Presentación del proyecto de reconstrucciones en tres dimensiones de la anatomía colorrectal y su aplicación en la práctica quirúrgica habitual

Ponentes: Natalia Pérez Serrano (Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital San Pedro de Logroño), José Fernando Trebolle (Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital Royo Villanova de Zaragoza. Colaborador Docente de la Universidad de Zaragoza).

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: martes 15 de diciembre, 12:00

Resumen: La charla explicará la aplicación de los programas de reconstrucción en tres dimensiones en cirugía. El proyecto se basa en la anatomía del colon por su variabilidad anatómica y de sus posibles alteraciones, lo que hace necesario un estudio individualizado de los casos.

Dicha reconstrucción permite la realización de modelos en tres dimensiones de cada uno de los pacientes. Estos modelos pueden ser reproducidos en la pantalla del ordenador y proyectados en el propio quirófano a través de una aplicación móvil. Los trabajos son publicados en la Plataforma Virtual UNITOMÍA.

Biografía.

Natalia Pérez Serrano: Licenciada en Medicina y Cirugía en la Universidad de Zaragoza (2008-2014). Tesis Doctoral «Imagen Tridimensional de la Patología Oncológica del Colon y su Aplicabilidad como Planificación Quirúrgica en Cirugía Endoscópica» (en curso). Máster Profesional Médico- Quirúrgico sobre Disfunciones del Suelo Pélvico (2018-2019). Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital San Pedro de Logroño.

José Fernando Trebolle: Licenciado en Medicina y Cirugía en la Universidad de Zaragoza (1999-2005). Doctor por la Universidad de Zaragoza  con la Tesis Doctoral «Aplicación de la imagen tridimensional a la cirugía laparoscópica del colon. Análisis morfométrico a partir de reconstrucciones de TAC. Estudio en cadáver y en vivo» (Diciembre 2015). Máster en Coloproctología por la Universidad de Zaragoza (2012-2014). Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital Royo Villanova de Zaragoza. Colaborador Docente de la Universidad de Zaragoza.

Inteligencia Artificial para Interpretar Mapas

Ponente: Jónathan Heras Vicente (Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: miércoles 4 de octubre, 11:00

Resumen: La segmentación semántica es una técnica de Inteligencia Artificial que tiene como objetivo el ser capaces de comprender una imagen al nivel de píxel, es decir ser capaces de otorgar una etiqueta o categoría a cada píxel de una imagen. Por ejemplo, en el caso que nos ocupa en esta charla, queremos ser capaces de distinguir en una imagen aérea los píxeles que pertenecen a edificaciones, a carreteras o que son considerados como fondo.

En esta charla, presentamos como las técnicas de aprendizaje profundo pueden ser aplicadas a la segmentación semántica y su aplicación a la detección de edificaciones y carreteras en imágenes aéreas disponibles en IDERioja.

Puedes acceder a las transparencias de la charla a través de este enlace.

Nota: el blog de la comunidad de la Infraestructura de Datos Espaciales de España  (IDEE) recoge en una entrada el contenido de la charla. Puedes acceder a la entrada en el siguiente enlace.

Processing Biomedical Images for the Study of Treatments Related to Neurodegenerative Diseases

 

Ponente: Gadea Mata Martínez (Universidad de La Rioja)

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT)

Hora: martes 5 de septiembre, 12:00

Resumen: The study of neuronal cell morphology and function in neurodegenerative disease processes is essential in order to develop suitable treatments. In fact, studies such as the quantification of either synapses or the neuronal density are instrumental in measuring the evolution and the behaviour of neurons under the effects of certain physiological conditions.

In order to analyse this data, fully automatic methods are required. To this end, we have studied and developed methods inspired by Computational Algebraic Topology and Machine Learning techniques. Notions such as the definition of connected components, or others related to the persistent homology and zigzag persistence theory have been used to compute the synaptic density or to recognise the neuronal structure. In addition, machine learning methods have been used to determine where neurons are located in large images and to ascertain which are the best features to describe this kind of cells.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo para la presentación de la Tesis, que tendrá lugar el viernes 15 de septiembre a las 12:00 en el mismo Salón de Actos del CCT.

Análisis de imagen biomédica en el grupo de informática de la UR

 

Ponente: Jónathan Heras

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 16 de mayo, 12:00

Resumen:  En esta charla se comentarán las técnicas de visión por computador y aprendizaje automático aplicadas por el grupo de informática de la Universidad de La Rioja a distintos problemas de análisis de imagen biomédica. Entre dichos problemas se incluyen la localización y el conteo de sinapsis, el estudio de antibiogramas, o el uso de hongos para decolorar tintes.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo de la conferencia del mismo título que el ponente impartirá en la jornada “Unbox Machine Learning para desarrolladores” que tendrá lugar en el Centro Nacional en Formación de Nuevas Tecnologías (Think-TIC) de Logroño el 19 de mayo (puedes encontrar más detalles sobre la jornada en el siguiente enlace).

Procesamiento y análisis de imágenes: el presente de la investigación biológica

 

Ponente: Gadea Mata

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 25 de abril, 12:00

Resumen: Durante mi estancia en la Unidad de Microscopía Óptica Avanzada de la Universidad de Barcelona, he visto diferentes preguntas biológicas que necesitaban del análisis de imagen para ser resueltas de una manera rápida y objetiva. En esta charla voy a contaros y enseñaros los distintos casos que he visto, desde imágenes de mitocondrias hasta estructuras de tejido como por ejemplo de pulmón o de cerebro.

DetectionEvaluationJ: A tool for measuring the goodness of object detection algorithms

 

Ponentes: Manuel García, Adrián Inés

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 14 de febrero, 13:00

Abstract: Object detection algorithms are applied in diverse computer vision applications. Hence, it is important to know how good are the regions detected by an algorithm in order to compare it with other algorithms. To solve this, we have developed DetectionEvaluationJ, an ImageJ plugin able to compare a gold standard with the regions obtained by an object-detection algorithm. The result produced by DetectionEvaluationJ is a set of measures that allows us to know the quality of the object-detection algorithms.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo de la conferencia del mismo título que los ponentes impartirán en el workshop «Computer Vision, Deep Learning and Applications» del congreso «Eurocast 2017» que tendrá lugar en las Palmas de Gran Canaria del 19 al 24 de febrero.

Puedes encontrar las transparencias de la charla en el siguiente enlace.