Especialidades

Computación

Tutor

OSSA JIMENEZ, LUIS DE LA
MARTINEZ GOMEZ, JESUS

Descripción y Objetivos

El proyecto consiste en la elaboración de un sistema software que, mediante técnicas de aprendizaje automático, permita reconocer, clasificar y contar, distintos tipos de células a partir de imágenes microscópicas.

Concretamente, se trabajará con una base de imágenes microscópicas cedida por el Grupo de Oftalmología Experimental de la Universidad de Murcia, en las que se ha de discriminar entre dos tipos de células: ganglionares y microglías. 

A partir de estas imágenes, y asumiendo que las células han sido localizadas previamente (lo que es cierto en el problema real), se trata de  determinar un conjunto de características  que permita determinar el tipo de célula, construir una base de datos con estas características, y estudiar varios modelos de clasificación.

Metodología y Competencias

El trabajo se llevará a cabo en tres fases bien diferenciadas:

- A partir de un conjunto de imágenes con las células localizadas, desarrollar un algoritmo que extraiga las imágenes individuales de cada célula.

- Construcción de una base de datos en la que, para cada célula, se almacena su imagen individual, así como algunas características relativas a dicha imagen individual y otras características relativas a la fotografía. La elección de estas características es parte del estudio.

- Comparación de clasificadores a partir de la base de datos construída. Puesto que la clasificación manual de las células es subjetiva, se dispondrá de un conjunto de imágenes clasificadas por 4 personas de manera independiente, y habrá que adecuar el método de validación a esta circunstancia.

Medios a utilizar

Programación en C y C++ o matlab

Haber cursado las asignaturas de Minería de Datos y Diseño de Algoritmos.

Bibliografía

• Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Chris Solomon, Toby Breckon.
• Essential Matlab for Engineers and Scientists. Brian H. Hahn. Daniel T. Valentine.
• Documentación de weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/documentation.html
• Apuntes de la asignatura Minería de Datos.

Asignación

El Trabajo Fin de Grado ha sido a asignado a Don/Doña ALFARO MARTINEZ, JUAN ANTONIO