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Browsing by Author "Villanueva Larre, Arantxa"

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Accurate pupil center detection in off-the-shelf eye tracking systems using convolutional neural networks
(MDPI, 2021) Larumbe Bergera, Andoni; Garde Lecumberri, Gonzalo; Porta Cuéllar, Sonia; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Remote eye tracking technology has suffered an increasing growth in recent years due to its applicability in many research areas. In this paper, a video-oculography method based on convolutional neural networks (CNNs) for pupil center detection over webcam images is proposed. As the first contribution of this work and in order to train the model, a pupil center manual labeling procedure of a facial landmark dataset has been performed. The model has been tested over both real and synthetic databases and outperforms state-of-the-art methods, achieving pupil center estimation errors below the size of a constricted pupil in more than 95% of the images, while reducing computing time by a 8 factor. Results show the importance of use high quality training data and well-known architectures to achieve an outstanding performance.
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Advancing ASL kidney image registration: a tailored pipeline with VoxelMorph
(Springer, 2025-01-31) Oyarzun Domeño, Anne; Cia Alonso, Izaskun; Echeverría Chasco, Rebeca; Fernández Seara, María A.; Martín Moreno, Paloma L.; García Fernández, Nuria; Bastarrika, Gorka; Navallas Irujo, Javier; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio Ingeniaritza; Institute of Smart Cities - ISC; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
In clinical renal assessment, image registration plays a pivotal role, as patient movement during data acquisition can significantly impede image post-processing and the accurate estimation of hemodynamic parameters. This study introduces a deep learning-based image registration framework specifically for arterial spin labeling (ASL) imaging. ASL is a magnetic resonance imaging technique that modifies the longitudinal magnetization of blood perfusing the kidney using a series of radiofrequency pulses combined with slice-selective gradients. After tagging the arterial blood, label images are captured following a delay, allowing the tagged blood bolus to enter the renal tissue, while control images are acquired without tagging the arterial spins. Given that perfusion maps are generated at the pixel level by subtracting control images from label images and considering the relatively small signal intensity difference, precise alignment of these images is crucial to minimize motion artefacts and prevent significant errors in perfusion calculations. Moreover, due to the extended ASL acquisition times and the anatomical location of the kidneys, renal images are often susceptible to pulsation, peristalsis, and breathing motion. These motion-induced noises and other instabilities can adversely affect ASL imaging outcomes, making image registration essential. However, research on renal MRI registration, particularly with respect to learning-based techniques, remains limited, with even less focus on renal ASL. Our study proposes a learning-based image registration approach that builds upon VoxelMorph and introduces groupwise inference as a key enhancement. The dataset includes 2448 images of transplanted kidneys (TK) and 2456 images of healthy kidneys (HK). We compared the automatic image registration results with the widely recognized optimization method Elastix. The model’s performance was evaluated using the mean structural similarity index (MSSIM), normalized correlation coefficient (NCC), temporal signal-tonoise ratio (TSNR) of the samples, and the mean cortical signal (CSIM) in perfusion-weighted images, thereby extending the evaluation beyond traditional similarity-based metrics. Our method achieved superior image registration performance, with peak NCC (0.987 ± 0.006) and MSSIM (0.869 ± 0.048) values in the kidney region, significantly surpassing Elastix and the unregistered series (p\ 0.05) on TK and HK datasets. Regularization analysis showed that higher k values (1, 2) produced smoother deformation fields, while moderate k values (0.5, 0.9) balanced smoothness and detail, maintaining low non-positive Jacobian percentages (\1%) comparable to Elastix. Additionally, our method improved CSIM by 14.3% (2.304 ± 1.167) and TSNR by 13.1% (3.888 ± 2.170) in TK, and achieved up to 13.2% (CSIM) and 29.8% (TSNR) enhancements in HK, demonstrating robustness and improved signal quality across datasets and acquisition techniques.
