Aprendizaje profundo para el diagnóstico de enfermedades oculares

PonenteJónathan Heras Vicente (Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 1 de marzo de 2022, 12:00

Resumen:  En esta charla presentaremos el trabajo que desde el grupo estamos realizando para el diagnóstico de enfermedades oculares a partir de imágenes de fondo de ojo. En concreto nos centraremos en cuatro enfermedades (retinopatía diabética, degeneración macular, membrana epirretiniana y glaucoma), y las distintas aproximaciones que hemos llevado a cabo para definir modelos de aprendizaje profundo capaces de diagnosticar dichas enfermedades. Este trabajo se está realizando en colaboración con la empresa UPRetina y el Hospital Vall D’Hebron.

Nota: Parte del trabajo que se presentará en esta charla fue premiado en el Congreso de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 20/21) celebrado en septiembre de 2021.

Planificación de la demanda: series temporales

Ponentes: Gadea Mata Martínez, Jónathan Heras Vicente (Universidad de La Rioja)

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT)

Hora: martes 19 de octubre, 11:00

Resumen: En este seminario se hablará de cómo abordar la necesidad real de planificar la demanda de ventas de una empresa. Para ello contaremos cómo abordar el tratamiento de datos relativo al histórico y cómo usar series temporales para la predicción de la producción de productos a una semana vista.

Test Driven Labs

 

Ponente: Jónathan Heras Vicente (Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: jueves 3 de mayo, 13:00

Resumen: En esta charla se hablará del uso de tests para guiar las prácticas en varias de las asignaturas de programación de los Grados en Ingeniería Informática y Matemáticas, y en el Máster de Tecnologías Informáticas. En concreto, se contará la experiencia en las asignaturas de Tecnología de la Programación, Programación Orientada a Objetos, Inteligencia Artificial y Desarrollo de Aplicaciones para Internet.

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.

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).