Interpretación de imágenes basada en modelos de conocimientoaplicación a la identificación de la cabeza del nervio óptico de Diagen

Resumen

El objetivo de la interpretación de imágenes es obtener una descripción de la imagen con un nivel de abstracción adecuado para cualquier tarea que lo solicite (diagnóstico, monitorización, etc.). Se ha reconocido la necesdidad de utilizar conocimiento del dominio en este proceso de interpretación, pero hasta la fecha, y debido a la gran carga computacional del problema, los sistemas han sido definidos directamente en el nivel de implementación, no en el nivel del conocimiento. En las últimas décadas se ha demostrado la utilidad de descomponer un problema en tareas genéricas en el nivel del comportamiento. La principal ventaja es que ha permitido entender el problema de la ingeniería del conocimiento como una actividad de modelado, en la que existe una estructura inicial, propia de la tarea, que hay que enganchar con el conocimiento propio del dominio de aplicación mediante la asignación de ese conocimiento a papeles propios de la tarea. De este modo queda explícito cuál es el uso del conocimiento del dominio en la tarea, lo que facilita y guía el diálogo con el experto del dominio durante la fase de adquisición de su conocimiento y, posteriormente, facilita el mantenimiento del sistema. Esta tesis analiza el problema de la interpretación de imágenes como una tarea de diseño. Más concretamente, de diseño rutinario, dado que, en principio, se conocen todos los componentes que podemos utilizar para construir la solución. Y propone un método genérico y reutilizable para su solución. El cual, para confirmar su utilidad, se aplica al caso particular de la interpretación de imágenes médicas de fondo de ojo. El objetivo es identificar la cabeza del nervio óptico para, en una fase posterior, obtener los hallazgos de interés para la tarea de diagnóstico, la cual ha sido objeto de estudio en el proyecto DIAGEN.