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Aplicación de métodos automáticos y no supervisados para la caracterización de tejido adiposo en imágenes RM de abdomen
(2009) Sáenz de Pipaón Cilveti, Edurne; Villanueva Larre, Arantxa; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
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Aprender enseñando. Interacciones educativas entre asignaturas del grado de Ingeniería Biomédica: memoria final PINNE
(2024) Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa; Rodríguez Falces, Javier; Socorro Leránoz, Abián Bentor; Malanda Trigueros, Armando; Aginaga García, Jokin; Plaza Puértolas, Aitor; Malvè, Mauro; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Navallas Irujo, Javier; Rodríguez Trías, Rafael; Aldaz Zaragüeta, Miguel; Trigo Vilaseca, Jesús Daniel
El proyecto se ha desarrollado según el plan de trabajo previsto en la memoria, sin ninguna incidencia reseñable. En los dos cursos de ejecución del proyecto, 2022/23 y 2023/24, se siguió la misma estructura/desarrollo/temporalización, que se detalla a continuación (se proporcionan detalles del desarrollo y temporalización del proyecto con fechas reales correspondientes al curso 2022/23):Semana 1: (30 enero -)+ Comienza la asignatura 'INSTRUMENTACIÓN MÉDICA' del grado de Ingeniería Biomédica Semana 2: (6 febrero - ) + Comienza la asignatura 'PRÁCTICAS EN EMPRESA' del grado de Ingeniería Biomédica + Se aplica el BLOQUE 1 (DOCUMENTACIÓN). Los profesores de 'INSTRUMENTACIÓN' prepararon y mostraron a los alumnos varios documentos con los objetivos y metodología del proyecto, detallando los resultados de aprendizaje y competencias, así como criterios de evaluación. + Se aplica el BLOQUE 2 (CHARLA INFORMATIVA). Antes de que los alumnos de 'INSTRUMENTACIÓN' visitaran la empresa, los profesores de la asignatura impartieron una charla informativa, explicando el objetivo de la visita, la metodología a seguir y los resultados esperables de la visita a la empresa. Semana 3: (13 febrero - ) + Se aplica el BLOQUE 3 (ASIGNACIÓN DE ESTUDIANTES). Mediante de un sorteo, los alumnos de 'INSTRUMENTACIÓN' fueron asignados (en parejas) a cada una de las empresas. + Se aplica el BLOQUE 4 (ASIGNACIÓN DEL PROFESOR ASESOR). Una vez que se establecieron los equipos 'anfitrión-invitado', y después de evaluar los equipos/técnicas que se usaban en la empresa, se eligió un profesor de Ingeniería Biomédica experto en la materia para que actuara como asesor. + Se aplica el BLOQUE 5 (INFORMACIÓN DE CONTACTO). El profesor facilitó (vía email) a cada alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' los datos de contacto del alumno de 'P. EMPRESA' (nombre, dirección, email), y a la inversa también, para que se pusieran en contacto entre sí y prepararán la visita. Semana 4: (20 febrero - ) + Se aplica el BLOQUE 6 (COMUNICACIÓN ENTRE ALUMNO 'INSTRUMENTACIÓN' Y ALUMNO 'PRÁCTICAS'). Antes de la visita, los alumnos de 'INSTRUMENTACIÓN' y de 'P. EMPRESA' se pusieron en contacto vía email (o incluso telefónicamente) y el alumno de 'P. EMPRESA' expuso los diferentes dispositivos, sensores, equipos, software y técnicas empleadas en la empresa para que el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' escogiese la temática de su trabajo. Semana 5: (27 febrero - ) + Se aplica el BLOQUE 7 (VISITA A LA EMPRESA). Durante la visita, el alumno de 'P. EMPRESA' explicó la actividad realizada por la empresa y respondió a las preguntas sobre el dispositivo/equipo que el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' formuló. Semana 6-7: (13 marzo - ) + Se aplica el BLOQUE 8 (PREPARACIÓN DEL TRABAJO Y EXPOSICIÓN PÚBLICA). Tras la visita, el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' preparó la memoria y la presentación. Además, el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' entregó la memoria y expuso su trabajo delante de todos sus compañeros. + Se aplica el BLOQUE 9 (EVALUACIÓN). Tras la defensa pública del trabajo, los profesores de 'INSTRUMENTACIÓN' evaluaron el trabajo atendiendo siguiendo los criterios definidos en el BLOQUE 1. Se evaluarán 4 aspectos: (1) la memoria del trabajo, (2) el power point y su exposición, (3) el aprovechamiento de la visita en donde el alumno debe dar significado al trabajo dentro de un entorno laboral, (4) informes emitidos por el alumno anfitrión y por el profesor.
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Aprendizaje basado en proyectos en Ingeniería de Telecomunicación: memoria final PINNE
(2023) Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa; Sagüés García, Mikel; Arizaleta Arteaga, Mikel; Cruz Blas, Carlos Aristóteles de la; Río Bocio, Carlos del; Erro Betrán, María José; Fernández de Muniain Comajuncosa, Javier; García-Jiménez, Santiago; Iriarte Galarregui, Juan Carlos; López Martín, Antonio; López-Amo Sáinz, Manuel; Magaña Lizarrondo, Eduardo; Martínez de Espronceda Cámara, Miguel; Navallas Irujo, Javier; Villanueva Larre, Arantxa; Benito Pertusa, David; Cabeza Laguna, Rafael; Cerro Reyes, Beatriz del; Ederra Urzainqui, Íñigo; Falcone Lanas, Francisco; Izal Piñas, Jesús; Morató Osés, Daniel; Pinillos Resano, Iñaki
La Ingeniería de Telecomunicación ha evolucionado drásticamente en las últimas décadas. Desde la definición más clásica, la de aquella persona cualificada para hacer uso de los campos electromagnéticos para lograr un sistema de comunicaciones, hasta la más abierta de hoy en día, que abarca tanto la gestión de proyectos (común para las ramas de ingeniería), pasando por el desarrollo de aplicaciones software hasta el diseño de circuitos electrónicos. Por lo general, la Ingeniería de Telecomunicación se divide en cuatro grandes bloques: las comunicaciones (herederas de la definición más clásica), la electrónica, la telemática; y los sistemas audiovisuales y multimedia. Además de la capacidad para especializarse en cualquiera de estas tecnologías, uno de los grandes valores aportados por ingenieros e ingenieras de telecomunicación en sus empresas y organizaciones es la capacidad para abordar proyectos que integren varias de ellas. En otras palabras, su capacidad para abordar con una perspectiva de conjunto un proyecto multidisciplinar. Sin embargo, el desarrollo de esta capacidad se ve mermada por las metodologías docentes empleadas tradicionalmente, en las que cada asignatura es una “isla”, a lo sumo conectada con otras islas de su misma rama de conocimiento. El objetivo de este proyecto de integración es coordinar cinco asignaturas del Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación para lograr que el estudiantado trabaje por equipos en un único proyecto de gran envergadura. En el proyecto de integración se trabajan resultados de aprendizaje ligados a las siguientes asignaturas: Sistemas de comunicaciones; Diseño de aplicaciones telemáticas (DAT); Procesado de señales multimedia (PSM); Diseño electrónico de sistemas de comunicaciones (DESC); Dirección y gestión de proyectos TIC I. En el proyecto se plantea un aprendizaje basado en proyectos (PBL de su término en inglés Project Based Learning), en el que el estudiantado debe desarrollar las competencias comunes de las cinco asignaturas, así como dar cabida a aquellas competencias y resultados de aprendizaje particulares que de adquieren en cada una de ellas de manera independiente. La metodología PBL no es, ni mucho menos, novedosa. Pueden encontrarse multitud de ejemplos de esta metodología, siendo bien conocidas sus fortalezas y sus inconvenientes. Un primer argumento muy claro para utilizar esta metodología es la capacidad de desarrollo de competencias transversales. Más concretamente, en muchas de las experiencias previas que se han llevado a cabo se pone de manifiesto el desarrollo de competencias de aprendizaje autónomo, capacidad de innovación, capacidad de resolución de problemas o capacidad de relacionarse en un equipo de trabajo, por citar las más importantes. Estas competencias se identifican como esenciales en la vida laboral de cualquier profesional dedicado a la ingeniería. En consecuencia, se exige que el estudiantado trabaje con autonomía a la hora de buscar soluciones a los problemas técnicos y organizativos que son inherentes a la implementación de un sistema complejo como el planteado. La capacidad para gestionar proyectos es una de las competencias fundamentales que se trabaja durante el desarrollo del proyecto. Para ello, una gran parte de la docencia de la asignatura Dirección y Gestión de Proyectos TIC I se dedica a este propósito. La herramienta software seleccionada para soportar la gestión del proyecto es la plataforma Teams de la casa Microsoft. Ésta se considera adecuada para