Mejora automática de imágenes y reconocimiento de formas mediante técnicas de inteligencia artificial y Soft Computing

Un grupo de investigación del Departamento de Ciencias Matemáticas e Informática de la UIB ofrece un servicio para la mejora automática y reconocimiento de formas en cualquier tipo de imágenes y, en especial, biomédicas.

Para realizar este servicio de mejora de imágenes y reconocimiento de formas, se utilizan técnicas de inteligencia artificial y de Soft Computing, herramientas que ayudan a tratar la existencia de información poco precisa o incierta, en el tratamiento de imágenes de cualquier tipo pero, sobre todo, biomédicas, para conseguir varias mejoras en las imágenes (como por ejemplo la eliminación de diferentes tipos de ruido, el reconocimiento de formas, segmentación, clasificación, etc.) con el objetivo final de ser una herramienta de apoyo y mejora en el diagnóstico, y para la toma de decisiones en entornos donde se utiliza la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes.

Algunos de los problemas trabajados por el grupo son:

  • Eliminación de ruido. Algoritmos de restauración como "inpainting"
  • Detección de contornos
  • Estudio de imágenes dermoscópicas para la segmentación de melanomas (tipo más serio del cáncer de piel)
  • Segmentación de vasos sanguíneos en imágenes retinales
  • Clasificación automática de la morfología de los eritrocitos en muestras de sangre como apoyo en el diagnóstico de la Sicklemia (enfermedad hereditaria que afecta la estructura de la hemoglobina) y los trastornos neurofisiológicos asociados

Nuestra experiencia

El grupo cuenta con una amplia experiencia en el diseño de procesos y algoritmos de restauración, mejora automática y reconocimiento de formas. Actualmente, colabora con un hospital público en el desarrollo de herramientas basadas en algoritmos matemáticos con el objetivo de mejorar el grado de exactitud y el tratamiento de la incertidumbre presente en las imágenes biomédicas. En particular, el grupo trabaja con médicos del servicio de Medicina Nuclear del Hospital Universitario de Son Espases (HUSE) y con el grupo de Neurobiologia del IdISPA en un proyecto FIS del instituto Carlos III.

También se está trabajando en temas de investigación sobre el análisis de imágenes dermoscópicas para elaborar una herramienta de ayuda al diagnóstico, en colaboración con el servicio de dermatología del HUSE. Es destacable también la participación de miembros del grupo en un proyecto, en colaboración con hospitales y universidades de Cuba y otro grupo de investigación del Departamento de Ciencias Matemáticas e Informática, con el objetivo de desarrollar una herramienta de ayuda al diagnóstico de la anemia drepanocítica o sicklemia. Finalmente, y en el marco de un doctorado industrial, destacar que están trabajando con redes neuronales convolucionales (convolutional neural networks, CCN) aplicadas a la detección de objetos y clasificación de imágenes, obteniendo resultados muy satisfactorios en sistemas con limitaciones de ancho de banda cómo son los canales de comunicación de los servicios de emergencias.