Aplicación de Redes neuronales en un trabajo final de Física en la UNC

El pasado 28 de marzo, Juan Porta presentó su defensa de trabajo especial de la Licenciatura en Física, de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de la Universidad Nacional de Córdoba; bajo la temática “Uso de redes neuronales en el procesamiento de imágenes odontológicas”.


En la investigación se aborda el problema de la detección de puntos característicos en imágenes médicas bidimensionales obtenidas mediante técnicas de rayos X, para lo cual se hace uso de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales.


En particular, se aborda el problema de identificación de puntos característicos en imágenes cefalométricas de uso odontológico, no solo por su alto valor profesional, sino sobre todo porque este problema representa un gran desafío para el uso de inteligencia artificial en el reemplazo de expertos humanos. Se introduce una arquitectura novedosa, no utilizada anteriormente en la literatura, la cual combina el uso de redes neuronales convolucionadas profundas, núcleos convolucionales de diferentes tamaños (capas inception) y una arquitectura de tipo autoencoder para asociar a una imagen de entrada un mapa de probabilidades sobre la misma.

Asimismo, el trabajo utiliza diferentes redes y realiza un estudio comparativo, llegando a mostrar que estas redes introducidas tienen un excelente desempeño a la hora de identificar puntos característicos, superando las que se conocen en la bibliografía.

Los modelos obtenidos mostraron una gran precisión en detección de posiciones de landmarks, superando hasta en más de 7 puntos porcentuales los desempeños de los mejores modelos presentados en la literatura.

El trabajo fue dirigido por Francisco Tamarit y Jorge Sánchez.