunto logran un desempeño global del 98,65% en la clasificación del estado de salud del sistema. Superando por un 7,5% al modelo más cercano con extracción previa de parámetros.

Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico / En esta tesis, se propone un nuevo modelo de clasificación secuencial para objetos astronómicos basado en el modelo de red neuronal convolucional recurrente (RCNN) que utiliza secuencias de imágenes como entradas. Este enfoque evita el cálculo de curvas de luz o imágenes de diferencia. Esta es la primera vez que se usan secuencias de imágenes directamente para la clasificación de objetos variables en astronomía. Otra contribución de este trabajo es el proceso de simulación de imagen. Se simularon secuencias de imágenes sintéticas que toman en cuenta las condiciones instrumentales y de observación, obteniendo una serie de películas de ruido variable, realistas, muestreadas de manera irregular para cada objeto astronómico. El conjunto de datos simulado se utiliza para entrenar el clasificador RCNN. Este enfoque permite generar conjuntos de datos para entrenar y probar el modelo RCNN para diferentes estudios astronómicos y telescopios. Además, el uso de un conjunto de datos simulado es más rápido y más adaptable a diferentes surveys y tareas de clasificación. El objetivo es crear un conjunto de datos simulado cuya distribución sea lo suficientemente cercana al conjunto de datos real, de modo que un ajuste fino sobre el modelo propuesto pueda hacer coincidir las distribuciones y resolver el problema de adaptación del dominio entre el conjunto de datos simulado y el conjunto de datos real. Para probar el clasificador RCNN entrenado con el conjunto de datos sintéticos, se utilizaron datos reales de High Cadence Transient Survey (HiTS), obteniendo un recall promedio del 85% en 5 clases, mejorado a 94% después de realizar un ajuste fino de 1000 iteraciones con 10 muestras reales por clase. Los resultados del modelo RCNN propuesto se compararon con los de un clasificador de bosque aleatorio o random forest de curvas de luz. El RCNN propuesto con ajuste fino tiene un rendimiento similar en el conjunto de datos HiTS en comparación con el clasificador de bosque aleatorio de curva de luz, entrenado en un conjunto de entrenamiento aumentado con 100 copias de 10 muestras reales por clase. El enfoque RCNN presenta varias ventajas en un escenario de clasificación de streaming de alertas astronómicas, como una reducción del preprocesamiento de datos, una evaluación más rápida y una mejora más sencilla del rendimiento utilizando unas pocas muestras de datos reales. Los resultados obtenidos fomentan el uso del método propuesto para los sistemas astronomical alert brokers que procesarán streamings de alertas generados por nuevos telescopios, como el Large Synoptic Survey Telescope (LSST). Se proponen ideas para un clasificador multibanda y un mejor simulador de imágenes en función de las dificultades encontradas en este trabajo.

Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería Mención Mecánica / Memoría para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico / Dentro de la ingeniería estructural, el monitoreo de condición usando diferentes tipos de sensores ha sido importante en la prevención de fallas y diagnóstico del estado de salud. El desafío actual es aprovechar al máximo las grandes cantidades de datos para entregar mediciones y predicciones precisas. Los algoritmos de aprendizaje profundo abordan estos problemas mediante el uso de datos para encontrar relaciones complejas entre ellos. Entre estos algoritmos, las redes neuronales convolucionales (CNN) han logrado resultados de vanguardia, especialmente cuando se trabaja con imágenes. Sin embargo, existen dos problemas principales: la incapacidad de reconocer imágenes rotadas como tales, y la inexistencia de jerarquías dentro de las imágenes. Para resolver estos problemas, se desarrollaron las redes de cápsulas (Capsule Networks), logrando resultados prometedores en problemas de tipo benchmark. En esta tesis, las Capsule Networks se modifican para localizar y cuantificar daños estructurales. Esto implica una tarea doble de clasificación y regresión, lo que no se ha realizado anteriormente. El objetivo es generar modelos para dos casos de estudio diferentes, utilizando dos algoritmos de routing diferentes. Se analizan y comparan los resultados entre ellos y con el estado del arte. Los resultados muestran que las Capsule Networks con Dynamic routing logran mejores resultados que las CNN, especialmente cuando se trata de valores falsos positivos. No se observa sobreajuste en el conjunto de validación sino en el conjunto de prueba. Para resolver esto, se implementa la técnica de dropout, mejorando los resultados obtenidos en este último conjunto.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico / Los equipos mecánicos están sujetos a daño durante la operación, lo que deteriora su estructura y funcionamiento produciendo fallas. La detección preventiva de fallas y el pronóstico de vida remanente son herramientas muy útiles en el ámbito práctico, permitiendo evitar tiempos inesperados de parada del equipo, además de permitir agendar la mantención en un momento propicio según la condición en la que se encuentre el equipo en operación. Se propone implementar un modelo novedoso para el análisis de registros de series temporales en base a Deep Learning, redes neuronales convolucionales causales, que ha presentado muy buenos resultados realizando tareas de generación de secuencias con dependencias de largo alcance [1]. Los objetivos del trabajo propuesto en el presente informe son los siguientes: Objetivo General: Determinar la vida remanente en equipos mecánicos mediante la implementación de un modelo en base a CNNs causales. Objetivos Específicos: Analizar, indexar y clasificar los registros de señales de sensores de los equipos perti- nentes. Generar un modelo en base a redes neuronales convolucionales causales para el pronós- tico y estimación de vida remanente. Verificar y corroborar resultados obtenidos comparando con métodos actuales y parti- cularmente métodos en base a Long Short-Term Memory. Teniendo la base de datos del registro de los equipos, se procede a definir la arquitectura del modelo en base a Deep Learning y a realizar el entrenamiento e implementación del modelo. Luego, se analizan y verifican los resultados. En caso de que los resultados no sean satisfactorios se procede a cambiar los hiper-parámetros de la arquitectura del modelo y se repite el procedimiento. Los resultados obtenidos validan la implementación del modelo propuesto por medio de métodos comparativos entre modelos con y sin los métodos que se busca implementar. Los valores obtenidos para las predicciones de la base de datos en la que se implementa el modelo responden a lo esperado y al comparar con el estado del arte, se puede notar que el modelo realiza buenas predicciones, no ajustándose con tanta precisión, pero obteniendo mejores resultados en las bases de datos con más parámetros de operación debido a la capacidad de aprendizaje más general.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico / Identificar daños en una estructura permite anticiparse frente a fallas de consideración o totales, a fin de poder realizar las mantenciones necesarias. Una técnica ampliamente utiliza encontrar la ubicación y magnitud de daño en una estructura es mediante el análisis de sus modos de vibración, ya que estos difieren si una estructura tiene o no fallas. En la literatura se ha logrado identificar la ubicación de daño estructural del puente I- 40 utilizando datos recolectados de sus modos de vibración y temperatura, modelando la estructura con elementos finitos y sus fallas como una reducción de rigidez en un elemento seleccionado. Sin embargo, el método utilizado es lento de aplicar pues requiere resolver un problema de optimización mediante un algoritmo de optimización global. En el presente estudio se utilizan redes neuronales profundas convolucionales (RNPC), las que han demostrado su robustez respecto a otros métodos utilizados actualmente debido a su rapidez de trabajo, la confiabilidad de sus resultados y la facilidad de entrada de los datos, ya que no requieren ser previamente manipulados por el usuario. Se identifican, localizan y cuantifican los daños estructurales del puente I-40 de Nuevo México utilizando RNPC y los datos de vibración del puente, además, se desarrolla una metodología para representar las vibraciones del puente en imágenes que puedan ser procesadas por una red neuronal profunda convolucional. Finalmente se realiza una validación de la metodología de identificación de daño propuesta, por medio de datos numéricos y experimentales. Para procesar los datos, crear las imágenes y procesar dichas imágenes en el algoritmo de redes neuronales profundas convolucionales, se utilizará el software MATLAB.

