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Publication Open Access Astrocytic GLUT1 reduction paradoxically improves central and peripheral glucose homeostasis(American Association for the Advancement of Science, 2024-10-18) Ardanaz, Carlos G.; Cruz, Aida de la; Minhas, Paras S.; Hernández-Martín, Nira; Pozo, Miguel Ángel ; Valdecantos, M. Pilar; Martínez Valverde, Ángela; Villa-Valverde, Palmira; Elizalde-Horcada, Marcos; Puerta, Elena; Ramírez, María J.; Ortega, Jorge E.; Urbiola, Ainhoa; Ederra, Cristina; Ariz Galilea, Mikel; Ortiz de Solórzano, Carlos; Fernández Irigoyen, Joaquín; Santamaría Martínez, Enrique; Karsenty, Gerard; Brüning, Jens C. ; Solas, Maite; Ciencias de la Salud; Osasun Zientziak; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio IngeniaritzaAstrocytes are considered an essential source of blood-borne glucose or its metabolites to neurons. Nonetheless, the necessity of the main astrocyte glucose transporter, i.e., GLUT1, for brain glucose metabolism has not been defined. Unexpectedly, we found that brain glucose metabolism was paradoxically augmented in mice with astrocytic GLUT1 reduction (GLUT1ΔGFAP mice). These mice also exhibited improved peripheral glucose metabolism especially in obesity, rendering them metabolically healthier. Mechanistically, we observed that GLUT1-deficient astrocytes exhibited increased insulin receptor–dependent ATP release, and that both astrocyte insulin signaling and brain purinergic signaling are essential for improved brain function and systemic glucose metabolism. Collectively, we demonstrate that astrocytic GLUT1 is central to the regulation of brain energetics, yet its depletion triggers a reprogramming of brain metabolism sufficient to sustain energy requirements, peripheral glucose homeostasis, and cognitive function.Publication Open Access Automatic segmentation and quantification of Nigrosome-1 neuromelanin and iron in MRI: A candidate biomarker for parkinson's disease(Wiley, 2023) Ariz Galilea, Mikel; Martínez, Martín; Álvarez, Ignacio; Fernández Seara, María A.; Castellanos, Gabriel; Catalonian Neuroimaging Parkinson's Disease Consortium; Pastor, Pau; Pastor, María A.; Ortiz de Solórzano, Carlos; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio Ingeniaritza; Institute of Smart Cities - ISCBackground: There is a lack of automated tools for the segmentation and quantification of neuromelanin (NM) and iron in the nigrosome-1 (N1). Existing tools evaluate the N1 sign, i.e., the presence or absence of the ‘swallow-tail’ in iron-sensitive MRI, or globally analyze the MRI signal in an area containing the N1, without providing a volumetric delineation. Purpose: Present an automated method to segment the N1 and quantify differences in N1's NM and iron content between Parkinson's disease (PD) patients and healthy controls (HCs). Study whether N1 degeneration is clinically related to PD and could be used as a biomarker of the disease. Study Type: Prospective. Subjects: Seventy-one PD (65.3 ± 10.3 years old, 34 female/37 male); 30 HC (62.7 ± 7.8 years old, 17 female/13 male). Field Strength/Sequence: 3 T Anatomical T1-weighted MPRAGE, NM-MRI T1-weighted gradient with magnetization transfer, susceptibility-weighted imaging (SWI). Assessment: N1 was automatically segmented in SWI images using a multi-image atlas, populated with healthy N1 structures manually annotated by a neurologist. Relative NM and iron content were quantified and their diagnostic performance assessed and compared with the substantia nigra pars compacta (SNc). The association between image parameters and clinically relevant variables was studied. Statistical Tests: Nonparametric tests were used (Mann-Whitney's U, chi-square, and Friedman tests) at P = 0.05. Results: N1's relative NM content decreased and relative iron content increased in PD patients compared with HCs (NM-CRHC = 22.55 ± 1.49; NM-CRPD = 19.79 ± 1.92; NM-nVolHC = 2.69 × 10-5 ± 1.02 × 10-5; NM-nVolPD = 1.18 × 10-5 ± 0.96 × 10−5; Iron-CRHC = 10.51 ± 2.64; Iron-CRPD = 19.35 ± 7.88; Iron-nVolHC = 0.72 × 10-5 ± 0.81 × 10-5; Iron-nVolPD = 2.82 × 10−5 ± 2.04 × 10−5). Binary logistic regression analyses combining N1 and SNc image parameters yielded a top AUC = 0.955. Significant correlation was found between most N1 parameters and both disease duration (ρNM-CR = -0.31; ρiron-CR = 0.43; ρiron-nVol = 0.46) and the motor status ρNM-nVol = -0.27; ρiron-CR = 0.33; ρiron-nVol = 0.28), suggesting NM reduction along with iron accumulation in N1 as the disease progresses. Data Conclusion: This method provides a fully automatic N1 segmentation, and the analyses performed reveal that N1 relative NM and iron quantification improves diagnostic performance and suggest a relative NM reduction along with a relative iron accumulation in N1 as the disease progresses. Evidence Level: 1. Technical Efficacy: Stage 1.Publication Open Access Comparativa de algoritmos de visión monocular para la estimación de la posición de la cabeza.