Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Fonseca Arroyo, Pablo AlejandroTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)

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    Evaluación de método para la detección automática de puntos de referencia (landmark detection) en imágenes en dos dimensiones de huellas plantares para el diseño de una plantilla ortopédica
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-08-28) Donayre Gamboa, Gustavo Miguel; Fonseca Arroyo, Pablo Alejandro
    El presente trabajo de investigación evalúa la técnica de regresión de mapas de calor (heatmap regression - HR) para la detección automática de puntos de referencia (landmark detection) en imágenes médicas, específicamente en las imágenes de huellas plantares en dos dimensiones. El estudio se basa en la regresión de mapas de calor con aprendizaje profundo, una técnica que ha demostrado ser efectiva en la detección de puntos en rostros y en la estimación de la pose humana. Se propone un método automático para la detección de 8 puntos en las imágenes digitalizadas de huellas plantares que servirán de referencia para el diseño base de una plantilla ortopédica bidimensional, buscando así mejorar el proceso de fabricación de plantillas ortopédicas, que actualmente se realiza de forma manual y artesanal en la mayoría de los países de América Latina. La detección automática de estos puntos de referencia en las huellas plantares tiene el potencial de agilizar este proceso y mejorar la precisión de las plantillas. Los resultados del estudio mostraron un error absoluto promedio normalizado de 0.01017 en el conjunto de validación. Estas evaluaciones se llevaron a cabo utilizando una red convolucional U-Net, la cual consta de una ruta de codificación y compresión de imágenes para capturar el contexto, y una ruta de expansión simétrica que permite una localización precisa de puntos de interés en un tiempo razonable gracias al uso de los procesadores GPU actuales.
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    Evaluación de modelos de segmentación semántica para el monitoreo de deslizamiento de tierra utilizando imágenes satelitales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-03) Yali Samaniego, Roy Marco; Fonseca Arroyo, Pablo Alejandro
    En el ámbito del aprendizaje automático, un desafío persistente es la disponibilidad de datos suficientes, especialmente en tareas de visión por computadora. Este desafío se amplifica cuando se trabaja con sensores remotos, donde las bases de datos etiquetadas para abordar problemas son escasas. Este manuscrito examina críticamente el monitoreo de deslizamientos de tierra en el paisaje peruano y presenta tres contribuciones en esta dirección. La primera contribución expande un conjunto de datos de imágenes satelital es sobre deslizamientos de tierra (Landslide4Sense) proveniente de territorios asiáticos, con 3799 imágenes debidamente etiquetadas. Reconociendo la dinámica geoespacial de Perú, se incrementó este conjunto de datos con 838 escenarios locales. Estas adiciones mantienen congruencia con el conjunto de datos original en términos de atributos y configuración, asegurando replicabilidad y escalabilidad para futuras investigaciones. La segunda evalúa varios modelos de segmentación semántica basados en la arquitectura U-net, reforzada por la función de pérdida de Entropía Cruzada Ponderada + Dice Loss, óptima en tareas de segmentación con conjuntos de datos desequilibrados. Los resultados permiten alcanzar un F1-Score del 75.5% con la arquitectura U-net (vanilla) superando el benchmark de referencia del 71.65%. La última contribución muestra un desarrollado integral para la adquisición de datos, procesamiento y entrenamiento/evaluación de modelos. Dado que este marco tiene el potencial de impulsar una aplicabilidad general de sistemas de segmentación a sistemas de monitoreo de deslizamientos de tierra, y detener un alcance más amplio a la comunidad académica y partes interesadas gubernamentales en Latinoamérica y en todo el mundo.