ello, ya que la UPNA dispone de una licencia campus con condiciones muy ventajosas para el estudiantado. Además, la plataforma es conocida por el estudiantado, al haberse utilizado en varias asignaturas del Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación. Los y las estudiantes se agrupan en equipos de 3-4 personas, garantizando en todos los casos que en los equipos se integren estudiantes de todas las asignaturas, aunque no todos estarán matriculados en las cinco asignaturas vinculadas al proyecto. Cada equipo debe trabajar dos aspectos del proyecto: desde el punto de vista del cliente y desde el punto de vista del proveedor. Para ello, los grupos se dan servicio mutuamente, en un esquema circular, de tal forma que ningún equipo tiene como cliente a su equipo proveedor. Desde el punto de vista cliente, los equipos son responsables de la definición funcional del proyecto. Como proveedores, son responsables de implementar los requisitos definidos por su cliente. En lo que respecta a la evaluación, los responsables de cada una de las cinco asignaturas involucradas en el proyecto evalúan diferentes aspectos del mismo, incorporando dicha evaluación a la nota final de sus respectivas asignaturas. En otras palabras, la evaluación es independiente para cada asignatura.
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Attention to online channels across the path to purchase: an eye-tracking study
(Elsevier, 2019) Cortiñas Ugalde, Mónica; Cabeza Laguna, Rafael; Chocarro Eguaras, Raquel; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren; Enpresen Kudeaketa; Institute for Advanced Research in Business and Economics - INARBE; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Gestión de Empresas
Currently, consumers display what is known as omnichannel behavior: the combined use of digital and physical channels providing them with multiple points of contact with firms. We combine the stimulus-organism-response (S-O-R) model and visual attention theory to study how customers’ attention to digital channels varies across different purchasing tasks. We use eye-tracking techniques to observe attention in an experimental setting. The experimental design is composed of four purchasing tasks in four different product categories and measures the attention to the website and time spent on each task in addition to several control variables. The results show that shoppers attend to more areas of the website for purposes of website exploration than for performing purchase tasks. The most complex and time-consuming task for shoppers is the assessment of purchase options. The actual purchase and post-purchase tasks require less time and the inspection of fewer areas of interest. Personal involvement also plays a role in determining these patterns by increasing attention to the product area.
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Attention to product images in an online retailing store: an eye-tracking study considering consumer goals and type of product
(California State University Press, 2022) Chocarro Eguaras, Raquel; Cortiñas Ugalde, Mónica; Villanueva Larre, Arantxa; Institute for Advanced Research in Business and Economics - INARBE; Institute of Smart Cities - ISC
The visual content of the product area is crucial in an e-commerce site. This paper studies the differences in attention to product images in the product area in e-commerce sites considering the effects of purchase stage and product category. Attention to product images on websites is measured using eye-tracking in two experiments with 58 students and 66 subjects, with four product categories and four purchase tasks in each one. Our results show that pictures, in general, attract attention first, before the product names and price information. Furthermore, images attract less total attention than textual information. Images attract less attention when they are not crucial for completing the task, such as when purchasing a determined product or when locating product tracking information. Younger people (less than 30) spend much less time viewing the product pictures than older age groups (50 or more). According to our results, e-retailers could improve their sites’ performance by adapting the products’ presentation to the purchase tasks and visitor characteristics.