(2014) Bengoechea Irañeta, José Javier; Cabeza Laguna, Rafael; Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola TeknikoaEl primer objetivo de este trabajo es la realización de una base de datos de posiciones de cabeza en 3D, consistente en varias personas realizando diferentes movimientos de cabeza, utilizando una cámara web de visión monocular y el sensor trakSTAR 3D Guidance para conocer la posición y orientación de la cabeza de los usuarios. La información relativa a la posición de la cabeza debe estar en el sistema de referencia (desde el punto de vista) de la cámara. La información del sensor viene dada en el sistema de coordenadas del transmisor, de manera que es preciso calcular la relación entre el sistema de coordenadas de la cámara y el sistema de coordenadas del transmisor, un proceso denominado calibración, de manera que sea posible relacionar dos sistemas de coordenadas a priori independientes. Partiendo del proyecto “Desarrollo de una base de datos de posiciones 3D de la cabeza empleando el sensor trakSTAR 3D Guidance Studio” de Rebeca Echeverría, en este trabajo se busca simplificar el proceso de calibración, reducir el tiempo necesario para tal tarea y aumentar la precisión en los resultados. Las imágenes de la base de datos contienen una serie de marcas que definen las diferentes estructuras faciales. Dada la inviabilidad de marcar las imágenes de forma manual, se implementa un sistema de marcado automático, utilizando el transmisor y dos sensores y unas piezas diseñadas para tal efecto. El segundo objetivo de este trabajo es evaluar diferentes algoritmos de estimación de la posición de la cabeza, analizando parámetros como la precisión en los resultados, la estabilidad o el tiempo de procesado. Los métodos propuestos constan de dos etapas. La primera consiste en detectar una serie de puntos faciales, para lo que se utilizan los algoritmos de segmentación ASM y AAM. La segunda etapa consiste en utilizar la información de esos puntos para estimar la posición de la cabeza para lo que se utiliza el algoritmo POSIT. Dado que es necesario un modelo tridimensional de la cabeza para POSIT, y que cada persona tiene una cabeza diferente, se estudia también la viabilidad del uso de modelos genéricos y deformables. Además se estudian dos sistemas de estimación ya existentes. El primero es FaceAPI, un sistema comercial de SeeingMachines, el segundo es Intraface, un sistema de libre acceso desarrollado por HumanSensing. Finalmente, se estudia el resultado de la estimación de la posición de la cabeza utilizando las marcas automáticas obtenidas para la base de datos, con el fin de estimar qué parte del error se debe a la segmentación de las estructuras faciales y qué error se debe a POSIT.Publication Open Access Contributions to Head Pose Estimation methods(2016) Ariz Galilea, Mikel; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta ElektronikoaHead Pose Estimation (HPE) is currently a growing research field, mainly because of the proliferation of human-computer interfaces (HCI) in the last decade. It offers a wide variety of applications, including driver assistance systems, pose-invariant face recognition, human behavior analysis, or popular HCI applications such as gaze estimation systems. HCIs show an increasing tendency to integrate HPE as another bridge for interaction, since it is a rich form of communication. For instance, gaze tracking systems suffer in unconstrained environments because they are very sensitive to head motion, and HPE has become a key point for successful gaze estimation. This thesis thus aims to contribute to the development of robust and accurate HPE methods based on 2D tracking of the face in videos. With the idea of achieving a better understanding of every aspect of the HPE process, a complete framework has been created in the first part of the thesis as a pillar to sustain the rest of the work. This framework consists of both simulation and realistic environments for HPE algorithm analysis. It includes the recording of two head pose databases of videos, one with