El objetivo principal de la tesis gira en torno a la búsqueda de imágenes por similitud y, en concreto, a la evaluación y propuesta de técnicas para la recuperación y clasificación de imágenes de marcas similares. Hasta llegar al desarrollo del sistema presentado para evaluar la similitud de logos se ha realizado un estudio de las técnicas existentes para búsqueda de imágenes similares, implementando y comparando varias técnicas basadas en descriptores tradicionales y características neuronales que se describen en esta tesis. Para ello se ha usado MirBot, una app colaborativa de etiquetado de imágenes que ha permitido aplicar descriptores tradicionales y aproximaciones neuronales, sirviendo de ejemplo para ilustrar el recorrido realizado por las diferentes técnicas existentes y su evolución en el estado del arte. Adicionalmente se ha desarrollado un método de verificación geométrica sobre puntos de interés locales. Por último, se presenta un sistema de búsqueda de similitud de logos. Para ello se ha usado un conjunto de datos de la EUIPO (Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea) llamado EUTM (European Union Trademark), que, además de las imágenes, contiene metadatos con información sobre colores, formas, sectores y elementos figurativos. En base a este tipo de datos se propone un método de búsqueda por similitud multi-etiqueta de imagen de marca. Para ello se combinan técnicas de pre-procesamiento con redes neuronales convolucionales especializadas en la detección de características concretas de logotipos. Se han estudiado topologías aplicables a la imagen de marca y su relación con los metadatos de la base de datos utilizada. Para evaluar el sistema, y puesto que la semántica de marcas puede resultar muchas veces subjetiva, se han verificado los resultados mediante encuestas a estudiantes y profesionales del diseño, demostrando que el sistema propuesto mejora los resultados de los sistemas manuales incluso entre personas con conocimientos de diseño gráfico y composición de imágenes. Por tanto, el método propuesto también puede contribuir a mejorar el proceso de etiquetado de imagen, ya que ofrece una propuesta de clasificación con la probabilidad de pertenencia a cada una de las clases. El método propuesto permite obtener un ranking de los logos más similares permitiendo a los usuarios seleccionar las características a considerar en el proceso de búsqueda. Hasta donde sabemos no existen métodos en la literatura que aborden estos dos objetivos, por lo que consideramos que una propuesta de este tipo es de gran interés tanto metodológicamente como de forma práctica para ayudar en múltiples tareas, como pueden ser el etiquetado de logos, la detección de plagios o la búsqueda por similitud de imagen de marca.

El progreso de la Inteligencia Artificial (IA) ha sido notable en los últimos años. Los impresionantes avances en imitar las capacidades humanas por parte de las máquinas se deben especialmente al campo del Deep Learning (DL). Este paradigma evita el complejo diseño manual de características. En su lugar, los datos pasan directamente a un algoritmo, que aprende a extraer y representar características jerárquicamente en múltiples capas a medida que aprende a resolver una tarea. Esto ha demostrado ser ideal para problemas relacionados con el mundo visual. Una solución de DL comprende datos y un modelo. La mayor parte de la investigación actual se centra en los modelos, en busca de mejores algoritmos. Sin embargo, aunque se prueben diferentes arquitecturas y configuraciones, difícilmente mejorará el rendimiento si los datos no son de buena calidad. Son escasos los estudios que se centran en mejorar los datos, pese a que constituyen el principal recurso para el aprendizaje automático. La recolección y el etiquetado de extensos datasets de imágenes consumen mucho tiempo, esfuerzo e introducen errores. La mala clasificación, la presencia de imágenes irrelevantes, el desequilibrio de las clases y la falta de representatividad del mundo real son problemas ampliamente conocidos que afectan el rendimiento de los modelos en escenarios prácticos. Nuestra propuesta enfrenta estos problemas a través de un enfoque data-centric. A través de la ingeniería del dataset original utilizando técnicas de DL, lo hacemos más adecuado para entrenar un modelo con mejor rendimiento y generalización en escenarios reales. Para demostrar esta hipótesis, consideramos dos casos prácticos que se han convertido en temas de creciente interés para la investigación. Por una parte, Internet es la plataforma mundial de comunicación y la Web es la principal fuente de información para las actividades humanas. Las páginas Web crecen a cada segundo y son cada vez más sofisticadas. Para