En esta convocatoria de julio de 2013, Dani Caballero ha presentado hoy por la mañana su Trabajo Fin de Máster (TFM) en el máster MUI-TINC (Máster Universidatrio de Investigación, especialidad de Tecnologías Informáticas y de las Comunicaciones), el cual está enfocado a aspectos de investigación y especialmente dirigido a estudiantes que pretenden realizar su tesis doctoral en uno de los grupos de investigación dentro de la universidad.
Este TFM se enmarca en un ámbito ciertamente multidisciplinar. Por un lado, parte de unos conjuntos de datos obtenidos mediante visión por computador sobre imágenes de resonancia magnética (MRI, Magnetic Resonance Imaging). Por otro lado, completa esos conjuntos de datos mediante técnicas tradicionalmente utilizadas en tecnología de los alimentos. Finalmente, se emplean técnicas de minería de datos con el objetivo de extraer información de esos conjuntos de datos, tanto predictivas como descriptivas. Como herramienta de minería de datos se ha decidido utilizar WEKA, ya que es una herramienta completa, cuyo uso está muy extendido a nivel mundial y además es una herramienta de software libre lo que facilita su uso y difusión. Existe una comunidad de desarrolladores de WEKA en la universidad de WAIKATO.
El hecho de usar dispositivos MRI (campos magnéticos) es que se basan en técnicas no invasivas e inocuas (no radiantes para los alimentos, como si ocurre por ejemplo con los Rayos-X). El estudio se fundamenta en algoritmos de texturas computacionales, tras la segmentación y extracción de los músculos más importantes dentro de las imágenes MRI.
Adicionalmente trabajamos dentro de los datos proporcionados por las técnicas aplicadas en Tecnologías de los Alimentos con medidas físico-químicas (grasa, humedad y peso) y características sensoriales.
De esta forma hemos realizado básicamente tres tipos diferentes de experimentos:
1) Optimización de los algoritmos de texturas computacionales orientados al estudio de la penetración de la sal, eliminando todas las posibles características redundantes.
2) Estudio orientativo de los valores de la grasa, mediante técnicas predictivas, obteniendo los mejores resultados con la regresión isotónica
3) Estudio orientado a los valores sensoriales a partir de las características de texturas computacionales.
Indicar que este trabajo es la culminación de un máster orientado a la investigación, es importante destacar que a partir de éste, se han publicado un par de trabajos en un congreso y se ha enviado otro a una revista con índice de impacto jcr. Los tres se han añadido como anexos en la memoria del mismo.
Este trabajo surge como continuación al proyecto fin de carrera (PFC) de Dani en Ingeniería Informática, titulado: «Aplicación de minería de datos en datos extraídos de imágenes de resonancia magnética”. A continuación se puede ver un enlace anterior de la presentación del mismo en este blog:
