jueves, 30 de enero de 2014

Semana 2 - Tesis - Hipótesis y objetivos


Que tal, esta es la semana 2 de las 16 que tendremos para hacer la tesis. Esta semana se nos dio a la tarea de crear nuestra hipótesis y objetivos así como también hacer las modificaciones que se nos compartieron en la sesión pasada.

Hipótesis

Según wikipedia: 
“Es una idea que puede no ser verdadera, basada en información previa.”

Para sacar una base a lo que puede ser una hipótesis, leí tesis ya hechas y intente capturar la idea que plasmaban para escribir la mía. Fue un tarea “rara” el intentar pensar como el pensaba, pero al parecer no salió del todo mal.

Escribir mucho es algo que se me complica porque tiendo a simplificar todo o lo que no este relacionado directamente lo considero innecesario. Intente por un momento bloquear esa forma de ver las cosas y escribir algo decente. 

La hipótesis en grandes rasgos busca ayudar a los doctores a no tener diversidad de tratamientos para un mismo paciente, intenta ayudar al doctor con poca experiencia, ayudar al paciente en ahorrarse tiempo, haciendo todo de una manera sencilla para que el sistema tenga buena iniciativa. 


Objetivos

En esta parte se nos sugirió cubrir los objetivos que la tesis podría abarcar y no escribir objetivos personales como por ejemplo: “Aprender una tecnología”, “Familiarizarme con X método”.

La metodología fue la misma: leer tesis para familiarizarse con la idea.

Esta sección se me complico un poco mas ya que no soy un buen “tira rollo” y para mi el objetivo principal era el facilitar tiempos y ayudar a las personas con poca experiencia a dar un diagnostico mas certero. Fuera de ahí no se me ocurría nada mas. 


Intente abarcar lo que creí importante pero lo mas probable es que este modificando estas 2 secciones con el tiempo, ya que tenga un poco mas practica en "tirar rollo" y me este familiarizando con otras tesis.  

Para las tareas personales de esta semana son:
            Leer el siguiente manual de cómo elaborar una tesis.
            Tener ya la base del programa, para que solo falte la funcionalidad.
            Y hacer la entrega para la tercera semana.


Referencias








miércoles, 22 de enero de 2014

1 Semana - Tesis

Liga al GIT

º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º _ º_ º _ º

Buen día, ya como ultimo semestre decide escribir una tesis que entra como modulo de investigación y me cubre todos los créditos necesarios para liberar el semestre sin ningún problema. A esta Tesis le estaremos dedicando 8 hrs. diarias para estar presentando avances semanales y que para mayo-junio este ya finalizada.

Todos los avances los estará supervisando la Dra. Elisa Schaeffer.

Primera Reunión

En esta platica se me explico de manera general lo que se espera de la tesis, lo que se tiene que cumplir, como se va estar trabajando y como se estará evaluando.
Además de varias cosas mas que les voy a ir compartiendo en las siguientes entradas.

La forma de trabajar será mediante 3 formas:

  • Blog: Aquí estaremos documentando cada semana avances generales sobre la tesis, links y/o apuntes que hayamos hecho en esa semana.
  • Dropbox: Aquí escribiremos la tesis(en LaTeX). Los archivos están compartidos con la Dra. Elisa.
  • Git: Todo lo relacionado con código.


Avances de la primera semana

Mi tesis se llama "Mediciones a partir de imágenes" y su área es en odontología. Su nombre es muy general porque su algoritmo no únicamente se puede enfocar a una área.

La investigación trata que a partir de una imagen el programa sea capaz de reconocer ciertos aspectos "clave" (de forma autónoma) a través de visión computacional y a partir de los puntos encontrados empezar hacer mediciones (ángulos, distancia, etc) y con las datos obtenidos y comparándolos con una "tabla maestra" sacar un diagnostico previo.

La "tabla maestra" será llenada por un experto en la materia y los resultados se compararán con esta.

Ahora el porque no únicamente se puede enfocar a un área. Este mismo algoritmo se puede usar para detectar ángulos en paredes a partir de una fotografía (área criminalística), hacer simulaciones de como quedará un lugar después aplicar cierto efecto a cierto ángulo (simulaciones), etc.

El programa esta pensado para ser una aplicación de escritorio escrito en python por ser el lenguaje que en estos momentos domino con facilidad. Pero no hay problema en moverse de lenguaje. Siempre y cuando haya mejores librerías o la velocidad de procesamiento sea mejor.

De las librerías que se utilizaran:
  • PIL: Por su facilidad de jugar con imágenes.
  • OpenCV: Se combinara con PIL para jugar con filtros sobre imágenes y todo lo relacionado con pre-procesamiento.
  • Pyside: Todo lo relacionado con interfaz gráfica. 
  • Gnuplot: Para mostrar estadísticas y resultados.


Trabajos relacionados.

Directamente no existe un programa/aplicación que haga lo mismo o casi lo mismo que yo, pero existen varios programas que su algoritmo es algo parecido.

Un ejemplo es Image Measurement[1], es una aplicación que recibe como entrada una fotografía. El usuario debe seleccionar las unidades de medición y sobre la foto tu puedes hacer puntos para saber sus perímetros, áreas, longitudes y la APP calcula todo base a las unidades de medición.

Otra aplicación que me pareció interesante fue Multitool Measure Suite[2], esta aplicación a partir de una imagen tu podías agregar líneas, triángulos, formar tus figuras y te arrojaba distancias y ángulos. Las dimensiones se actualizaban de forma directa cuando modificabas la dimensión de la figura.


Un articulo que es relacionado con la que voy hacer, es detectar cáncer a partir de imágenes histopatológicas, es un trabajo completo usa técnicas de visión computacional, filtros y umbrales. Además que agregan una red neuronal para que el sistema este aprendiendo. Ellos pre-procesan la imagen original y a partir de hay buscan patrones para dar un diagnostico. Al problema es que no dice cuanto se tarda en hacer el diagnostico.[3]

Imagen tomada del PDF "Automated cancer diagnosis based on histopathological images: a systematic survey"


Referencias
[1] Youtube: video de la app.
[2] Youtube: video de la app.