A finales del mes de mayo, @danitheyoz presentó el trabajo para optar a doctor con su tesis doctoral titulada: «Algoritmos de extracción de características a partir de imágenes de resonancia magnética para evaluar parámetros de calidad en productos cárnicos mediante minería de datos» dirigida por Andrés Caro Lindo @_AndresCaro_, Mª Teresa Antequera Rojas @AntequeraTeresa y Mª Trinidad Pérez Palacios @TriniPP.
El tribunal desde hace poco en la Universidad de Extremadura @infouex está compuesto por 3 miembros:
PRESIDENTA: Eva Cernadas García (Universidad de Santiago de Compostela)
VOCAL: Carolina Pugliese (Università degli Studi di Firenze – Italy)
SECRETARIO: Pablo García Rodríguez (Universidad de Extremadura)
El lugar y la hora de la defensa pública de la Tesis Doctoral:
LUGAR: Salón de Actos del Edificio Contenedor de Institutos Universitarios de Cáceres.
DIA: 29 de mayo (lunes)
HORA: 11:00 horas.
Dani antes de la presentación:
Junto a Dani:
Antes de la presentación estuvimos viendo el dispositivo de Resonancia de Magnética de Imágenes (MRI, Magnetic Resonance Imaging) que tenemos instalado en el Instituto de Investigación del Campus de Cáceres en la Universidad de Extremadura @infouex
Dicho dispositivo MRI ha sido instalado en el SIPA (Servicio de Análisis e Innovación en Productos de Origen Animal) para ayuda a empresas de Tecnología de los Alimentos, lo cual nos ha permitido tener una base de datos con imágenes y con características extraídas de las mismas, y a posteriori obtener resultados concluyente mediante técnicas de minería de datos.
El público:
El tribunal:
En plena presentación:
Doctorando, Directores y Tribunal todos juntos al finalizar la defensa de la Tesis Doctoral:
La comida después de la presentación en el Madruelo entre la Plaza Mayor y la Plaza de Santiago:
El trabajo de la Tesis Doctoral ha tenido mención de «Doctorado Internacional» y ha sido avalada por 5 publicaciones en artículos en revistas con índice de impacto JCR («journal citación report»), 4 de ellas en el primer cuartil Q1 y la otra en el segundo cuartil Q2.
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Articles in Journals with Impact Factor:
1) AUTHORS: Trinidad Pérez-Palacios, Daniel Caballero, Andrés Caro, Pablo G. Rodriguez, and Teresa Antequera.
TITLE: Applying Data Mining and Computer Vision Techniques to MRI to estimate quality traits in Iberian Ham.
JOURNAL: Journal of food engineering. (Q1) (IF: 3.199) VOLUME: 88 PAGES: 82-88 YEAR: 2014
2) AUTHORS: Daniel Caballero, Teresa Antequera, Andrés Caro, María Luisa Durán and Trinidad Pérez-Palacios.
TITLE: Data mining on MRI-Computational Texture Features to Predict Sensory characteristics in ham.
JOURNAL: Food and Bioprocess Technology. (Q1) (IF: 2.574) VOLUME: 9 PAGES: 699-708 YEAR: 2016
3) AUTHORS: Daniel Caballero, Andrés Caro, Pablo G. Rodríguez, María Luisa Durán, María del Mar Ávila, Ramon Palacios, Teresa Antequera and Trinidad Pérez-Palacios.
TITLE: Modeling salt diffusion in Iberian ham by applying MRI and data mining.
JOURNAL: Journal of food engineering. (Q1) (IF: 3.199)
VOLUME: 189 PAGES: 115-122 YEAR: 2016
4) AUTHORS: Trinidad Pérez-Palacios, Daniel Caballero, Teresa Antequera, María Luisa Durán, María del Mar Ávila and Andres Caro.
TITLE: Optimization of MRI acquisition and texture analysis to predict physico-chemical parameters of loins by data mining
JOURNAL: Food and Bioprocess Technology. (Q1) (IF: 2.574) VOLUME: 10 PAGES: 750-758 YEAR: 2017
5)AUTHORS: Daniel Caballero, Teresa Antequera, Andrés Caro, María del Mar Ávila, Pablo G. Rodríguez and Trinidad Pérez-Palacios.
TITLE: Non-destructive analysis of sensory traits of dry-cured loins by MRI- computer vision techniques and data mining
JOURNAL: Journal of the science of food and agriculture (Q2) (IF: 2.076) DOI: 10.1002/jsfa.8132 YEAR: 2017
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RESUMEN DE LA TESIS DOCTORAL:
En esta tesis doctoral se ha propuesto una metodología para determinar características de calidad de productos cárnicos (jamón y lomo Ibérico) de forma no destructiva. Para ello, se han desarrollado nuevos algoritmos para el análisis de imágenes de resonancia magnética (MRI) y se han aplicado técnicas de minería de datos para procesar la información obtenida de las imágenes.
El procedimiento general consiste en obtener imágenes MRI de los productos cárnicos, sobre las que se aplican diferentes algoritmos de visión por computador, lo que permite la extracción de una serie de características computacionales. Para ello, se han utilizado escáneres MRI de alto y bajo campo magnético, y se han evaluado diferentes tipos de secuencia de adquisición (Spin Echo, (SE); Gradiente Echo (GE) y Turbo 3D (T3D)), diferentes algoritmos de texturas (GLCM, GLRLM y NGLDM) y de fractales (CFA, FTA y OPFTA); dos de ellos (FTA y OPFTA) desarrollados en esta tesis doctoral. FTA y OPFTA permiten analizar imágenes MRI de forma adecuada, destacando OPFTA por su mayor simplicidad y menor coste computacional. De forma paralela los productos cárnicos también se analizan mediante técnicas físico-químicas y sensoriales. Con todos los datos obtenidos se crean bases de datos sobre las que se aplican técnicas de minería de datos: deductivas (Regresión Lineal Múltiple, MLR), de clasificación (árboles de decisión, DT y Sistemas basados en reglas, SBR) y de predicción (MLR y Regresión Isotónica, IR).
La eficacia del análisis de los parámetros de calidad de lomo y jamón Ibérico se ve afectada por la secuencia de adquisición de imágenes MRI, por el algoritmo empleado para analizarlas y por la técnica de minería de datos aplicada. De forma general podría indicarse como metodología más apropiada el empleo de SE como secuencia de adquisición de MRI y GLCM o OPFTA como algoritmos de análisis de imágenes. En cuanto a las técnicas de minería de datos, MLR y DT son apropiados, respectivamente, para deducir parámetros físico-químicos y clasificar en función del contenido en sal en jamones. Como técnica predictiva se puede indicar MLR, que permite obtener ecuaciones para el cálculo de características físico-químicas y atributos sensoriales de jamones y lomos Ibéricos con un alto grado de fiabilidad, y así determinar la calidad de estos productos cárnicos de forma no destructiva, eficiente, efectiva y precisa.
