Innovación en segmentación binaria de imágenes
La investigadora Claudia Nallely Sánchez Gómez, jefa del Departamento de Cómputo de la Facultad de Ingeniería en la Universidad Panamericana (UP), campus…
La investigadora Claudia Nallely Sánchez Gómez, jefa del Departamento de Cómputo de la Facultad de Ingeniería en la Universidad Panamericana (UP), campus Bonaterra en Aguascalientes, y miembro de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA), desarrolla actualmente métodos para la segmentación y análisis de imágenes digitales, de gran demanda en el diagnóstico clínico, entre otras áreas.
"La segmentación de imágenes precisamente binarias consiste en separar una imagen en dos regiones, de tal manera que esas regiones se parezcan entre sí", esta técnica, explicó, es utilizada en la industria cinematográfica, en los sets de grabación, en conjunto con una pantalla verde donde posteriormente se incluye el fondo que se necesite, es decir, se separa el personaje del fondo.
En entrevista para la , Sánchez Gómez aclaró que el método desarrollado es robusto, de tal forma que puede ser aplicado a diferentes tipos de imágenes, entre ellas, imágenes a color en tres canales o imágenes de satélite denominadas multibanda, además de que realiza la segmentación por color, textura u orientación, mediante la utilización de cuatro descriptores: color, transformada discreta de coseno, campos de gradientes y matrices de adyacencias.
Agregó que para realizar la segmentación binaria en imágenes multibanda se basan en una combinación de técnicas de reducción de dimensionalidad weighted PCA y selección de variables mediante programación cuadrática, métodos de clasificación: modelos de mezclas Gaussianas y Random forest; y finalmente el método de segmentación Quadratic Markov Measure Field Models.
"Este método puede ser aplicado en imágenes médicas donde se pueden detectar tumores o algunas otras patologías; otra cosa en que podemos aplicar es en imágenes de satélite para detectar algunas zonas de interés, un ejemplo, sembradíos que cumplen ciertas características para determinar o corroborar información con la que ya se cuenta, incluso generar nuevas bases de datos".
Explicó que en el caso de las imágenes médicas es necesario el trabajo colaborativo con expertos en la salud y en la lectura de estas imágenes para interpretar y determinar la lectura que se pueda obtener con esta técnica de segmentación.
Informó que esta investigación ya fue presentada mediante un artículo científico en la Mexican International Conference on Artificial Intelligence 2015 (MICAI, por sus siglas en inglés), donde se publicaron los resultados de dicha investigación; reiteró que ya se ha probado esta técnica tanto en imágenes a color como imágenes de satélite, obteniendo muy buenos resultados en ambas.
Finalmente consideró que, ya que en Aguascalientes se está apostando por la investigación, es importante impulsar nuevos proyectos a fin de dejar por sentado que en la entidad se cuenta con una buena calidad académica y se tiene la capacidad para realizar proyectos que resuelvan problemáticas de alcances industriales.
La investigación fue realizada en colaboración con el doctor Mariano Rivera, docente investigador de la UP y miembro del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), centro público de investigación integrado al Sistema de Centros Públicos del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), dedicado a la generación, transmisión y aplicación de conocimientos especializados en las áreas de matemáticas, estadística y ciencias de la computación.