synthetically generated heads and the other one with real subjects. They have proven to be extremely useful tools for the purpose, and therefore we expect to make them available for the whole scientific community. The problem of 3D face reconstruction using only 2D images from the videos has received special attention. A whole chapter has been devoted to the study and comparison of different single-view and multi-view based reconstruction methods in a controlled simulation environment. This has allowed us to isolate the 3D model fitting problem, thus drawing several conclusions regarding the influence of this critical part in a HPE system. With the aim of achieving a wider impact with this thesis, the pose estimation problem is addressed from a general perspective in which techniques that are generalizable to any kind of 3D object are proposed. Starting from a basic pose estimation approach (2D tracking & POSIT), different alternatives have been developed to improve performance. On the one hand, a tracking accuracy index (TAI) calculation method has been proposed, based on invariant shape metrics obtained from interlandmark relationships. This allows us to apply weights that compensate for 2D tracking inaccuracies and optimize the 3D pose estimation. On the other hand, outlier detection and outlier correction methods that aim to improve the 2D tracking itself have been proposed, addressing the typical drifting problem of point-tracking systems, and hence improving the 3D pose estimation further. These global methods have then been specifically adapted to HPE and evaluated using two head pose databases: our real database, which reflects the expected performance in current technological conditions, and the BU database, a widely referenced older database that allows an extensive comparison with other state-of-the-art HPE methods.Publication Open Access Desarrollo de métodos de Machine Learning para el diagnóstico de Parkinson con imágenes de NM-MRI(2024) Lasa Lecumberri, Iratxe; Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola TeknikoaEn este trabajo se desarrollan métodos de Machine Learning aplicados a imágenes de resonancia magnética nuclear sensibles a neuromelanina (NMS-MRI) para el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson. Se dispone de una base de datos de una secuencia NMS-MRI de 30 sujetos sanos y 71 pacientes de Parkinson. El objetivo principal del trabajo es la implementación y comparación de tres redes: una red neuronal artificial (ANN), cuyos parámetros de entrada son métricas del contenido de neuromelanina y una red neuronal convolucional (CNN), cuya entrada son las imágenes completas, para una extracción automática de las características por parte de la red. Dentro de esta, se implementan dos arquitecturas diferentes, una convencional, y otra con arquitectura ResNet-50. La evaluación se realiza en base a la precisión, función de pérdida, curva ROC y tiempo de ejecución, en la discriminación entre los sujetos sanos y los pacientes de Parkinson. Se concluye con que la ANN obtiene muy buen porcentaje de acierto porque las variables de entrada son métricas de cuantificación de NM, que se sabe con certeza que sirven para identificar si un paciente padece la enfermedad. Las CNN, aunque trabajan mejor en clasificación de imágenes, requieren una mayor cantidad de datos para ser entrenadas, y con los datos originales no se obtienen buenos resultados. En cambio, en este proyecto también se implementa una técnica de aumentación de datos, con lo que al final la CNN supera a la ANN.Publication Restricted Evaluación de algoritmos de detección de activación en señales s-EMG para integración en un sistema de eye-tracking(2008) Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola TeknikoaPublication Open Access Hybrid method based on topography for robust detection of iris center and eye corners(Association for Computing Machinery, 2013) Villanueva Larre, Arantxa; Ponz Sarvisé, Victoria; Sesma Sánchez, Laura; Ariz Galilea, Mikel; Porta Cuéllar, Sonia; Cabeza Laguna, Rafael; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio IngeniaritzarenA multi-stage procedure to detect eye features is presented. Multiresolution and topographic classification are used to detect the iris center. The eye corner is calculated combining valley detection and eyelid curve extraction. The algorithm is tested in the BioID database and in a proprietary database containing more than 1200 images. The results show that the suggested algorithm is robust and