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.

En los últimos años el campo de la Visión Artificial ha experimentado un crecimiento acelerado con el éxito de las Redes Neuronales Artificiales y el Aprendizaje Profundo. La cantidad de datos etiquetados que se han relevado, las mejoras en hardware especializado y las importantes modificaciones introducidas en los algoritmos tradicionales surgidos en la segunda mitad del siglo pasado han posibilitado el avance en problemas complejos que parecían imposibles de abordar pocos años atrás. En particular, las Redes Neuronales Convolucionales se han convertido en el modelo más popular dentro de este campo de las Ciencias de la Computación. A lo largo de la década del 2010, los trabajos que avanzaron el estado del arte en los diferentes problemas de la Visión Artificial han incluido casi exclusivamente redes de este tipo. Sin embargo, algunos componentes de las Redes Convolucionales han mantenido sus estructuras y definiciones originales. Este es el caso de los filtros convolucionales, los cuales han mantenido su estructura geométrica estática en las últimas décadas. El objetivo general de esta tesis es explorar las limitaciones inherentes a la estructura tradicional de los filtros convolucionales, proponiendo nuevas definiciones y operaciones para superar las mismas. En esta línea, se presenta una generalización de la definición de los filtros convolucionales, extendiendo el concepto de dilatación de los mismos a intervalos continuos sobre las dimensiones espaciales. Adicionalmente, se presenta una nueva definición de la Convolución Dilatada para permitir comportamientos dinámicos durante el proceso de entrenamiento. Basadas en las definiciones introducidas, se proponen las nuevas operaciones de Convolución de Dilatación Adaptativa y Convolución de Dilatación Aleatoria. La primera introduce a las redes convolucionales la capacidad de optimizar la dilatación de los filtros de acuerdo a los datos de entrada, de manera de adaptarse dinámicamente a los cambios semánticos y geométricos presentes en las diferentes escenas. La segunda permite explorar la utilización de filtros de dilataciones aleatorias para simular transformaciones de escala, con el objetivo de aumentar la invariancia a escala de una red convolucional, una de sus limitaciones más conocidas. Finalmente, se definieron casos de estudio para Clasificación de Imágenes y Segmentación Semántica, de manera de obtener métricas cuantitativas que permitan evaluar las propuestas realizadas. Se realizaron múltiples entrenamientos de diferentes arquitecturas y configuraciones para redes conocidas en la literatura, mostrando resultados favorables con la inclusión de las operaciones propuestas. Más aún, el diseño de estas es modular, por lo que pueden ser incluidas en arquitecturas arbitrarias. / In the last years, the field of Computer Vision has seen incredible success through the adoption of Artificial Neural Networks and Deep Learning. The amount of labeled data, the improvements in specialized hardware, and further development in the traditional algorithms, have enabled advances in complex problems that seemed impossible to approach a few years before. In particular, these networks have become the most popular models within this field of Computer Sciences. Throughout the last decade, the state-of-the-art research in the different Computer Vision problems had almost exclusively included this type of model. However, the structure of some components of Convolutional Networks has remained almost unaffected. This is the case with convolutional filters, which have kept their original geometric structure in the last decades. The overall goal of this thesis is to explore the limitations inherent to the traditional structure of the convolutional filters, introducing new definitions and operations to overcome them. In this context, a generalization of the definition of convolutional filters is presented, extending the concept of dilation to continuous intervals in the spatial dimensions. Additionally, a new definition for the Dilated or Atrous Convolution is proposed, which enables dynamic behaviors in the dilation of the filters during the training process. Based on these new definitions, two new operations are presented: the Adaptive Dilation Convolution and the Random Dilation Convolution. The first one introduces the capacity for Convolutional Networks to optimize the dilation of the filters according to the input data, dynamically adapting to the semantic and geometric differences found across scenes. The second, enables the exploration of random dilations to simulate different scale transformations in the data, aiming to increase the scale invariance of these networks, one of their known limitations. Finally, different study cases were defined for Image Classification and Semantic Segmentation, in order to evaluate the introduced operations using quantitative metrics. Several training experiments were performed, using different architectures and configurations for renowned networks, showing positive results during the inclusion of the proposed operations. Moreover, their design is modular, enabling them to be included in arbitrary architectures.

