Débora Chan es Licenciada en Matemática, especialista en Estadística Matemática y en Docencia Universitaria. Profesora Titular a cargo de la Coordinación de Probabilidad y Estadística de la Regional Buenos Aires, Universidad Tecnológica Nacional. Profesora invitada en la Maestría de Investigación Clínica del Hospital Italiano. Profesora de las maestrías de Data Mining (UBA) y de Control de Sistemas Complejos (UTT-UTN-FRBA). Evaluadora de CONEAU. Consultora de las empresas Coca-Cola, Día%, La Nación, Ayres Renewals, ICBA, Favaloro, entre otras.

En diálogo con el Blog Predictivos, Débora nos cuenta cuál es el valor que tiene el procesamiento de imágenes y señales como área del conocimiento científico aplicado y adelanta algunas novedades de las V Jornadas Interdisciplinarias de Análisis Avanzado de Imágenes y Señales (JIAAIS), que se desarrollarán en el mes de mayo.

¿En qué consiste tu trabajo de investigación actual?

El tema en el que me enfoco es Estadística Aplicada a Imágenes de Radar de Apertura Sintética.  Actualmente estoy desarrollando un filtro basado en distancia de entropía para imágenes de estas características, que tienen un ruido muy particular. Esta investigación se formaliza en mi doctorado en la UTN Facultad Regional Buenos Aires, que estoy por finalizar ya que planeo defender mi tesis a mediados de año. La tesis está dirigida por el investigador argentino, Dr. Alejandro C. Frery, quien trabaja en la Universidad Federal de Alagoas (UFAL), de Maceió, Brasil. También realizo trabajos conjuntos con la Dra. Juliana Gambini, investigadora del ITBA.

¿Podrías explicar en forma sencilla, y para quienes no lo conocen, qué es un Radar de Apertura Sintética?

Es un radar pequeño, conocido técnicamente como SAR, que posee un algoritmo con el cual toma fotografías desde distintos ángulos y compone una imagen. Cada radar emite la energía en el intervalo de frecuencias de microondas en un período pequeño de tiempo y recibe los ecos provenientes de reflexiones de la señal en los objetos dando lugar a una apertura sintética, es decir, debido a la gran velocidad de desplazamiento del vehículo espacial la antena del dispositivo SAR se convierte en una antena virtual de mayor tamaño.

El aspecto característico de una imagen SAR es ruidoso y granulado, sin embargo son imágenes captadas con un pequeño sensor remoto a gran distancia y tienen una precisión sorprendente. Estas imágenes se aplican en diversas disciplinas, entre ellas control ecológico, derrames de petróleo, deforestación, control de cultivos, crecimiento demográfico, presencia de humedales, etc. Uno de los objetivos de nuestro trabajo es mejorar la imagen para poder procesarla, segmentarla y clasificarla. Existen varias metodologías para esa tarea, una de ellas es el proceso multiluz, con el cual se toman entre tres y cinco imágenes simultáneas del mismo objeto y se promedian, así se reduce el ruido aunque se pierde un poco de nitidez. También estamos aplicando un filtro de entropía para armar una máscara de convolución del filtro, tanto en imágenes ópticas como en SAR.

Entiendo que el análisis avanzado de imágenes es sumamente usado en el ámbito de la salud, y un tema en el que, por otro lado, venís trabajando hace años. ¿Qué proyectos podés destacar en la temática?

En general tengo una amplia experiencia de haber trabajado con estadística aplicada para  diversos hospitales públicos y privados. Pero también hemos incorporado el análisis avanzado de imágenes. Recientemente, firmamos un convenio conjunto con el Hospital Garrahan, el Hospital Austral y el CONICET, para trabajar con imágenes de angiografía para cateterismo de niños en retinoblastoma, un caso particular de neuroblastoma.

El neuroblastoma es el tumor más frecuente en niños de esta edad. Actualmente en nuestro país se ha logrado una curación del 98%. La edad de incidencia es entre 1 y 2 años de edad. En este caso, la angiografía es una imagen que controla el cateterismo que se realiza para infundir quimioterápico. El proyecto es multidisplinario y está comenzando este año.

¿Estos temas de salud y otros aplicados a medio ambiente también se verán en las próximas jornadas interdisciplinarias que estás organizando junto a la UTN y la UNGS?

Sí, en general se ven todo tipo de temas académicos aplicados a imágenes y señales. Ya es la quinta jornada consecutiva que organizamos y nace en 2015 de un proyecto Redes entre la UFAL, la Universidad Nacional de General Sarmiento (UNGS), la UTN y el ITBA.

En este encuentro óptimo, las JIAAIS se han realizado en las sedes de las cuatro universidades y hemos tenido la suerte de contar con participaciones de prestigiosos conferencistas de todo el mundo entre los que cabe destacar  a Avik Bhattacharya, Feng Xu, Luis Denis Gomez, Alejandro César Frery, Nelson Mascarenhas, Claudio Delrieux  y  Pierre Beauseroy, entre otros. Se han sumado a esta iniciativa  de intercambio anual de avances científicos la UNS, la UNRC y UNLP, entre otras. Esperamos que esta tradición continúe y crezca junto con todos los investigadores jóvenes que se van acercando a participar de estas jornadas.

Nuestra idea es hacer crecer la comunidad de investigadores en la temática, convocando a todos aquellos estudiantes y profesionales que deseen participar, ya sea exponiendo sus avances y propuestas de trabajo o conociendo qué proyectos vigentes existen en la temática. Nos interesa poder sumar más participantes en temas de Ciencia de Datos, porque enriquecen la temática en general. Este año expondrá un investigador destacado de España, el Dr. Luis Denis Gomez. También estará presente el Dr. Frery, de Brasil, y otros investigadores de universidades e institutos de toda la Argentina. Estimamos una concurrencia de entre 40 y 60 personas.

Las Jornadas cuentan con el auspicio del Centro de Procesamiento de Señales e Imágenes (CPSI) creado por la UTN de Buenos Aires para darle apoyo al Doctorado en Ingeniería, con Mención Procesamiento de Señales e Imágenes.

Nuestra idea es hacer crecer la comunidad de investigadores en análisis avanzado de imágenes y señales

Por último, ¿cuál te parece el diferencial que aporta la Maestría en Data Mining de la UBA y qué reflexión hacés de tu rol como docente de Análisis Inteligente de Datos?

Creo que es una Maestría pionera con características distintivas que busca profesionalizar la ciencia de datos, teniendo en cuenta la demanda actual de las empresas. Estos alumnos reciben una formalización de conocimiento directo para aplicarlo en su trabajo actual, también otros mejoran su situación laboral porque cambian de empresa o a puestos de mayor jerarquía. Al mismo tiempo, hay casos de alumnos que crean sus propias empresas en consultoría de datos.

Personalmente me encanta dar clases en la Maestría, los alumnos son los más inquietos y motivados que conozco, ya que requieren tanto del contenido, los métodos y técnicas que uno da, que se quedan hasta después de hora. Tengo una anécdota de un alumno que me envió por mail una foto de un camello de frente y uno de perfil y me dijo “aquí entendí lo de Componentes Principales que planteaste en la clase, según el ángulo de proyección es la cantidad de información”.  Me resultó un ejemplo buenísimo, que evidencia de algún modo este interés.

Encuentro inédito en Imágenes y Señales

¿Qué? V Jornadas Interdisciplinarias de Análisis Avanzado de Imágenes y Señales (JIAAIS).

¿Cuándo? 6 y 7 de mayo de 2019.

¿Dónde? En la UTN Buenos Aires y en la UNGS.

¿Por qué? Las Jornadas Interdisciplinarias de Análisis Avanzado de Imágenes y Señales  proponen revisar los  recientes avances en este campo de investigación. El acercamiento es interdisciplinario e incluye trabajos con aplicaciones en estadística, imágenes SAR,  imágenes médicas y procesamiento de señales entre otros tópicos de interés.

¿Cómo? Informes, inscripción y presentación de trabajos en el sitio web: https://vjiaais.frba.utn.edu.ar/