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Automatización de la evaluación del comportamiento durante la ingesta: análisis de videos EgoCentric
(2024) Robles Chica, Wilson Smith; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este trabajo desarrolla un proyecto que, como su nombre indica, busca automatizar el proceso de monitoreo de raciones alimenticias en pacientes que luchan contra la obesidad cuyo fin pretende indagar en las razones subyacentes por las cuales los enfoques convencionales para modificar los hábitos alimenticios no suelen ser efectivos en esta población específica. Se construye una aplicación con soluciones de última generación y un modelo de desarrollo propio basado en fine tuning de una red neuronal preentrenada. Se guardan todos los resultados en diversos registros como logs, json y máscaras para un análisis posterior. Todo el código de este proyecto se encuentra en el repositorio abierto: food_and_hands
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Beyond basic tuning: exploring discrepancies in user and setup calibration for gaze estimation
(ACM, 2024-06-04) Garde Lecumberri, Gonzalo; Armendáriz Armenteros, José María; Beruete Cerezo, Rubén; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio Ingeniaritza
Calibrating gaze estimation models is crucial to maximize the effectiveness of these systems, although its implementation also poses challenges related to usability. Therefore, the simplification of this process is key. In this work, we dissect the impact of calibration due to both the environment and the user in gaze estimation models that employ general-purpose devices. We aim to replicate a workflow close to the final application by starting with pre-trained models and subsequently calibrating them using different strategies, testing under various camera arrangements and user-specific variability. The results indicate differentiation between the impact due to the user and the setup, being the components due to the users a slightly more pronounced impact than those related to the setup, opening the door to understanding calibration as a composite process. In any case, the development of calibration-free remote gaze estimation solutions remains a great challenge, given the crucial role of calibration.
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Caracterización de la reconstrucción tridimensional mediante técnicas multivista
(2016) López Puigdollers, Dan; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este trabajo versa sobre un conjunto de técnicas de estimación de estructuras tridimensionales (SfM, Structure from Motion), situadas dentro del campo de visión artificial. Son propicias para la reconstrucción de modelos tridimensionales, a partir de la adquisición de un conjunto de imágenes. Tienen la principal ventaja de ser poco invasivas y de bajo coste. El fin es crear una nueva implementación de las técnicas desarrolladas por Rubén Segura Aréjula en este ámbito, tanto para modelos de cabeza generados sintéticamente como para modelos reales, a partir de los nuevos algoritmos y funciones de MATLAB 2016a en materia de extracción, detección y seguimiento de características locales de una imagen; estimación de movimiento y reconstrucción en 3D, evaluando la eficacia del nuevo conjunto de funciones de la nueva librería para el desarrollo de diversos métodos de reconstrucción tridimensional.
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Comparativa de métodos de ajuste a elipse para detección de pupilas en un Evaluador de Visión Automatizado (EVA)
(2017) Plazaola Ormazabal, Ainhoa; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este proyecto es un trabajo conjunto entre la UPNA y la empresa Davalor, la cual construye sistemas de medición de funciones visuales a través del seguimiento de la mirada basado en videooculografía para clínicas ópticas. Para llevar a cabo dichos sistemas de medición es necesario una estimación muy precisa de la posición de la mirada del paciente. Esta estimación se realiza a través del contorno de la pupila. Dado que en las aplicaciones de visión artificial las imágenes circulares se proyectan como elipses, en el análisis de objetos circulares el primer paso a dar es el ajuste a elipse. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es probar diferentes algoritmos de ajuste a elipse referenciados en la literatura así como otros algoritmos para detectar outliers y omitirlos en el ajuste y así obtener una estimación muy precisa de la posición de la mirada.
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Contributions of artificial intelligence based image processing techniques to Multiparametric Magnetic Resonance Thoracoabdominal Imaging
(2025) Oyarzun Domeño, Anne; Villanueva Larre, Arantxa; Fernández Seara, María A.; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektriko eta Elektronikoaren eta Komunikazio Ingeniaritzaren
Esta Tesis se centra en el desarrollo de un marco de procesado de imagen basado en aprendizaje profundo, específicamente diseñado para imágenes de tipo arterial spin labeling (ASL), cuyo carácter no invasivo resulta esencial para el estudio de perfusión en pacientes. Se ha abordado la falta de métodos de aprendizaje profundo dedicados al procesado de imágenes ASL, específicamente en imágenes renales y se ha demostrado la capacidad de dicho marco de adaptarse a otros dominios, como la imagen médica miocárdica. Los avances clave que aporta esta Tesis incluyen la implementación de técnicas de registro de imágenes, segmentación y generación de bases de datos sintéticos. Se ha introducido una adaptación de la arquitectura VoxelMorph para el registro de imágenes ASL en riñones. Además, se ha desarrollado un método de segmentación automática para riñones, corteza y médula, optimizando la estimación de la perfusión renal. Por otro lado, a través del uso de datos sintéticos generados mediante la arquitectura CycleGAN, se ha demostrado que los modelos entrenados con imágenes sintéticas pueden superar a aquellos entrenados con datos reales, enfatizando el valor de los datos sintéticos en la mejora de los modelos de segmentación y en la barrera que supone la escasez y privacidad de los datos clínicos. Asimismo, el marco de procesado de imagen desarrollado ha establecido un sistema totalmente automatizado para estimar los valores de perfusión renal. Para asegurar la adaptabilidad a otros dominios clínicos, se han explorado imágenes ASL de miocardio, y se ha presentado un método automático para la segmentación del miocardio en ASL, que proporciona una estimación del flujo sanguíneo miocárdico. En general, esta Tesis contribuye significativamente al campo de la imagen médica al abordar desafíos clave en el procesamiento de imágenes ASL en riñón y miocardio a través de técnicas basadas en aprendizaje profundo, mejorando las capacidades diagnósticas y sentando las bases para futuros avances en técnicas de imagen médica no invasiva.