organizar este complejo y vasto contenido, la clasificación es la técnica básica. El aspecto visual de una página Web puede ser una alternativa al análisis textual del código para distinguir entre categorías. Abordamos el reconocimiento y la clasificación de páginas Web creando un dataset de capturas de pantalla apropiado desde cero. Por otro lado, aunque los avances de la IA son significativos en el aspecto cognitivo, la parte emocional de las personas es un desafío. La expresión facial es la mejor evidencia para manifestar y transmitir nuestras emociones. Aunque algunos datasets de imágenes faciales existen para entrenar modelos de DL, no ha sido posible alcanzar el alto rendimiento en entornos controlados utilizando datasets in-the-lab. Abordamos el reconocimiento y la clasificación de emociones humanas mediante la combinación de varios datasets in-the wild de imágenes faciales. Estas dos problemáticas plantean situaciones distintas y requieren de imágenes con contenido muy diferente, por lo que hemos diseñado un método de refinamiento del dataset según el caso de estudio. En el primer caso, implementamos un modelo de DL para clasificar páginas Web en determinadas categorías utilizando únicamente capturas de pantalla, donde los resultados demostraron un problema multiclase muy difícil. Tratamos el mismo problema con la estrategia One vs. Rest y mejoramos el dataset mediante reclasificación, detección de imágenes irrelevantes, equilibrio y representatividad, además de utilizar técnicas de regularización y un nuevo mecanismo de predicción con los clasificadores binarios. Estos clasificadores operando por separado mejoran el rendimiento, en promedio incrementan un 26.29% la precisión de validación y disminuyen un 42.30% el sobreajuste, mostrando importantes mejoras respecto al clasificador múltiple que opera con todas las categorías juntas. Utilizando el nuevo modelo, hemos desarrollado un sistema en línea para clasificar páginas Web que puede ayudar a diseñadores, propietarios de sitios Web, Webmasters y usuarios en general. En el segundo caso, la estrategia consiste en refinar progresivamente el dataset de imágenes faciales mediante varios entrenamientos sucesivos de un modelo de red convolucional. En cada entrenamiento, se utilizan las imágenes faciales correspondientes a las predicciones correctas del entrenamiento anterior, lo que permite al modelo captar más características distintivas de cada clase de emoción. Tras el último entrenamiento, el modelo realiza una reclasificación automática de todo el dataset. Este proceso también nos permite detectar las imágenes irrelevantes, pero nuestro propósito es mejorar el dataset sin modificar, borrar o aumentar las imágenes, a diferencia de otros trabajos similares. Los resultados experimentales en tres datasets representativos demostraron la eficacia del método propuesto, mejorando la precisión de validación en un 20.45%, 14.47% y 39.66%, para FER2013, NHFI y AffectNet, respectivamente. Las tasas de reconocimiento en las versiones reclasificadas de estos datasets son del 86.71%, el 70.44% y el 89.17%, que alcanzan el estado del arte. Combinamos estas versiones mejor clasificadas para aumentar el número de imágenes y enriquecer la diversidad de personas, gestos y atributos de resolución, color, fondo, iluminación y formato de imagen. El dataset resultante se utiliza para entrenar un modelo más general. Frente a la necesidad de métricas más realistas de la generalización de los modelos, creamos un dataset evaluador combinado, equilibrado, imparcial y bien etiquetado. Para tal fin, organizamos este dataset en categorías de género, edad y etnia. Utilizando un predictor de estas características representativas de la población, podemos seleccionar el mismo número de imágenes y mediante el exitoso modelo Stable Diffusion es posible generar las imágenes faciales necesarias para equilibrar las categorías creadas a partir de las mencionadas características. Los experimentos single-dataset y cross-dataset indican que el modelo entrenado en el dataset combinado mejora la generalización de los modelos entrenados individualmente en FER2013, NHFI y AffectNet en un 13.93%, 24.17% y 7.45%, respectivamente. Desarrollamos un sistema en línea de reconocimiento de emociones que aprovecha el modelo más genérico obtenido del dataset combinado. Por último, la buena calidad de las imágenes faciales sintéticas y la reducción de tiempo conseguida con el método generativo nos motivan para crear el primer y mayor dataset artificial de emociones categóricas. Este producto de libre acceso puede complementar los datasets reales, que son difíciles de recopilar, etiquetar, equilibrar, controlar las características y proteger la identidad de las personas.

