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Optimizan búsqueda de imágenes

Imagínese que el médico le pidió una radiografía y quiere saber si hubo otro paciente, como usted, que presentó un caso similar. Ahora, a partir de una imagen diagnóstica, ese galeno puede escanear y buscar otra imagen similar gracias a los resultados de una tesis doctoral realizada en la Universidad Nacional de Colombia (UN), a través de los grupos MindLab y ScimaLab.

El trabajo doctoral fue desarrollado por Juan Carlos Caicedo Rueda y se titula Multimodal information spaces for content-based image retrieval (en español, Espacios de información multimodales para la recuperación de imágenes basadas en el contenido).

“Nos enfocamos en buscar similitudes. Hoy en día se pueden reconocer objetos completos, gracias a los avances de nuevas herramientas de procesamiento de imágenes, que permiten reconocer rostros, animales, plantas con base en redes neuronales de aprendizaje que puede reconocer patrones más complejos”, explica Caicedo, quien hoy en día está vinculado con el Carpenter Lab del Broad Institute, instituto adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y Harvard, en los Estados Unidos.

Para ilustrar cómo funciona este avance de los sistemas, el investigador explica que “las imágenes no tienen estructura definida, sino que son matrices de pixeles que indican la intensidad de la luz, con la cual se muestran los colores. Encontrar información sólo con pixeles no es un trabajo computacional sencillo”. Un objeto en una imagen es un grupo de píxeles con una estructura. Para el ser humano, reconocer un objeto es fácil pero para los computadores no.

“Con un sistema de Machine Learning (aprendizaje de máquina), hicimos un conjunto de procedimientos que toma pequeños recortes de imagen que le permiten reconstruirla, a partir de las similitudes que encuentra en dos imágenes. De alguna forma, la metodología se puede comparar con la asociación de fichas de un rompecabezas que busca patrones similares”, precisa Caicedo.

Un objeto en una imagen es un grupo de píxeles con una estructura. Para el ser humano, reconocer un objeto es fácil pero para los computadores no.

Para el director de esta tesis del Doctorado en Sistemas de la UN, Fabio González, “los avances de los últimos años han permitido impactar los problemas de la vida diaria de las personas. Desde cómo nos comunicamos con celulares, cómo buscamos imágenes, hasta ver cómo se pueden identificar rostros con cámaras”.

En este sentido, señala, “la tesis de Juan Carlos Caicedo abordó el problema de la recuperación de información multimodal. De hecho, él hizo la pasantía en Google, en los Estados Unidos, orientado a la búsqueda de imágenes en uno de los dominios específicos de la compañía”.

Cuando la máquina aprende, el usuario se beneficia

Lo que encontró el investigador en la evaluación experimental es que hay muchas técnicas cuando se usa un sistema para buscar imágenes. “Nosotros queríamos trabajar con “fichas de rompecabezas” más grandes y no con los pixeles. Si el médico busca la radiografía similar a la tuya, él recibe una imagen cercana a tu caso y puede ver el manejo que se le dio. Pero si la comparación que hacemos no es buena, el médico tendrá resultados confusos” explica Caicedo al ejemplificar el aporte de su investigación en la atención de los médicos.

“Hoy tenemos millones de páginas web que utilizan palabras mediante las cuales podemos buscar información, pero cuando se trata de imágenes, a veces es difícil describirlas como uno desearía.

“Por eso es que la búsqueda de precisión con el sistema Machine Learning ayuda a filtrar mejor las imágenes que no son similares y de esta manera encuentra imágenes más relevantes para el caso que se está buscando”, puntualiza.

La metodología utilizada para la investigación fue Machine Learning, que a partir de ejemplos permite enseñarle al computador cuáles son las estructuras visuales más importantes, con el fin de que resuelva de forma eficiente la búsqueda de imágenes almacenadas en una colección.

“Hoy tenemos millones de páginas web que utilizan palabras mediante las cuales podemos buscar información, pero cuando se trata de imágenes, a veces es difícil describirlas como uno desearía. Es el caso de las imágenes médicas como, por ejemplo, las de microscopio donde hay células y tejidos”.

Una de las motivaciones que tuvo Caicedo para hacer esta investigación fue el crecimiento de las colecciones de imágenes. “Antes, los médicos en los hospitales observaban las radiografías en acetato o las placas al microscopio, diagnosticaban y éstas se archivaban. Ahora, con la modernización de los hospitales se digitalizan y guardan en servidores”, explica.

Otras aplicaciones

La innovación aportada por esta tesis también se puede utilizar en la recuperación de datos a partir de imágenes. “Por ejemplo, en unas vacaciones a Medellín, el turista puede encontrar una escultura y si no sabe quién es el artista puede consultarlo a partir de una fotografía y encontrar que es Fernando Botero”, señala el investigador. Esa misma tecnología también se podría usar para buscar sonidos.

Las colecciones de imágenes hoy en día son muy grandes y crecen constantemente. Sin la ayuda de sistemas para buscarlas esos abundantes registros visuales recolectados en diferentes áreas del conocimiento pueden permanecer aislados sin uso. Muchas bases de datos de imágenes contienen modalidades de datos complementarias, como los recursos textuales que pueden ser utilizados para crear índices de búsqueda.

La investigación propuso una familia de algoritmos basados en factorización de matrices para extraer los aspectos multimodales de una colección de imágenes. Utilizando este conocimiento acerca de cómo las características visuales se correlacionan con los términos textuales, se construye un índice que puede ser consultado con palabras clave, imágenes de ejemplo o por combinaciones de estas dos.

Consulte la tesis completa aquí:http://bdigital.unal.edu.co/10591/

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