accurate. Regarding the iris center our method obtains the best average behavior for the BioID database compared to other available algorithms. Additional contributions are that our algorithm functions in real time and does not require complex post processing stages.Publication Open Access Image analysis and deep learning for urothelial carcinoma tumor microenvironment characterization(2024) Sangüesa Recalde, María; Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola TeknikoaEste proyecto tiene como objetivo el desarrollo de métodos de análisis de imagen y aprendizaje profundo para el análisis del microambiente tumoral en imágenes de biopsias de pacientes con carcinoma urotelial. Las biopsias tumorales fueron obtenidas de pacientes en la Clínica Universidad de Navarra y las imágenes de inmunofluorescencia de siete canales se consiguieron utilizando el dispositivo de adquisición de imágenes multiespectrales Vectra Polaris de Akoya Biosystems. Las imágenes están compuestas por siete canales que corresponden a siete fluorocromos que etiquetan células tumorales y diferentes poblaciones de células inmunitarias. Los objetivos del proyecto incluyen la segmentación de células basada en marcadores nucleares y de membrana, la clasificación de diferentes fenotipos celulares basada en la expresión de marcadores fluorescentes, y el estudio de las interacciones entre las poblaciones celulares en relación con el resultado clínico del paciente. El método basado en Deep Learning utilizado para segmentación nuclear implementado y entrenado con nuestro conjunto de datos supera a otros métodos del estado del arte en términos de precisión de segmentación. La segmentación de célula complete y la clasificación de fenotipos celulares han sido también optimizados para detectar dos poblaciones celulares en nuestra cohorte de pacientes, dado su interés clínico: células CD8+ y células BATF3+.Entre los resultados obtenidos se debe destacar que la densidad de poblaciones celulares CD8+ dentro del microambiente tumoral sirve como un indicador de la respuesta mejor al tratamiento de inmunoterapia Atezolizumab en pacientes con carcinoma urotelial. Además, se ha descubierto que las interacciones entre las poblaciones celulares BATF3+ y CD8+ también tienen un impacto directo en la evolución de los pacientes. Estas conclusiones contribuyen significativamente a la investigación clínica al identificar nuevos biomarcadores relevantes dentro del sistema inmune.Publication Open Access Improved strategies for HPE employing learning-by-synthesis approaches(IEEE, 2018) Larumbe Bergera, Andoni; Ariz Galilea, Mikel; Bengoechea Irañeta, José Javier; Segura, Rubén; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio IngeniaritzarenThe first contribution of this paper is the presentation of a synthetic video database where the groundtruth of 2D facial landmarks and 3D head poses is available to be used for training and evaluating Head Pose Estimation (HPE) methods. The database is publicly available and contains videos of users performing guided and natural movements. The second and main contribution is the submission of a hybrid method for HPE based on Pose from Ortography and Scaling by Iterations (POSIT). The 2D landmark detection is performed using Random Cascaded-Regression Copse (R-CR-C). For the training stage we use, state of the art labeled databases. Learning-by-synthesis approach has been also used to augment the size of the database employing the synthetic database. HPE accuracy is tested by using two literature 3D head models. The tracking method proposed has been compared with state of the art methods using Supervised Descent Regressors (SDR) in terms of accuracy, achieving an improvement of 60%.Publication Open Access In vitro modeling of polyclonal infection dynamics within the human airways by Haemophilus influenzae differential fluorescent labeling(American Society for Microbiology, 2023) Rapún Araiz, Beatriz; Sorzabal-Bellido, Ioritz; Asensio López, Javier; Lázaro-Díez, María; Ariz Galilea, Mikel; Sobejano de la Merced, Carlos; Euba, Begoña; Fernández Calvet, Ariadna; Cortés Domínguez, Iván; Burgui Erice, Saioa; Toledo Arana, Alejandro; Ortiz de Solórzano, Carlos; Garmendia García, Juncal; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio Ingeniaritza; Institute of Smart Cities - ISCStandardized clinical procedures for antibiotic administration rely on pathogen identification and antibiotic susceptibility testing, often performed on single-colony bacterial isolates. For