Ingeniería Informática

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Diseño de un modelo algorítmico basado en visión computacional para la detección y clasificación de retinopatía diabética en imágenes retinográficas digitales
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-06-19) Abarca Cusimayta, Daekef Rosendo; Beltrán Castañón, César Armando
La retinopatía diabética es una enfermedad muy común en pacientes con diabetes. Esta enfermedad ocasiona ceguera de manera gradual debido al deterioro de la retina. Este deterioro puede desencadenar en hemorragias, aneurismas y presencia de exudados en la superficie, las cuales se manifiestan en puntos vacíos de la visión del afectado. Las características mencionadas tienen muchas propiedades visuales como el color, forma, área de presencia que son posibles detectar por medio de imágenes retinográficas digitales. Esta propiedad hace posible el uso de la visión computacional para procesar la imagen y poder diagnosticar la enfermedad de acuerdo al grado de avance de ésta según las características clínicas presentes. El presente proyecto de tesis consiste en el desarrollo de un modelo algorítmico que logre aprovechar las características visuales para poder detectar y clasificar la enfermedad. Las características clínicas utilizadas son los microaneurismas, exudados y hemorragias. Se utilizó una base de datos pública de imágenes retinográficas y un clasificador SVM. El vector de características que se utilizó fue: área, color, número de características prensentes. Es importante mencionar que se utilizó pre-procesamiento en la imagen para excluir elementos como el fondo, disco óptico y las venas debido a que no aportan significativamente al análisis de la imagen. Para el desarrollo del algoritmo se utilizó C++ con OpenCV, la cual es una librería open source para el procesamiento de imágenes. Como resultado final de este proyecto se logró una sensibilidad del 90.17%; especificidad del 96.72% y precisión del 95.08%.
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Diagnóstico automático de Roya Amarilla en hojas de cafeto aplicando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje de máquina
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-03-09) Barriga Pozada, Alfonso Carlos Cesar; Arrasco Ordoñez, Carlos Salvador; Beltrán Castañón, César Armando
Actualmente, el café es uno de los recursos naturales más consumidos tanto en el mundo como en el Perú, Por ello, es menester garantizar la calidad en los granos de café, pues esto afectará considerablemente en el precio y posicionamiento en mercados altamente competentes; asimismo, el cultivo de este representa el principal ingreso para algunas familias, el cual se ve amenazado entre otras plagas, por la más perniciosa: La Roya Amarilla. La Roya Amarilla se propaga fácilmente a través del aire, una vez que cae en un cultivo de café, ataca directamente en las hojas, almacenándose en forma de esporas en el envés de estas, y al paso de días consume las hojas hasta defoliar completamente la planta infectada. Debido a ello, la planta no puede adquirir los nutrientes necesarios del sol, pues necesita las hojas como receptores; en consecuencia, el fruto del café (granos) no se desarrollan con normalidad, y por ende su calidad y cantidad de cosecha es baja. Aun cuando no existe una solución absoluta para la erradicación de esta plaga, se la puede controlar; es decir, a través de un proceso manual y exhaustivo los caficultores pueden aplicar una solución bioquímica en la planta que detenga el desarrollo del hongo en las hojas, pero no acaba con ellas, solo se puede prolongar el tiempo de vida de la planta de café. Esto es posible, solo si se detecta en sus inicios la presencia de las esporas en las hojas, pues de haber germinado el hongo sería en vano cualquier intento de recuperar la planta, con lo que solo quedaría el exterminio de la planta. Frente a este panorama, se propone una solución a través del aprendizaje máquina y procesamiento de imágenes, con el fin de automatizar el proceso de detección de la Roya en las hojas y calcular de manera más precisa la severidad del hongo. El proceso comienza en tomar fotografías a las hojas en un espacio semi controlado (con fondo blanco), luego se guardan todas las imágenes de las que se quiera conocer el porcentaje de severidad y ejecutar el programa propuesto, al término de ello el software muestra un reporte estadístico con el grado de incidencia por hoja según la clasificación de severidad que corresponda. Finalmente, destacar que, de manera funcional, el aprendizaje máquina será vital para descartar si hay presencia de roya en la hoja analizada, y luego si la hoja está infectada, con el método de procesamiento de imágenes se calculará de manera más precisa el porcentaje de severidad considerando el área de la hoja examinada.
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Modelo computacional para la identificación de células espermáticas mediante el análisis automático de micrografías digitales
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-20) Hernández Bretón, Heidy; Beltrán Castañón, César Armando
El presente proyecto de fin de carrera consiste en el desarrollo de un modelo computacional para la identificación de células espermáticas con el objetivo de analizar la normalidad de la morfología de la cabeza de dichas células mediante el análisis de micrografías digitales. El modelo propuesto comprende el procesamiento de las imágenes microscópicas, la extracción y selección de características que identifican la cabeza de las células espermáticas, la clasificación de las mismas en normales o anormales atendiendo a criterios morfológicos y el análisis comparativo de la caracterización realizada con relación a los estándares de la Organización Mundial de la Salud. Las imágenes microscópicas fueron procesadas para obtener una máscara binarizada de las mismas donde se identificara la cabeza de las células. Posteriormente las cabezas de las células fueron caracterizadas de manera automática de acuerdo a métricas seleccionadas y se realizó una reducción de dimensionalidad utilizando Análisis de Componentes Principales. Para la clasificación se emplearon Máquinas de Soporte Vectorial. Como resultado del procedimiento aplicado se pudieron identificar el 91.5% de las células espermáticas existentes en las imágenes de muestra. La tasa de acierto conseguida para la clasificación morfológica fue del 77.6%. Las métricas consideradas en la caracterización están de acuerdo a los parámetros de la Organización Mundial de la Salud.

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