Deep Learning

27 Abr 2017

DETECCIÓN Y CONTAJE AUTOMÁTICO DE MITOSIS EN IMÁGENES HISTOLÓGICAS

2019-10-29T16:16:02+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , |Sin comentarios

La digitalización de las imágenes médicas es ya una realidad que ha permitido en los últimos años la automatización de muchas tareas con el objetivo de ayudar al facultativo en su labor diagnóstica. Las imágenes histológicas, obtenidas a través de muestras de tejidos, también han sido digitalizadas mediante potentes microscopios escáneres existentes en el mercado, que, poco a poco, van extendiéndose por los servicios de anatomía patológica de los hospitales. En este contexto, están proliferando los paquetes de software que facilitan la operativa diaria de los patólogos. El grupo Computer Vision de Tecnalia lleva tiempo trabajando en soluciones que puedan servir de apoyo en la actividad de los patólogos, como es el caso del sistema de búsqueda de imágenes histológicas similares en base a contenido visual y relevancia clínica, que mereció el 1er puesto en EARTO Innovation Prize en 2014. Enmarcado en esta línea de trabajo, una de las [...]

25 Abr 2017

Deeply Inspiring

2019-10-11T10:24:09+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , |Sin comentarios

Las tecnologías deep learning se están dando a conocer fuera de los entornos técnicos. Una nueva entrada del inspiring blog de Tecnalia está dedicada al análisis de estas nuevas técnicas. En ella repasamos algunas de los elementos clave en estas tecnologías tanto de software como de hardware y algunas de las empresas y aplicaciones que actualmente trabajan con ellas. Si atendemos a las previsiones de crecimiento va a ser una pieza clave en muchos negocios.

19 Abr 2017

Apoyo al diagnóstico en dermatología

2019-10-11T10:24:49+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: |Sin comentarios

La incidencia del cáncer de piel a nivel mundial ha crecido a un ritmo alarmante desde mediados de los años 90. Tanto es así, que la Organización Mundial de la Salud estima que la incidencia se triplica cada década. Solo en España, se cree que en los últimos cuatro años ha aumentado un 38%, según datos de la Academia Española de Dermatología y Venereología. Además, se prevé que esta tendencia continúe en los próximas dos décadas, razón por la que las campañas de concienciación y prevención son tan necesarias. Existen diferentes tipos de cáncer de piel. El más conocido por su alta malignidad es el melanoma, aunque tiene menor incidencia que otros tipos como el carcinoma espinocelular y el carcinoma basocelular (tipo más frecuente). En cualquiera caso, la prevención radica en la exposición controlada a la radiación solar (en especial la ultravioleta) y en el seguimiento y control [...]

27 Ene 2017

Comienza el proyecto Europeo PICCOLO!

2019-10-11T10:24:48+02:00Categorías: Deep Learning, Fotónica|Etiquetas: |Sin comentarios

Los días 18 y 19 de Enero se ha celebrado en las oficinas de Tecnalia de Derio la reunión de arranque del proyecto Europeo PICCOLO (ID: 732111), financiado por la comisión Europea bajo el tópico de fotónica de la convocatoria H2020. Siendo Tecnalia el coordinador, la reunión ha contado con la participación de representantes de las distintas entidades del consorcio: Karl Storz Gmbh (Alemania), L4T-Light4tech (Italia), Tyndall - University College Cork (Irlanda), M-Squared Lasers Limited (Reino Unido), LENS - Laboratorio Europeo di spettroscopie non lineari (Italia), CCMIJU - Fundación centro de cirugía de mínima invasión Jesús Usón (España), Imperial College of science technology and medicine (Reino Unido) y Bioef - Fundación Vasca de innovacion e investigacion sanitarias (España). El proyecto PICCOLO, que tiene una duración de tres años, tiene como objetivo principal el diseño y desarrollo de un endoscopio fotónico multimodal de alta sensibilidad que pretende facilitar el [...]

6 Oct 2016

Las redes neuronales convolucionales (CNNs) hacen evolucionar Surfin Hot inspection® de Tecnalia para asegurar el control de calidad automático

2019-10-25T13:20:16+02:00Categorías: Control de calidad, Deep Learning|Etiquetas: , , , , , , |1 comentario

Tecnalia ha presentado recientemente una nueva versión del SURFIN Hot surface inspection® en el Primer Forum europeo de Visión Artificial de la Asociación europea de Vision EMVA. SURFIN lleva a cabo la detección y clasificación en tiempo real de defectos (por ejemplo marcas de rodillo, grietas, etc.) en etapas tempranas del proceso de producción en línea y/o el control final de productos metálicos tales como barras, tubos, palanquillas, planchones, beam blanks y perfil estructural. Opera tanto en caliente (aprox. 1000ºC) como en frío, evitando dar valor añadido a producto defectuoso, permitiendo tanto una trazabilidad completa de la producción como un mantenimiento preventivo, gracias a la información de proceso que se obtiene. El sistema está basado en procesado de imagen 2D especial con iluminación LED o láser y emplea técnicas de aprendizaje automático. SURFIN ha evolucionado sustituyendo su módulo de clasificación previo (basado en Suport Vector Machines-SVM) con un [...]

18 Jun 2016

Deep Learning development setup for ubuntu 16.04 Xen

2019-10-11T10:26:31+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , , , , , |1 comentario

El mes pasado actualizamos nuestros servidores de deep learning a Ubuntu 16.04 LTS. Dado que los principales entornos de deep learning ni los drivers de cuda y cuDNN soportan de forma directa ubuntu 16.04, en este post proporcionamos un resumen de los pasos realizados para poder configurar Theano, Caffe y TensorFlow sobre esta última versión de LTS de ubuntu. Esta guía es también válida para otras versiones de ubuntu simplemente ignorandolos pasos relacionados con la adaptación de ficheros para compilación a gcc 5.x. Incluimos también algunos ficheros de configuración/test que se describen en esta guía (link). A continuación incluimos la guía en inglés: 1. Install prerequisites: This install prerequisites required to build the different dependencies and frameworks. sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential sudo apt-get autoremove sudo apt-get install git git config --global user.name $MYNAME git config --global user.email $MYMAIL 2. Install nvidia graphics [...]

Cargar más posts