[ES] Las enfermedades cardiovasculares son una de las causas más predominantes de muerte y comorbilidad en los países desarrollados, por ello se han realizado grandes inversiones en las últimas décadas para producir herramientas de diagnóstico y aplicaciones de tratamiento de enfermedades cardíacas de alta calidad. Una de las mejores herramientas de diagnóstico para caracterizar el corazón ha sido la imagen por resonancia magnética (IRM) gracias a sus capacidades de alta resolución tanto en la dimensión espacial como temporal, lo que permite generar imágenes dinámicas del corazón para un diagnóstico preciso. Las dimensiones del ventrículo izquierdo y la fracción de eyección derivada de ellos son los predictores más potentes de morbilidad y mortalidad cardiaca y su cuantificación tiene connotaciones importantes para el manejo y tratamiento de los pacientes. De esta forma, la IRM cardiaca es la técnica de imagen más exacta para la valoración del ventrículo izquierdo. Para obtener un diagnóstico preciso y rápido, se necesita un cálculo fiable de biomarcadores basados en imágenes a través de software de procesamiento de imágenes. Hoy en día la mayoría de las herramientas empleadas se basan en sistemas semiautomáticos de Diagnóstico Asistido por Computador (CAD) que requieren que el experto clínico interactúe con él, consumiendo un tiempo valioso de los profesionales cuyo objetivo debería ser únicamente interpretar los resultados. Un cambio de paradigma está comenzando a entrar en el sector médico donde los sistemas CAD completamente automáticos no requieren ningún tipo de interacción con el usuario. Estos sistemas están diseñados para calcular los biomarcadores necesarios para un diagnóstico correcto sin afectar el flujo de trabajo natural del médico y pueden iniciar sus cálculos en el momento en que se guarda una imagen en el sistema de archivo informático del hospital. Los sistemas CAD automáticos, aunque se consideran uno de los grandes avances en el mundo de la radiología, son extremadamente difíciles de desarrollar y dependen de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) para alcanzar estándares médicos. En este contexto, el aprendizaje profundo (DL) ha surgido en la última década como la tecnología más exitosa para abordar este problema. Más específicamente, las redes neuronales convolucionales (CNN) han sido una de las técnicas más exitosas y estudiadas para el análisis de imágenes, incluidas las imágenes médicas. En este trabajo describimos las principales aplicaciones de CNN para sistemas CAD completamente automáticos para ayudar en la rutina de diagnóstico clínico mediante resonancia magnética cardíaca. El trabajo cubre los puntos principales a tener en cuenta para desarrollar tales sistemas y presenta diferentes resultados de alto impacto dentro del uso de CNN para resonancia magnética cardíaca, separados en tres proyectos diferentes que cubren su aplicación en la rutina clínica de diagnóstico, cubriendo los problemas de la segmentación, estimación automática de biomarcadores con explicabilidad y la detección de eventos. El trabajo completo presentado describe enfoques novedosos y de alto impacto para aplicar CNN al análisis de resonancia magnética cardíaca. El trabajo proporciona varios hallazgos clave, permitiendo varias formas de integración de esta reciente y creciente tecnología en sistemas CAD completamente automáticos que pueden producir resultados altamente precisos, rápidos y confiables. Los resultados descritos mejorarán e impactarán positivamente el flujo de trabajo de los expertos clínicos en un futuro próximo. / [CA] Les malalties cardiovasculars són una de les causes de mort i comorbiditat més predominants als països desenvolupats, s'han fet grans inversions en les últimes dècades per tal de produir eines de diagnòstic d'alta qualitat i aplicacions de tractament de malalties cardíaques. Una de les tècniques millor provades per caracteritzar el cor ha estat la imatge per ressonància magnètica (IRM), gràcies a les seves capacitats d'alta resolució tant en dimensions espacials com temporals, que permeten generar imatges dinàmiques del cor per a un diagnòstic precís. Les dimensions del ventricle esquerre i la fracció d'ejecció que se'n deriva són els predictors més potents de morbiditat i mortalitat cardíaca i la seva quantificació té connotacions importants per al maneig i tractament dels pacients. D'aquesta manera, la IRM cardíaca és la tècnica d'imatge més exacta per a la valoració del ventricle esquerre. Per obtenir un diagnòstic precís i ràpid, es necessita un càlcul fiable de biomarcadors basat en imatges mitjançant un programa de processament d'imatges. Actualment, la majoria de les ferramentes emprades es basen en sistemes semiautomàtics de Diagnòstic Assistit per ordinador (CAD) que requereixen que l'expert clínic interaccioni amb ell, consumint un temps valuós dels professionals, l'objectiu dels quals només hauria de ser la interpretació dels resultats. S'està començant a introduir un canvi