respiratory pathogens, this could be questionable, as chronic patients may be persistently colonized by multiple clones or lineages from the same bacterial pathogen species. Indeed, multiple strains of nontypeable Haemophilus influenzae, with different antibiotic susceptibility profiles, can be co-isolated from cystic fibrosis and chronic obstructive pulmonary disease sputum specimens. Despite this clinical evidence, we lack information about the dynamics of H. influenzae polyclonal infections, which limits the optimization of therapeutics. Here, we present the engineering and validation of a plasmid toolkit (pTBH, toolbox for Haemophilus), with standardized modules consisting of six reporter genes for fluorescent or bioluminescent labeling of H. influenzae. This plasmid set was independently introduced in a panel of genomically and phenotypically different H. influenzae strains, and two of them were used as a proof of principle to analyze mixed biofilm growth architecture and antibiotic efficacy, and to visualize the dynamics of alveolar epithelial co-infection. The mixed biofilms showed a bilayer architecture, and antibiotic efficacy correlated with the antibiotic susceptibility of the respective single-species strains. Furthermore, differential kinetics of bacterial intracellular location within subcellular acidic compartments were quantified upon co-infection of cultured airway epithelial cells. Overall, we present a panel of novel plasmid tools and quantitative image analysis methods with the potential to be used in a whole range of bacterial host species, assay types, and¿or conditions and generate meaningful information for clinically relevant settings.Publication Open Access Low cost gaze estimation: knowledge-based solutions(IEEE, 2020) Martinikorena Aranburu, Ion; Larumbe Bergera, Andoni; Ariz Galilea, Mikel; Porta Cuéllar, Sonia; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio IngeniaritzarenEye tracking technology in low resolution scenarios is not a completely solved issue to date. The possibility of using eye tracking in a mobile gadget is a challenging objective that would permit to spread this technology to non-explored fields. In this paper, a knowledge based approach is presented to solve gaze estimation in low resolution settings. The understanding of the high resolution paradigm permits to propose alternative models to solve gaze estimation. In this manner, three models are presented: a geometrical model, an interpolation model and a compound model, as solutions for gaze estimation for remote low resolution systems. Since this work considers head position essential to improve gaze accuracy, a method for head pose estimation is also proposed. The methods are validated in an optimal framework, I2Head database, which combines head and gaze data. The experimental validation of the models demonstrates their sensitivity to image processing inaccuracies, critical in the case of the geometrical model. Static and extreme movement scenarios are analyzed showing the higher robustness of compound and geometrical models in the presence of user’s displacement. Accuracy values of about 3◦ have been obtained, increasing to values close to 5◦ in extreme displacement settings, results fully comparable with the state-of-the-art.Publication Open Access Muscular and tendon degeneration after Achilles rupture: new insights into future repair strategies(MDPI, 2022) Gil-Melgosa, Lara; Grasa, Jorge; Urbiola, Ainhoa; Llombart, Rafael; Susaeta Ruiz, Miguel; Montiel, Verónica; Ederra, Cristina; Calvo, Begoña; Ariz Galilea, Mikel; Ripalda-Cemborain, Purificación; Prósper, Felipe; Ortiz de Solórzano, Carlos; Pons-Villanueva, Juan; Pérez Ruiz, Ana; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio IngeniaritzaAchilles tendon rupture is a frequent injury with an increasing incidence. After clinical surgical repair, aimed at suturing the tendon stumps back into their original position, the repaired Achilles tendon is often plastically deformed and mechanically less strong than the pre-injured tissue, with muscle fatty degeneration contributing to function loss. Despite clinical outcomes, pre-clinical research has mainly focused on tendon structural repair, with a lack of knowledge regarding injury progression from tendon to muscle and its consequences on muscle degenerative/regenerative processes and function. Here, we characterize the morphological changes in the tendon, the myotendinous junction and muscle belly in a mouse model of Achilles tendon complete