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.

Tesis por compendio / [EN] The data quality assessment has many dimensions, from those so obvious as the data completeness and consistency to other less evident such as the correctness or the ability to represent the target population. In general, it is possible to classify them as those produced by an external effect, and those that are inherent in the data itself. This work will be focused on those inherent to data, such as the temporal and the multisource variability applied to healthcare data repositories. Every process is usually improved over time, and that has a direct impact on the data distribution. Similarly, how a process is executed in different sources may vary due to many factors, such as the diverse interpretation of standard protocols by human beings or different previous experiences of experts. Artificial Intelligence has become one of the most widely extended technological paradigms in almost all the scientific and industrial fields. Advances not only in models but also in hardware have led to their use in almost all areas of science. Although the solved problems using this technology often have the drawback of not being interpretable, or at least not as much as other classical mathematical or statistical techniques. This motivated the emergence of the "explainable artificial intelligence" concept, that study methods to quantify and visualize the training process of models based on machine learning. On the other hand, real systems may often be represented by large networks (graphs), and one of the most relevant features in such networks is the community or clustering structure. Since sociology, biology, or clinical situations could usually be modeled using graphs, community detection algorithms are becoming more and more extended in a biomedical field. In the present doctoral thesis, contributions have been made in the three above mentioned areas. On the one hand, temporal and multisource variability assessment methods based on information geometry were used to detect variability in data distribution that may hinder data reuse and, hence, the conclusions which can be extracted from them. This methodology's usability was proved by a temporal variability analysis to detect data anomalies in the electronic health records of a hospital over 7 years. Besides, it showed that this methodology could have a positive impact if it applied previously to any study. To this end, firstly, we extracted the variables that highest influenced the intensity of headache in migraine patients using machine learning techniques. One of the principal characteristics of machine learning algorithms is its capability of fitting the training set. In those datasets with a small number of observations, the model can be biased by the training sample. The observed variability, after the application of the mentioned methodology and considering as sources the registries of migraine patients with different headache intensity, served as evidence for the truthfulness of the extracted features. Secondly, such an approach was applied to measure the variability among the gray-level histograms of digital mammographies. We demonstrated that the acquisition device produced the observed variability, and after defining an image preprocessing step, the performance of a deep learning model, which modeled a marker of breast cancer risk estimation, increased. Given a dataset containing the answers to a survey formed by psychometric scales, or in other words, questionnaires to measure psychologic factors, such as depression, cope, etcetera, two deep learning architectures that used the data structure were defined. Firstly, we designed a deep learning architecture using the conceptual structure of such psychometric scales. This architecture was trained to model the happiness degree of the participants, improved the performance compared to classical statistical approaches. A second architecture, automatically designed using community detection in graphs, was not only a contribution / [ES] El análisis de la calidad de los datos abarca muchas dimensiones, desde aquellas tan obvias como la completitud y la coherencia, hasta otras menos evidentes como la correctitud o la capacidad de representar a la población objetivo. En general, es posible clasificar estas dimensiones como las producidas por un efecto externo y las que son inherentes a los propios datos. Este trabajo se centrará en la evaluación de aquellas inherentes a los datos en repositorios de datos sanitarios, como son la variabilidad temporal y multi-fuente. Los procesos suelen evolucionar con el tiempo, y esto tiene un impacto directo en la distribución de los datos. Análogamente, la subjetividad humana puede influir en la forma en la que un mismo proceso, se ejecuta en diferentes fuentes de datos, influyendo en su cuantificación o recogida. La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los paradigmas tecnológicos más extendidos en casi todos los campos científicos e industriales. Los avances, no sólo en los modelos sino también en el hardware, han llevado a su uso en casi todas las áreas de la ciencia. Es cierto que, los problemas resueltos mediante esta tecnología, suelen tener el inconveniente de no ser interpretables, o al menos, no tanto como otras técnicas de matemáticas o de estadística clásica. Esta falta de interpretabilidad, motivó la aparición del concepto de "inteligencia artificial explicable", que estudia métodos para cuantificar y visualizar el proceso de entrenamiento de modelos basados en aprendizaje automático. Por otra parte, los sistemas reales pueden representarse a menudo mediante grandes redes (grafos), y una de las características más relevantes de esas redes, es la estructura de comunidades. Dado que la sociología, la biología o las situaciones clínicas, usualmente pueden modelarse mediante grafos, los algoritmos de detección de comunidades se están extendiendo cada vez más en el ámbito biomédico. En la presente tesis doctoral, se han hecho contribuciones en los tres campos anteriormente mencionados. Por una parte, se han utilizado métodos de evaluación de variabilidad temporal y multi-fuente, basados en geometría de la información, para detectar la variabilidad en la distribución de los datos que pueda dificultar la reutilización de los mismos y, por tanto, las conclusiones que se puedan extraer. Esta metodología demostró ser útil tras ser aplicada a los registros electrónicos sanitarios de un hospital a lo largo de 7 años, donde se detectaron varias anomalías. Además, se demostró el impacto positivo que este análisis podría añadir a cualquier estudio. Para ello, en primer lugar, se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para extraer las características más relevantes, a la hora de clasificar la intensidad del dolor de cabeza en pacientes con migraña. Una de las propiedades de los algoritmos de aprendizaje automático es su capacidad de adaptación a los datos de entrenamiento, en bases de datos en los que el número de observaciones es pequeño, el estimador puede estar sesgado por la muestra de entrenamiento. La variabilidad observada, tras la utilización de la metodología y considerando como fuentes, los registros de los pacientes con diferente intensidad del dolor, sirvió como evidencia de la veracidad de las características extraídas. En segundo lugar, se aplicó para medir la variabilidad entre los histogramas de los niveles de gris de mamografías digitales. Se demostró que esta variabilidad estaba producida por el dispositivo de adquisición, y tras la definición de un preproceso de imagen, se mejoró el rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo, capaz de estimar un marcador de imagen del riesgo de desarrollar cáncer de mama. Dada una base de datos que recogía las respuestas de una encuesta formada por escalas psicométricas, o lo que es lo mismo cuestionarios que sirven para medir un factor psicológico, tales como depresión, resiliencia, etc., se definieron nuevas arquitecturas de aprendizaje profundo utilizando la estructura de los datos. En primer lugar, se dise˜no una arquitectura, utilizando la estructura conceptual de las citadas escalas psicom´etricas. Dicha arquitectura, que trataba de modelar el grado de felicidad de los participantes, tras ser entrenada, mejor o la precisión en comparación con otros modelos basados en estadística clásica. Una segunda aproximación, en la que la arquitectura se diseño de manera automática empleando detección de comunidades en grafos, no solo fue una contribución de por sí por la automatización del proceso, sino que, además, obtuvo resultados comparables a su predecesora. / [CA] L'anàlisi de la qualitat de les dades comprén moltes dimensions, des d'aquelles tan òbvies com la completesa i la coherència, fins a altres menys evidents com la correctitud o la capacitat de representar a la població objectiu. En general, és possible classificar estes dimensions com les produïdes per un efecte extern i les que són inherents a les pròpies dades. Este treball se centrarà en l'avaluació d'aquelles inherents a les dades en reposadors de dades sanitaris, com són la variabilitat temporal i