de paradigma al sector mèdic on els sistemes CAD totalment automàtics no requereixen cap tipus d'interacció amb l'usuari. Aquests sistemes estan dissenyats per calcular els biomarcadors necessaris per a un diagnòstic correcte sense afectar el flux de treball natural del metge i poden iniciar els seus càlculs en el moment en què es deixa la imatge dins del sistema d'arxius hospitalari. Els sistemes CAD automàtics, tot i ser molt considerats com un dels propers grans avanços en el món de la radiologia, són extremadament difícils de desenvolupar i depenen de les tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) per assolir els estàndards mèdics. En aquest context, l'aprenentatge profund (DL) ha sorgit durant l'última dècada com la tecnologia amb més èxit per abordar aquest problema. Més concretament, les xarxes neuronals convolucionals (CNN) han estat una de les tècniques més utilitzades i estudiades per a l'anàlisi d'imatges, inclosa la imatge mèdica. En aquest treball es descriuen les principals aplicacions de CNN per a sistemes CAD totalment automàtics per ajudar en la rutina de diagnòstic clínic mitjançant ressonància magnètica cardíaca. El treball recull els principals punts a tenir en compte per desenvolupar aquest tipus de sistemes i presenta diferents resultats d'impacte en l'ús de CNN a la ressonància magnètica cardíaca, tots separats en tres projectes principals diferents, cobrint els problemes de la segmentació, estimació automàtica de *biomarcadores amb *explicabilidad i la detecció d'esdeveniments. El treball complet presentat descriu enfocaments nous i potents per aplicar CNN a l'anàlisi de ressonància magnètica cardíaca. El treball proporciona diversos descobriments clau, que permeten la integració de diverses maneres d'aquesta tecnologia nova però en constant creixement en sistemes CAD totalment automàtics que podrien produir resultats altament precisos, ràpids i fiables. Els resultats descrits milloraran i afectaran considerablement el flux de treball dels experts clínics en un futur proper. / [EN] Cardiovascular diseases are one of the most predominant causes of death and comorbidity in developed countries, as such heavy investments have been done in recent decades in order to produce high quality diagnosis tools and treatment applications for cardiac diseases. One of the best proven tools to characterize the heart has been magnetic resonance imaging (MRI), thanks to its high-resolution capabilities in both spatial and temporal dimensions, allowing to generate dynamic imaging of the heart that enable accurate diagnosis. The dimensions of the left ventricle and the ejection fraction derived from them are the most powerful predictors of cardiac morbidity and mortality, and their quantification has important connotations for the management and treatment of patients. Thus, cardiac MRI is the most accurate imaging technique for left ventricular assessment. In order to get an accurate and fast diagnosis, reliable image-based biomarker computation through image processing software is needed. Nowadays most of the employed tools rely in semi-automatic Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems that require the clinical expert to interact with it, consuming valuable time from the professionals whose aim should only be at interpreting results. A paradigm shift is starting to get into the medical sector where fully automatic CAD systems do not require any kind of user interaction. These systems are designed to compute any required biomarkers for a correct diagnosis without impacting the physician natural workflow and can start their computations the moment an image is saved within a hospital archive system. Automatic CAD systems, although being highly regarded as one of next big advances in the radiology world, are extremely difficult to develop and rely on Artificial Intelligence (AI) technologies in order to reach medical standards. In this context, Deep learning (DL) has emerged in the past decade as the most successful technology to address this problem. More specifically, convolutional neural networks (CNN) have been one of the most successful and studied techniques for image analysis, including medical imaging. In this work we describe the main applications of CNN for fully automatic CAD systems to help in the clinical diagnostics routine by means of cardiac MRI. The work covers the main points to take into account in order to develop such systems and presents different impactful results within the use of CNN to cardiac MRI, all separated in three different main projects covering the segmentation, automatic biomarker estimation with explainability and event detection problems. The full work presented describes novel and powerful approaches to apply CNN to cardiac MRI analysis. The work provides several key findings, enabling the integration in several ways of this novel but non-stop growing technology into fully automatic CAD systems that could produce highly accurate, fast and reliable results. The results described will greatly improve and impact the workflow of the clinical experts in the near future. / Pérez Pelegrí, M. (2023). Applications of Deep Leaning on Cardiac MRI: Design Approaches for a Computer Aided Diagnosis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192988

