Carlos López Molina investiga aspectos relacionados con inteligencia artificial y procesamiento automático
PAMPLONA, 22 Ago. (EUROPA PRESS) -
Carlos López Molina, ingeniero informático y doctor por la Universidad Pública de Navarra (UPNA), ha propuesto en su tesis doctoral la mejora de los resultados de las técnicas para resolver el problema de la detección automática de bordes en imágenes.
La aplicación de estas técnicas, según ha informado la UPNA en una nota, es muy variada: desde el reconocimiento de objetos en sistemas de inteligencia artificial, como puede ser la conducción automática de coches, hasta la ayuda al diagnóstico experto en imágenes médicas.
La detección de bordes de una imagen adquiere especial relevancia en aplicaciones médicas, por ejemplo para delimitar hasta dónde se ha extendido un tumor. Según explica este investigador, "al analizar las imágenes en blanco y negro, hay que saber dónde está cambiando el color y qué tipos de cambio está buscando el médico, ya que estos datos le van a ayudar en su diagnóstico".
En su tesis doctoral, Carlos López Molina ha investigado en los posibles usos de técnicas de computación, generalmente relacionadas con el Soft Computing, para la mejora de los resultados de la detección de bordes.
A lo largo de la tesis, propone la mejora de resultados mediante el ajuste de cada una de las transformaciones que sufre la imagen. Por ejemplo, uno de los aspectos que ha analizado es el uso de imágenes intervalares.
"En lugar de utilizar un solo valor para cada pixel de la imagen propongo utilizar un intervalo. Es decir, en una imagen en blanco y negro, cada píxel en lugar de tener un único tono de gris tendrá un intervalo que abarca los tonos que ese pixel podría haber tomado. Esto ofrece más información a la hora de analizar las imágenes y, en consecuencia, reduce las posibilidades de error", ha explicado el investigador.
Desde el punto de vista aplicado, el autor ha analizado los posibles usos de la detección de bordes en el campo de la bioingeniería. Así, en el transcurso de su investigación ha realizado diversas estancias en la Universidad de Gante con objeto de aplicar de manera práctica los conocimientos y técnicas desarrolladas en su tesis.
La tesis 'The breakdown structure of edge detection: Analysis of individual components and revisit of overall structure' ha sido dirigida por los profesores Humberto Bustince, del departamento de Automática y Computación de la UPNA, y Bernard De Baets, de la Facultad de Bioingeniería de la Universidad de Gante.
Fruto de esta tesis han surgido siete artículos para su publicación en revistas internacionales, de los que cuatro ya han sido publicados y dos se encuentran en fase de revisión final. Además, diversos desarrollos han sido presentados en una decena de conferencias internacionales.
INGENIERO INFORMÁTICO POR LA UPNA
Carlos López Molina es ingeniero informático por la UPNA (2008) y ha desarrollado parte de sus estudios en la Brock University (Canada) y la University of Technology Sydney (Australia), mientras que durante los estudios de doctorado realizó estancias de investigación en la Universidad de Gante.
En enero de 2012 obtuvo, en el XVI Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Difusa, el premio al mejor trabajo de aplicación de lógica difusa, y en 2011, el segundo premio al mejor trabajo presentado por estudiantes en el congreso bienal de la Sociedad Europea para la Lógica y Tecnología difusa (EUSFLAT), celebrado en Aix-les-Bains (Francia).
Actualmente disfruta de una beca de investigación de la UPNA, donde pertenece al Grupo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA), liderado por el catedrático Humberto Bustince. Sus intereses en investigación se centran en el procesamiento de imagen y en la aplicación de técnicas de Soft Computing para resolver problemas relacionados con la bioingeniería.
Combina su trabajo en el departamento de Automática y Computación con el desarrollo de dos proyectos de investigación centrados en el reconocimiento biométrico mediante huellas dactilares, en colaboración con la Universidad de Granada, y la creación de un modelo predictivo de comportamiento de incendios forestales, junto con miembros de la Universidad de Gante.