multi-font. Els processos solen evolucionar amb el temps i açò té un impacte directe en la distribució de les dades. Anàlogament, la subjectivitat humana pot influir en la forma en què un mateix procés, s'executa en diferents fonts de dades, influint en la seua quantificació o arreplega. La intel·ligència artificial s'ha convertit en un dels paradigmes tecnològics més estesos en quasi tots els camps científics i industrials. Els avanços, no sols en els models sinó també en el maquinari, han portat al seu ús en quasi totes les àrees de la ciència. És cert que els problemes resolts per mitjà d'esta tecnologia, solen tindre l'inconvenient de no ser interpretables, o almenys, no tant com altres tècniques de matemàtiques o d'estadística clàssica. Esta falta d'interpretabilitat, va motivar l'aparició del concepte de "inteligencia artificial explicable", que estudia mètodes per a quantificar i visualitzar el procés d'entrenament de models basats en aprenentatge automàtic. D'altra banda, els sistemes reals poden representar-se sovint per mitjà de grans xarxes (grafs) i una de les característiques més rellevants d'eixes xarxes, és l'estructura de comunitats. Atés que la sociologia, la biologia o les situacions clíniques, poden modelar-se usualment per mitjà de grafs, els algoritmes de detecció de comunitats s'estan estenent cada vegada més en l'àmbit biomèdic. En la present tesi doctoral, s'han fet contribucions en els tres camps anteriorment mencionats. D'una banda, s'han utilitzat mètodes d'avaluació de variabilitat temporal i multi-font, basats en geometria de la informació, per a detectar la variabilitat en la distribució de les dades que puga dificultar la reutilització dels mateixos i, per tant, les conclusions que es puguen extraure. Esta metodologia va demostrar ser útil després de ser aplicada als registres electrònics sanitaris d'un hospital al llarg de 7 anys, on es van detectar diverses anomalies. A més, es va demostrar l'impacte positiu que esta anàlisi podria afegir a qualsevol estudi. Per a això, en primer lloc, es van utilitzar tècniques d'aprenentatge automàtic per a extraure les característiques més rellevants, a l'hora de classificar la intensitat del mal de cap en pacients amb migranya. Una de les propietats dels algoritmes d'aprenentatge automàtic és la seua capacitat d'adaptació a les dades d'entrenament, en bases de dades en què el nombre d'observacions és xicotet, l'estimador pot estar esbiaixat per la mostra d'entrenament. La variabilitat observada després de la utilització de la metodologia, i considerant com a fonts els registres dels pacients amb diferent intensitat del dolor, va servir com a evidència de la veracitat de les característiques extretes. En segon lloc, es va aplicar per a mesurar la variabilitat entre els histogrames dels nivells de gris de mamografies digitals. Es va demostrar que esta variabilitat estava produïda pel dispositiu d'adquisició i després de la definició d'un preprocés d'imatge, es va millorar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund, capaç d'estimar un marcador d'imatge del risc de desenrotllar càncer de mama. Donada una base de dades que arreplegava les respostes d'una enquesta formada per escales psicomètriques, o el que és el mateix qüestionaris que servixen per a mesurar un factor psicològic, com ara depressió, resiliència, etc., es van definir noves arquitectures d'aprenentatge profund utilitzant l’estructura de les dades. En primer lloc, es disseny`a una arquitectura, utilitzant l’estructura conceptual de les esmentades escales psicom`etriques. La dita arquitectura, que tractava de modelar el grau de felicitat dels participants, despr´es de ser entrenada, va millorar la precisió en comparació amb altres models basats en estad´ıstica cl`assica. Una segona aproximació, en la que l’arquitectura es va dissenyar de manera autoàtica emprant detecció de comunitats en grafs, no sols va ser una contribució de per si per l’automatització del procés, sinó que, a més, va obtindre resultats comparables a la seua predecessora. / También me gustaría mencionar al Instituto Tecnológico de la Informáica, en especial al grupo de investigación Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial, no solo por darme la oportunidad de seguir creciendo en el mundo de la ciencia, sino también, por apoyarme en la consecución de mis objetivos personales / Pérez Benito, FJ. (2020). Healthcare data heterogeneity and its contribution to machine learning performance [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/154414 / TESIS / Compendio

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