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Contributions of artificial intelligence to low resolution renal multiparametric magnetic resonance analysis
(2021) Oyarzun Domeño, Anne; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Institute of Smart Cities - ISC; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren
Arterial spin labeling (ASL), is a Multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI) technique used to quantify and evaluate Renal Blood Flow (RBF) and detect perfusion failure by labelling blood water as it flows throughout the kidney. This study aims at providing an automatic quantifying and evaluation tool for Chronic Kidney Disease (CKD) patients’s follow-up.
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Contributions to Head Pose Estimation methods
(2016) Ariz Galilea, Mikel; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
Head 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.
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A deep learning image analysis method for renal perfusion estimation in pseudo-continuous arterial spin labelling MRI
(Elsevier, 2023) Oyarzun Domeño, Anne; Cia Alonso, Izaskun; Echeverría Chasco, Rebeca; Fernández Seara, María A.; Martín Moreno, Paloma L.; Bastarrika, Gorka; Navallas Irujo, Javier; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Institute of Smart Cities - ISC; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Accurate segmentation of renal tissues is an essential step for renal perfusion estimation and postoperative assessment of the allograft. Images are usually manually labeled, which is tedious and prone to human error. We present an image analysis method for the automatic estimation of renal perfusion based on perfusion magnetic resonance imaging. Specifically, non-contrasted pseudo-continuous arterial spin labeling (PCASL) images are used for kidney transplant evaluation and perfusion estimation, as a biomarker of the status of the allograft. The proposed method uses machine/deep learning tools for the segmentation and classification of renal cortical and medullary tissues and automates the estimation of perfusion values. Data from 16 transplant patients has been used for the experiments. The automatic analysis of differentiated tissues within the kidney, such as cortex and medulla, is performed by employing the time-intensity-curves of non-contrasted T1-weighted MRI series. Specifically, using the Dice similarity coefficient as a figure of merit, results above 93%, 92% and 82% are obtained for whole kidney, cortex, and medulla, respectively. Besides, estimated cortical and medullary perfusion values are considered to be within the acceptable ranges within clinical practice.
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Desarrollo de aplicaciones de detección de ojos basadas en algoritmos de detección facial y tracking
(2012) Bengoechea Irañeta, José Javier; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
El objetivo de este proyecto fin de carrera es la evaluación y optimización de un programa de detección facial y un programa de tracking genérico aplicado al entorno de la conducción, con los requerimientos que ello implica en cuanto a variaciones de iluminación y movimientos del sujeto y la implementación de dos nuevos programas de eye-tracking que aúnen los fuertes de los anteriores. Dichos programas tienen como objetivo principal la detección de las zonas de los ojos.
