Innovadores Menores De 35 España La edición en español de
MIT Technology Review elige a los 10
innovadores menores de 35

Belén Masiá, 28

Combina investigación en percepción humana y en técnicas computacionales para detectar y paliar discapacidades visuales

Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón - Universidad de Zaragoza

Belén Masiá

Un buen caricaturista es capaz de reproducir la cara de un personaje con sólo cuatro trazos. A partir de ese mínimo de información, el cerebro del observador hará el resto y reconocerá a un sujeto a partir de una imagen en la que solo hay cuatro líneas. Esa lógica que permite reconstruir un rostro a partir de muy poca información, pero muy relevante, es un ejemplo de compressive sensing, una técnica de procesado de señales en la que trabaja Belén Masiá. Esta joven doctora en Ingeniería Informática pretende aplicar esa idea de reducir la señal visual a su dimensión mínima imprescindible a la mejora de dispositivos de ayuda a personas con problemas de visión.

Masiá inició este proyecto a raíz de su tesis sobre imagen computacional que desarrolló en la Universidad de Zaragoza (España) y el MIT Media Lab (EEUU). Su objetivo es entender "cuáles son los trozos mínimos de información que el cerebro necesita para entender una imagen" para, a continuación, incorporar este conocimiento en forma de computación en los implantes retinales u otros aparatos auxiliares que actualmente ofrecen posibilidades limitadas.

Tal y como explica Masiá, la cantidad de información visual que llega al cerebro procedente de la retina y que éste procesa en tiempo real es enorme, del orden de gigabytes por milisegundo. El córtex cerebral "destila" rápidamente los datos básicos de esa avalancha de imágenes para "obtener una abstracción de esa información, reducir la dimensionalidad y coger lo que realmente le importa", continua la joven.

Masiá quiere emular mediante técnicas de compressive sensing este proceso que el cerebro realiza inconscientemente. Reducir la dimensionalidad de la información visual con estas técnicas consiste también en obtener una abstracción, en este caso, una representación matemática de la señal visual. Masiá explica que en lugar de entender una imagen como "un gran conjunto de píxeles" y operar sobre ellos, la idea es buscar "una representación alternativa" que mantenga sólo la información que el cerebro necesita para reconstruirla. "Los elementos constitutivos de la imagen ya no son los píxeles, sino descriptores matemáticos de los que puede extraerse la información semántica de la escena”, detalla la joven.

Los implantes retinales actuales contienen una matriz de electrodos que capturan luz en bruto y estimulan esta parte del ojo. Pero el tratamiento de la señal visual que realizan es muy básico. Masiá explica que a menudo "reducen de tamaño la imagen directamente, sin un procesamiento avanzado de esa señal". Así, ofrecen imágenes en blanco y negro y de muy baja resolución, insuficiente, por ejemplo, para que el paciente pueda reconocer objetos. Masiá propone utilizar computación para superar estas limitaciones a través de una reducción más selectiva basada en compressive sensing que tenga en cuenta el contenido semántico de la señal.

Percibir las matemáticas

Para  determinar los datos mínimos con los que el cerebro encuentra significado a una escena, Masiá planea incorporar a su sistema el conocimiento existente sobre percepción humana y  funcionamiento del sistema visual. Hay aspectos como la sensibilidad al contraste (el cerebro no percibe valores absolutos de intensidad de luz, sino diferencias entre niveles de intensidad) o la constancia de color (la percepción de un color se mantiene aunque varíe la iluminación) que pueden formalizarse en ecuaciones. "El cerebro hace constantemente asunciones que queremos aprovechar incorporando su formulación matemática al esquema de compressive sensing", explica Masiá.

El enfoque de esta joven podría integrarse en el futuro en diferentes hardwares, como un implante o unas Google Glass. Pero por ahora no se plantea crearlo para ninguno en concreto. En estos primeros meses está centrada en la creación del marco computacional que permita reducir a una abstracción interpretable por el cerebro la gran cantidad de información visual que llegaría a dicho hardware.

Para crear ese marco Masiá está recopilando algoritmos y creando de una base de datos y una plataforma de pruebas. Quiere seleccionar los que mejor procesen la señal visual en el marco del compressive sensing. La base de datos que utilizan es un conjunto de imágenes y vídeos de los que los algoritmos aprenden para después, dada una nueva imagen, descomponerla y reconstruirla. El siguiente paso será incluir en los algoritmos más prometedores el conocimiento sobre percepción humana. También tiene previsto hacer estudios de usuario, en los que presentará a diferentes observadores las imágenes reconstruidas después de pasar por los algoritmos.

Masiá está desarrollando estas herramientas en el Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, perteneciente a la Universidad de Zaragoza. Además, para reforzar su conocimiento sobre percepción visual, trabaja en paralelo con oftalmólogas del Hospital Universitario Miguel Servet (España). Con ellas está desarrollando una aplicación para diagnóstico de deficiencias visuales en bebés cuyo objetivo es estudiar el desarrollo cognitivo y visual del niño y automatizar la detección de indicios de discapacidad visual. Masiá explica: "Estamos digitalizando los tests que estudian aspectos como la sensibilidad al contraste que ahora se hacen de forma manual y queremos incorporarlos en un programa para tableta y automatizarlos". Luego planean utilizar un seguidor de pupila que pueda ayudar a asociar ciertos movimientos del ojo con determinada discapacidad.

Según el director de tecnología de Nuubo, Agustín Maciá, miembro del jurado de los premios MIT Technology Review Innovadores menores de 35 España,  el "trabajo, calidad y trayectoria" de Masiá demuestran "un alto grado de iniciativa innovadora y de potencial valor". - Elena Zafra

Aquí puedes ver el vídeo de la presentación de su proyecto en EmTech España 2014

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