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La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura.Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional.La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen.Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen.La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos. / Image segmentation is an important research area in computer vision and many segmentation methods have been proposed. However, elemental segmentation techniques based on boundary or region approaches often fail to produce accurate segmentation results. Hence, in the last few years, there has been a tendency towards the integration of both techniques in order to improve the results by taking into account the complementary nature of such information. This thesis proposes a solution to the image segmentation integrating region and boundary information. Moreover, the method is extended to texture and colour texture segmentation.An exhaustive analysis of image segmentation techniques which integrate region and boundary information is carried out. Main strategies to perform the integration are identified and a classification of these approaches is proposed. Thus, the most relevant proposals are assorted and grouped in their corresponding approach. Moreover, characteristics of these strategies as well as the general lack of attention that is given to the texture is noted. The discussion of these aspects has been the origin of all the work evolved in this thesis, giving rise to two basic conclusions: first, the possibility of fusing several approaches to the integration of both information sources, and second, the necessity of a specific treatment for textured images.Next, an unsupervised segmentation strategy which integrates region and boundary information and incorporates three different approaches identified in the previous review is proposed. Specifically, the proposed image segmentation method combines the guidance of seed placement, the control of decision criterion and the boundary refinement approaches. The method is composed by two basic stages: initialisation and segmentation. Thus, in the first stage, the main contours of the image are used to identify the different regions present in the image and to adequately place a seed for each one in order to statistically model the region. Then, the segmentation stage is performed based on the active region model which allows us to take region and boundary information into account in order to segment the whole image. Specifically, regions start to shrink and expand guided by the optimisation of an energy function that ensures homogeneity properties inside regions and the presence of real edges at boundaries. Furthermore, with the aim of imitating the Human Vision System when a person is slowly approaching to a distant object, a pyramidal structure is considered. Hence, the method has been designed on a pyramidal representation which allows us to refine the region boundaries from a coarse to a fine resolution, and ensuring noise robustness as well as computation efficiency.The proposed segmentation strategy is then adapted to solve the problem of texture and colour texture segmentation. First, the proposed strategy is extended to texture segmentation which involves some considerations as the region modelling and the extraction of texture boundary information. Next, a method to integrate colour and textural properties is proposed, which is based on the use of texture descriptors and the estimation of colour behaviour by using non-parametric techniques of density estimation. Hence, the proposed strategy of segmentation is considered for the segmentation taking both colour and textural properties into account.Finally, the proposal of image segmentation strategy is objectively evaluated and then compared with some other relevant algorithms corresponding to the different strategies of region and boundary integration. Moreover, an evaluation of the segmentation results obtained on colour texture segmentation is performed. Furthermore, results on a wide set of real images are shown and discussed.

[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