rupture, finding cellular and fatty infiltration, fibrotic tissue accumulation, muscle stem cell decline and collagen fiber disorganization. We use novel imaging technologies to accurately relate structural alterations in tendon fibers to pathological changes, which further explain the loss of muscle mechanical function after tendon rupture. The treatment of tendon injuries remains a challenge for orthopedics. Thus, the main goal of this study is to bridge the gap between clinicians’ knowledge and research to address the underlying pathophysiology of ruptured Achilles tendon and its consequences in the gastrocnemius. Such studies are necessary if current practices in regenerative medicine for Achilles tendon ruptures are to be improved.Publication Open Access Optimizing interoperability between video-oculographic and electromyographic systems(Rehabilitation Research & Development Service, 2011) Navallas Irujo, Javier; Ariz Galilea, Mikel; Villanueva Larre, Arantxa; San Agustín, Javier; Cabeza Laguna, Rafael; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta ElektronikoaA new system is presented that enhances the interoperability between a video-oculographic (VOG) system for mouse movement control and an electromyographic (EMG) system for mouse click detection. The proposed VOG-EMG system combines gaze and muscle information to minimize the number of undesired clicks due to involuntary activations and environmental noise. We tested the system with 24 subjects, comparing three different configurations: one in which the VOG and EMG systems worked independently and two in which we used VOG gaze information to improve the EMG click detection. Results show that the number of false-positive click detections can be reduced when VOG and EMG information is combined. In addition, the third configuration, including extra processing, can reduce the activation delay produced because of the combined use of the VOG and EMG systems. The new VOG-EMG system is meant to be used in noisy environments in which the number of false clicks may impeach a reliable human-computer interaction.Publication Open Access Plataforma de simulación para algoritmos de estimación de la posición 3D: estudio de variabilidad(2014) Ordoyo Casado, Cristian; Cabeza Laguna, Rafael; Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta ElektronikoaLas aplicaciones de eye-tracking y de gaze-estimation están siendo el objetivo de diversas vías de investigación en la actualidad, ya que se trata de técnicas muy poco invasivas y que pueden proporcionarnos mucha información o posibilidad de control de cualquier dispositivo de una forma totalmente autónoma y sin prácticamente entrenamiento. Este trabajo fin de carrera se enmarca en la línea de trabajo consistente en determinar con exactitud la posición de la cabeza de una persona y tras ello estimar la mirada de ésta. Estimar la posición y orientación de un sujeto no es tarea sencilla y menos aún en condiciones no controladas. El presente trabajo toma importancia ya que ofrecerá la posibilidad de determinar la estimación del error de forma rápida y con sólo el uso de un ordenador. A partir del conocimiento del error esperado, podremos determinar si en un caso real estamos obteniendo la mayor precisión posible o tenemos diversos factores que dificultan dicho objetivo. Por ello se va a implementar un simulador en MatLab que nos ofrezca la posibilidad de realizar experimentos de forma ágil y precisa para determinar qué afecta a dichas estimaciones y valorar de antemano cuáles deben de ser las mejores opciones para solucionar posibles problemas conocidos o que queden por conocer. A lo largo del proyecto se hablará de valores admisibles de estimación. Estos son los que se han venido obteniendo en las pruebas realizadas en el laboratorio y que en rotación están sobre los dos grados en promedio de error.Publication Open Access Robust and accurate 2D-tracking-based 3D positioning method: application to head pose estimation(Elsevier, 2019) Ariz Galilea, Mikel; Villanueva Larre, Arantxa; Cabeza Laguna, Rafael; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio IngeniaritzarenHead pose estimation (HPE) is currently a growing research field, mainly because of the proliferation of human–computer interfaces (HCI) in the last decade. It offers a wide variety of applications, including human behavior analysis, driver assistance systems or gaze estimation systems. This article aims to contribute to the development of robust and accurate HPE methods based on 2D tracking