[ES] El síndrome metabólico se define como un conjunto de trastornos (e.g., niveles elevados de presión arterial, niveles elevados de glucosa en sangre, exceso de grasa abdominal o niveles elevados de colesterol o triglicéridos) que afectan a un individuo al mismo tiempo. La presencia de uno de estos factores no implica un riesgo elevado para la salud, sin embargo, presentar varios de ellos aumenta la probabilidad de sufrir enfermedades secundarias como la enfermedad cardiovascular o la diabetes tipo II. Las enfermedades difusas hepáticas son todas aquellas enfermedades que afectan a las células funcionales del hígado, los hepatocitos, alterando, de este modo, la función hepática. En estos procesos, los hepatocitos se ven sustituidos por adipocitos y tejido fibroso. La enfermedad de hígado graso no alcohólico es una afección reversible originada por la acumulación de triglicéridos en los hepatocitos. El alcoholismo, la obesidad, y la diabetes son las causas más comunes de esta enfermedad. Este estado del hígado es reversible si se cambia la dieta del paciente, sin embargo, si este no se cuida, la enfermedad puede ir avanzando hacia estadios más severos, desencadenando fibrosis, cirrosis e incluso carcinoma hepatocelular (CHC). La temprana detección de todos estos procesos es de gran importancia en la mejora del pronóstico de los pacientes. Así, las técnicas de imagen en combinación con modelos computacionales permiten caracterizar el tejido mediante la extracción de parámetros objetivos, conocidos como biomarcadores de imagen, relacionados con estos procesos fisiológicos y patológicos, permitiendo una estadificación más precisa de las enfermedades. Además, gracias a las técnicas de inteligencia artificial, se pueden desarrollar algoritmos de segmentación automática que permitan realizar dicha caracterización de manera completamente automática y acelerar, de este modo, el flujo radiológico. Por todo esto, en la presente tesis doctoral, se presenta una metodología para el desarrollo de modelos de segmentación y cuantificación automática, siendo aplicada a tres casos de uso. Para el estudio del síndrome metabólico se propone un método de segmentación automática de la grasa visceral y subcutánea en imágenes de tomografía computarizada (TC), para el estudio de la enfermedad hepática difusa se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de la grasa y hierro hepáticos en imágenes de resonancia magnética (RM), y, finalmente, para el estudio del CHC, se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de los descriptores de la curva de perfusión en imágenes de RM. Todo esto se ha integrado en una plataforma que permite su integración en la práctica clínica. Así, se han adaptado los algoritmos desarrollados para ser ejecutados en contenedores Docker de forma que, dada una imagen de entrada, generen los parámetros cuantitativos de salida junto con un informe que resuma dichos resultados; se han implementado herramientas para que los usuarios puedan interactuar con las segmentaciones generadas por los algoritmos de segmentación automática desarrollados; finalmente, éstos se han implementado de forma que generen dichas segmentaciones en formatos estándar como DICOM RT Struct o DICOM Seg, para garantizar la interoperabilidad con el resto de sistemas sanitarios. / [CA] La síndrome metabòlica es defineix com un conjunt de trastorns (e.g., nivells elevats de pressió arterial, nivells elevats de glucosa en sang, excés de greix abdominal o nivells elevats de colesterol o triglicèrids) que afecten un individu al mateix temps. La presència d'un d'aquests factors no implica un risc elevat per a la salut, no obstant això, presentar diversos d'ells augmenta la probabilitat de patir malalties secundàries com la malaltia cardiovascular o la diabetis tipus II. Les malalties difuses hepàtiques són totes aquelles malalties que afecten les cèl·lules funcionals del fetge, els hepatòcits, alterant, d'aquesta manera, la funció hepàtica. En aquests processos, els hepatòcits es veuen substituïts per adipòcits i teixit fibrós. La malaltia de fetge gras no alcohòlic és una afecció reversible originada per l'acumulació de triglicèrids en els hepatòcits. L'alcoholisme, l'obesitat, i la diabetis són les causes més comunes d'aquesta malaltia. Aquest estat del fetge és reversible si es canvia la dieta del pacient, no obstant això, si aquest no es cuida, la malaltia pot anar avançant cap a estadis més severs, desencadenant fibrosis, cirrosis i fins i tot carcinoma hepatocel·lular (CHC). La primerenca detecció de tots aquests processos és de gran importància en la millora del pronòstic dels pacients. Així, les tècniques d'imatge en combinació amb models computacionals permeten caracteritzar el teixit mitjançant l'extracció paràmetres objectius, coneguts com biomarcadores d'imatge, relacionats amb aquests processos fisiològics i patològics, permetent una estratificació més precisa de les malalties. A més, gràcies a les tècniques d'intel·ligència artificial, es poden desenvolupar algorismes de segmentació automàtica que permeten realitzar aquesta caracterització de manera completament automàtica i accelerar, d'aquesta manera, el flux radiològic. Per tot això, en la present tesi doctoral, es presenta una metodologia per al desenvolupament de models de segmentació i quantificació automàtica, sent aplicada a tres casos d'ús. Per a l'estudi de la síndrome metabòlica es proposa un mètode de segmentació automàtica del greix visceral i subcutani en imatges de tomografia computada (TC), per a l'estudi de la malaltia hepàtica difusa es proposa un mètode segmentació hepàtica i quantificació del greix i ferro hepàtics en imatges de ressonància magnètica (RM), i, finalment, per a l'estudi del CHC, es proposa un mètode de segmentació hepàtica i quantificació dels descriptors de la corba de perfusió en imatges de RM. Tot això s'ha integrat en una plataforma que permet la seua integració en la pràctica clínica. Així, s'han adaptat els algorismes desenvolupats per a ser executats en contenidors Docker de manera que, donada una imatge d'entrada, generen els paràmetres quantitatius d'eixida juntament amb un informe que resumisca aquests resultats; s'han implementat eines perquè els usuaris puguen interactuar amb les segmentacions generades pels algorismes de segmentació automàtica desenvolupats; finalment, aquests s'han implementat de manera que generen aquestes segmentacions en formats estàndard com DICOM RT Struct o DICOM Seg, per a garantir la interoperabilitat amb la resta de sistemes sanitaris. / [EN] Metabolic syndrome is defined as a group of disorders (e.g., high blood pressure, high blood glucose levels, excess abdominal fat, or high cholesterol or triglyceride levels) that affect an individual at the same time. The presence of one of these factors does not imply an elevated health risk; however, having several of them increases the probability of secondary diseases such as cardiovascular disease or type II diabetes. Diffuse liver diseases are all those diseases that affect the functional cells of the liver, the hepatocytes, thus altering liver function. In these processes, the hepatocytes are replaced by adipocytes and fibrous tissue. Non-alcoholic fatty liver disease is a reversible condition caused by the accumulation of triglycerides in hepatocytes. Alcoholism, obesity, and diabetes are the most common causes of this disease. This liver condition is reversible if the patient's diet is changed; however, if the patient is not cared for, the disease can progress to more severe stages, triggering fibrosis, cirrhosis and even hepatocellular carcinoma (HCC). Early detection of all these processes is of great importance in improving patient prognosis. Thus, imaging techniques in combination with computational models allow tissue characterization by extracting objective parameters, known as imaging biomarkers, related to these physiological and pathological processes, allowing a more accurate statification of diseases. Moreover, thanks to artificial intelligence techniques, it is possible to develop automatic segmentation algorithms that allow to perform such characterization in a fully automatic way and thus accelerate the radiological workflow. Therefore, in this PhD, a methodology for the development of automatic segmentation and quantification models is presented and applied to three use cases. For the study of metabolic syndrome, a method of automatic segmentation of visceral and subcutaneous fat in computed tomography (CT) images is proposed; for the study of diffuse liver disease, a method of liver segmentation and quantification of hepatic fat and iron in magnetic resonance imaging (MRI) is proposed; and, finally, for the study of HCC, a method of liver segmentation and quantification of perfusion curve descriptors in MRI is proposed. All this has been integrated into a platform that allows its integration into clinical practice. Thus, the developed algorithms have been adapted to be executed in Docker containers so that, given an input image, they generate the quantitative output parameters together with a report summarizing these results; tools have been implemented so that users can interact with the segmentations generated by the automatic segmentation algorithms developed; finally, these have been implemented so that they generate these segmentations in standard formats such as DICOM RT Struct or DICOM Seg, to ensure interoperability with other health systems. / Jimenez Pastor, AM. (2023). Aprendizaje profundo y biomarcadores de imagen en el estudio de enfermedades metabólicas y hepáticas a partir de resonancia magnética y tomografía computarizada [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202602