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Desarrollo y pruebas de usabilidad de la aplicación de entretenimiento Eye-Games para el sistema Eye-Tracking
(2008) Ezker Anaut, Olaia; Ríos Gorraiz, Diana; Cabeza Laguna, Rafael; Huizi Lujambio, Lore; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
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Detección aproximada del limbo esclerocorneal en imágenes de eye-tracking
(2011) Rufas Gistau, Pilar; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
Esta proyecto fin de carrera tiene como objetivo el cálculo aproximado de la elipse esclerocorneal en imágenes de eye-tracking. Las imágenes con las cuales se va a trabajar están obtenidas a partir de un sistema video oculográfico. Como partida común de estas imágenes tendremos en cuenta que se dispondrá de dos reflejos en cada imagen. A partir de unos datos de entrada se realizará el procesado de la imagen para poder calcular los puntos que darán la elipse que más se aproxime.
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Detección robusta de pupila en entornos no controlados
(2017) Martinikorena Aranburu, Ion; Villanueva Larre, Arantxa; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
En los sistemas de seguimiento de la mirada o eye tracking de tipo head-mounted la detección de pupila es un factor fundamental a la hora de estimar la dirección de mirada. A pesar de obtenerse buenos resultados en condiciones de laboratorio, esto no resulta sencillo en condiciones reales de uso debido a las numerosas complicaciones que surgen en dichos escenarios, tales como constantes cambios en la iluminación, reflejos, oclusiones y apariencia elíptica de la pupila etc. Por ello, es imprescindible disponer de algoritmos de detección de pupila robustos frente a dichas adversidades. Se presentan en este trabajo tres algoritmos de detección de pupila basados en buscar el punto de mayor contribución a la simetría radial de la imagen. En dos de ellos se incorporan dos etapas de refinado de centro para adaptar el método a pupilas de apariencia elíptica. La precisión en la detección es evaluada sobre un total de 225.569 imágenes de acceso público cuyo centro ha sido marcado de manera manual por los autores de las mismas. Los resultados son comparados con los obtenidos por el mejor de los algoritmos encontrados en la bibliografía.
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Development of a prediction protocol for the screening of metabolic associated fatty liver disease in children with overweight or obesity
(Wiley, 2022) Osés Recalde, Maddi; Cadenas-Sánchez, Cristina; Medrano Echeverría, María; Galbete Jiménez, Arkaitz; Miranda Ferrúa, Emiliano; Ruiz, Jonatan R.; Sánchez-Valverde, Félix; Ortega, Francisco B.; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Idoate, Fernando; Labayen Goñi, Idoia; Osasun Zientziak; Institute of Smart Cities - ISC; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD; Ciencias de la Salud; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
Background: the early detection and management of children with metabolic associ-ated fatty liver disease (MAFLD) is challenging. Objective: to develop a non-invasive and accurate prediction protocol for the identi-fication of MAFLD among children with overweight/obesity candidates to confirma-tory diagnosis. Methods: a total of 115 children aged 8–12 years with overweight/obesity, rec-ruited at a primary care, were enrolled in this cross-sectional study. The external vali-dation was performed using a cohort of children with overweight/obesity (N=46)aged 8.5–14.0 years. MAFLD (≥5.5% hepatic fat) was diagnosed by magnetic reso-nance imaging (MRI). Fasting blood biochemical parameters were measured, and25 candidates’ single nucleotide polymorphisms (SNPs) were determined. Variablespotentially associated with the presence of MAFLD were included in a multivariatelogistic regression. Results: children with MAFLD (36%) showed higher plasma triglycerides (TG),insulin, homeostasis model assessment ofinsulin resistance (HOMA-IR), alanineaminotransferase (ALT), aspartate transaminase (AST), glutamyl-transferase (GGT)and ferritin (p< 0.05). The distribution of the risk-alleles of PPARGrs13081389, PPARGrs1801282, HFErs1800562 and PNLPLA3rs4823173 was significantly different between children with and without MAFLD (p<0.05). Threebiochemical- and/or SNPs-based predictive models were developed, showingstrong discriminatory capacity (AUC-ROC: 0.708–0.888) but limited diagnosticperformance (sensitivity 67%–82% and specificity 63%–69%). A prediction proto-col with elevated sensitivity (72%) and specificity (84%) based on two consecutive steps was developed. The external validation showed similar results: sensitivity of 70% and specificity of 85%. Conclusions: the HEPAKID prediction protocol is an accurate, easy to implant, minimally invasive and low economic cost tool useful for the early identification and management of paediatric MAFLD in primary care.