of the face, enhancing performance of both 2D point tracking and 3D pose estimation. We start with a baseline method for pose estimation based on POSIT algorithm. A novel weighted variant of POSIT is then proposed, together with a methodology to estimate weights for the 2D–3D point correspondences. Further, outlier detection and correction methods are also proposed in order to enhance both point tracking and pose estimation. With the aim of achieving a wider impact, the problem is addressed using a global approach: all the methods proposed are generalizable to any kind of object for which an approximate 3D model is available. These methods have been evaluated for the specific task of HPE using two different head pose video databases; a recently published one that reflects the expected performance of the system in current technological conditions, and an older one that allows an extensive comparison with state-of-the-art HPE methods. Results show that the proposed enhancements improve the accuracy of both 2D facial point tracking and 3D HPE, with respect to the implemented baseline method, by over 15% in normal tracking conditions and over 30% in noisy tracking conditions. Moreover, the proposed HPE system outperforms the state of the art on the two databases.Publication Open Access Synplex: in silico modeling of the tumor microenvironment from multiplex images(IEEE, 2023) Jiménez Sánchez, Daniel; Ariz Galilea, Mikel; Andrea, Carlos de; Ortiz de Solórzano, Carlos; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio IngeniaritzaMultiplex immunofluorescence is a novel, high-content imaging technique that allows simultaneous in situ labeling of multiple tissue antigens. This technique is of growing relevance in the study of the tumor microenvironment, and the discovery of biomarkers of disease progression or response to immune-based therapies. Given the number of markers and the potential complexity of the spatial interactions involved, the analysis of these images requires the use of machine learning tools that rely for their training on the availability of large image datasets, extremely laborious to annotate. We present Synplex, a computer simulator of multiplexed immunofluorescence images from user-defined parameters: i. cell phenotypes, defined by the level of expression of markers and morphological parameters; ii. cellular neighborhoods based on the spatial association of cell phenotypes; and iii. interactions between cellular neighborhoods. We validate Synplex by generating synthetic tissues that accurately simulate real cancer cohorts with underlying differences in the composition of their tumor microenvironment and show proof-of-principle examples of how Synplex could be used for data augmentation when training machine learning models, and for the in silico selection of clinically relevant biomarkers. Synplex is publicly available at https://github.com/djimenezsanchez/Synplex.Publication Open Access Técnicas de seguimiento de puntos faciales y su efecto en la estimación de la posición 3D de la cabeza(2014) Roncal Redín, David; Cabeza Laguna, Rafael; Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta ElektronikoaEn los últimos años las novedades en el ámbito de las interfaces hombre-ordenador han sido cuantiosas al introducirse nuevas maneras de interaccionar. Concretamente la disponibilidad de datos sobre la posición del usuario e incluso de sus gestos faciales ha abierto nuevas vías de comunicación. Así, a través de la webcam y el seguimiento de la mirada se reconocen diferentes tipos de expresiones faciales, y se detecta a qué punto de la pantalla se está enfocando la vista. El proyecto que se propone se enmarca en esta línea de trabajo. Concretamente se estudiarán diferentes algoritmos de seguimiento de puntos faciales para su utilización posterior en sistemas de detección de la posición de la cabeza. Los algoritmos a estudiar estarán basados en su mayoría en el estándar propuesto por Lucas- Kanade. Con el objeto de estudiar estos algoritmos se usará una base de datos de vídeos anotada en cada uno de los fotogramas para comprobar el error de seguimiento de los algoritmos bajo estudio. Para esta base de datos se utilizará un maniquí dotado de rasgos faciales realistas y un número determinado de usuarios reales. En el busto se realizará un escaneo tridimensional teniendo así su modelo exacto. Estos vídeos y el modelo numérico se fusionarán con los datos obtenidos de un sensor magnético 6DOF para poder etiquetar cada fotograma de manera precisa.