Millora automàtica d’imatges i reconeixement de formes mitjançant tècniques d'intel·ligència artificial i Soft Computing
Un grup de recerca del Departament de Ciències Matemàtiques i Informàtica de la UIB ofereix un servei per a la millora automàtica i el reconeixement de formes en qualsevol tipus d'imatges i, en especial, biomèdiques.
Per realitzar aquest servei de millora d'imatges i reconeixement de formes, s'utilitzen tècniques d'intel·ligència artificial i de Soft Computing, eines que ajuden a tractar l’existència d'informació poc precisa o incerta, en el tractament d’imatges de qualsevol tipus però, sobretot, biomèdiques, per aconseguir diverses millores en les imatges (com ara l’eliminació de diferents tipus de renou, el reconeixement de formes, segmentació, classificació, etc.) amb l’objectiu final de ser una eina de suport i millora en el diagnòstic, i per a la presa de decisions en entorns on s’utilitza la visió per computador i el processament d'imatges.
Alguns dels problemes treballats pel grup són:
- Eliminació de renou. Algoritmes de restauració com "inpainting"
- Detecció de contorns
- Estudi d'imatges dermoscòpiques per a la segmentació de melanomes (tipus més seriós del càncer de pell)
- Segmentació de vasos sanguinis en imatges retinals
- Classificació automàtica de la morfologia dels eritròcits en mostres de sang com a suport en el diagnòstic de la Sicklemia (malaltia hereditària que afecta l'estructura de l'hemoglobina) i els trastorns neurofisiològics associats
La nostra experiència
El grup compta amb una àmplia experiència en el disseny de processos i algorismes de restauració, millora automàtica i reconeixement de formes. Actualment, col·labora amb un hospital públic en el desenvolupament d’eines basades en algorismes matemàtics amb l'objectiu de millorar el grau d'exactitud i el tractament de la incertesa present en les imatges biomèdiques. En particular, el grup treballa amb metges del servei de Medicina Nuclear de l'Hospital Universitari de Son Espases (HUSE) i amb el grup de Neurobiologia de l'IdISPA en un projecte FIS de l’institut Carlos III.
També es treballa en temes d'investigació sobre l'anàlisi d'imatges dermoscòpiques per elaborar una eina d'ajuda al diagnòstic, en col·laboració amb el servei de dermatologia de l'HUSE. Així mateix, és destacable la participació de membres del grup en un projecte en col·laboració amb hospitals i universitats de Cuba i un altre grup de recerca del Departament de Ciències Matemàtiques i Informàtica, amb l’objectiu de desenvolupar una eina d'ajuda al diagnòstic de l'anèmia drepanocítica o sicklemia. Finalment, i en el marc d’un doctorat industrial, cal destacar que estan treballant amb xarxes neuronals convolucionals (convolutional neural networks, CCN) aplicades a la detecció d’objectes i classificació d’imatges i que estan obtenint resultats molt satisfactoris en sistemes amb limitacions d'ample de banda com són els canals de comunicació dels serveis d’emergències.
Amb la col·laboració de:
