27th noviembre 2013

Autor

¿Qué es este espacio en blanco?

Pluma Es mi ágora particular, en el que recojo temas diversos relacionados con mi trabajo, con interés particular en las estructuras de datos, la ingeniería de software, las matemáticas y la enseñanza. He incluido, aquí mismo, una reseña de mi experiencia laboral, por varios motivos, principalmente para permitir a aquellos que traten con cosas relacionadas ponerse en contacto conmigo a través de este medio.

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5th mayo 2015

Firing patterns in a random network cellular automata model of the brain

Publicado el artículo “Firing patterns in a random network cellular automata model of the brain” (L. Acedo, E. Lamprianidou, J.A. Moraño, J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva) en el Physica A: Statistical Mechanics and its Applications (doi:10.1016/j.physa.2015.05.017)

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20th abril 2014

Optimizing strategies for meningococcal C disease vaccination in Valencia (Spain)

Publicado el artículo “Optimizing strategies for meningococcal C disease vaccination in Valencia (Spain)” (L. Pérez-Breva, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller, L. Acedo, F. Santonja, J.A. Moraño, R. Abad, J. Vázquez, J. Díez-Domingo) en el BMC Infectious Diseases (doi:10.1186/1471-2334-14-280)

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20th febrero 2014

Popular Support to Terrorist Organizations: A Short-Term Prediction based on a Dynamic Model applied to a Real Case

Publicado el artículo “Popular Support to Terrorist Organizations: A Short-Term Prediction based on a Dynamic Model applied to a Real Case ” (M. Ehrhardt, M. Peco, A. Tarazona, R. Villanueva, J. Villanueva-Oller) en el en el Mathematical Modeling in Engineering & Social Sciences, ISBN 978-1-63117-339-4, pp. 169-176 (año 2014)

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20th febrero 2014

RSV Modeling Using Genetic Algorithms in a Distributed Computing Environment Based on Cloud File Sharing

Publicado el artículo “RSV Modeling Using Genetic Algorithms in a Distributed Computing Environment Based on Cloud File Sharing” (J. Gabriel Garc?a Caro, Javier Villanueva-Oller, J. Ignacio Hidalgo) en el en el Mathematical Modeling in Engineering & Social Sciences, ISBN 978-1-63117-339-4, pp. 227-240 (año 2014)

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29th octubre 2013

Pertinence of a change in the meningocococcal C conjugate vaccine schedule in the Region of Valencia, Spain. Mathematical Modeling

Presentada la comunicación “Pertinence of a change in the meningocococcal C conjugate vaccine schedule in the Region of Valencia, Spain. Mathematical Modeling” (L. Pérez-Breva, RJ. Villanueva, J. Villanueva-Oller, L. Acedo, FJ. Santonja, JA. Moraño, R. Abad, JA. Vázquez, M. Sastre, J. Díez) en el
7th Vaccine & ISV Congress
Elsevier Ltd
Sitges, Barcelona, España, 27-29/10/2013

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27th septiembre 2013

Epidemic Random Network Simulations in a Distributed Computing Environment

Publicado el artículo “Epidemic Random Network Simulations in a Distributed Computing Environment” (J. Villanueva-Oller, L. Acedo, J. A. Moraño, A. Sánchez-Sánchez) en el Abstract and Applied Analysis, vol. 2013, ISSN 1085-3375

Disponible online en http://www.hindawi.com/journals/aaa/2013/462801/

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21st septiembre 2012

The Neurona@Home project: Simulating a large-scale cellular automata brain

Presentada la comunicación “The Neurona@Home project: Simulating a large-scale cellular automata brain” (L. Acedo, J.A. Moraño, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller) en el
12th Granada Seminar on Computational and Statistical Physics
Universidad de Granada, Instituto Carlos I
Granada, España, 17-21/09/2012

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7th septiembre 2012

Modelling the academic performance in Spanish High School: An epidemiological approach with uncertainty

Presentada la comunicación “Modelling the academic performance in Spanish High School: An epidemiological approach with uncertainty” (R. Cervelló, J.C. Cortés, J.A. Moraño, J. Villanueva-Oller) en el
Congress of Mathematical Modelling in Engineering & Human Behaviour 2012
IMM – Universivad Politécnica de Valencia
Valencia, España, 04-07/09/2012

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7th septiembre 2012

Forecasting the protection provided by the current vaccination schedule against meningitis C

Presentada la comunicación “Forecasting the protection provided by the current vaccination schedule against meningitis C” (L. Acedo, J. Díez-Domingo, J.A. Moraño, L. Pérez-Breva, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller) en el
Congress of Mathematical Modelling in Engineering & Human Behaviour 2012
IMM – Universivad Politécnica de Valencia
Valencia, España, 04-07/09/2012

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20th diciembre 2011

The Effect of the Spanish Law of Political Parties (LPP) on the attitude of the Basque Country population towards ETA: A dynamic modelling approach

Publicado el artículo “Random Networks to study the dynamics of respiratory syncitial virus (VRS) in the Spanish region of Valencia” (M. Peco, F.J. Santonja, A.C. Tarazona, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller) en el Mathematical and Computer Modelling nº 57

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20th octubre 2011

Using random networks to study the dynamics of respiratory syncytial virus (RSV) in the Spanish region of Valencia

Publicado el artículo “Using random networks to study the dynamics of respiratory syncytial virus (RSV) in the Spanish region of Valencia” (L. Acedo, J.A. Moraño, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Mathematical and Computer Modelling nº 54, ISSN 0895-7177, pp. 1650-1654 (año 2011)

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20th diciembre 2010

Superordenadores virtuales y computación distribuida con BOINC

Publicado el capítulo de libro “Superordenadores virtuales y computación distribuida con BOINC” (D. Martín, J. Villanueva-Oller, M. Alberquilla, I. Contreras, I. Hidalgo) en el Anales de Ingeniería Técnica Informática de Sistemas nº 3, ISBN 978-84-937288-9-2, pp. 1-30 (año 2010). Ed. Felipe II Libros.

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20th diciembre 2010

Seasonal Respiratory Syncytial Virus Epidemic in a Random Social Network

Publicado el artículo “Seasonal Respiratory Syncytial Virus Epidemic in a Random Social Network” (J. Díez-Domingo, J. Villanueva-Oller, L. Acevo, R.J. Villanueva, J.A. Moraño) en el Modelling for addictive behaviour, medicine and engineering 2010, ISBN 978-84-693-9537-0, pp. 1-4

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28th septiembre 2010

Random Networks to study the dynamics of respiratory syncitial virus (VRS) in the Spanish region of Valencia

Presentada la conferencia “Random Networks to study the dynamics of respiratory syncitial virus (VRS) in the Spanish region of Valencia” (L. Acedo, J.A. Moraño, R.J. Villanueva, J. Villanueva Oller) en el
Seventh International Conference on Engineering Computational Technology ECT2010
Civil-Comp Press (Editor)
ECT2010, Valencia, España, 14-17/09/2010
ISSN 1759-3433

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26th septiembre 2010

Random Networks in a Distributed Computing Environment: An Approach to the Transmission Dynamics of Epidemic Diseases

Publicado el artículo “Random Networks in a Distributed Computing Environment: An Approach to the Transmission Dynamics of Epidemic Diseases” (L. Acedo, J.A. Moraño, R.J. Villanueva, J. Villanueva Oller) en el
Proceedings of the Seventh International Conference on Engineering Computational Technology, CCP 94 , ISSN 1759-3433 (año 2010)

En epidemiología las redes aleatorias han resultado ser una manera de llevar a cabo simulaciones más realistas de los comportamientos con contactos aleatorios. Una red es un conjunto de nodos donde cada uno de ellos representa a un individuo. Los nodos pueden tener una serie de etiquetas o propiedades como edad, sexo, estado respecto a la enfermedad (susceptibilidad, infección, recuperación, etc). Los nodos están conectados entre sí por enlaces que representan caminos de transmisión de la enfermedad. Cuando se define el modelo de red y las reglas de evolución de la enfermedad, entonces es posible simular la evolución de la red a lo largo del tiempo y estudiar el efecto de la enfermedad sobre la población.

Además, las redes aleatorias proporcionan una forma sencilla de modelar aquellos escenarios donde es necesario monitorizar individuos específicos, diseñar estrategias de vacunación (únicas o combinadas) o controlar y aplicar terapias en grupos objetivo. Esto es difícil de hacer en los modelos continuos. Sin embargo tareas como el ajuste del modelo para conseguir las tasas de transmisión de una enfermedad son muy complejas en términos computacionales (a un ordenador de sobremesa medio le lleva varias semanas, meses o incluso años hacer los cálculos), mientras que en modelos continuos hay técnicas ya establecidas capaces de resolver el modelo en una cantidad de tiempo mucho menor.

En este artículo presentamos la descripción de un sistema de cálculo que sigue el paradigma de la computación distribuida, el cual nos permite hacer la estimación de parámetros en modelos de redes aleatorias. Este paradigma consiste en un servidor que envía tareas a ordenadores cliente a fin de que las resuelvan. Cuando la tarea se termina entonces el cliente envía los resultados de vuelta al servidor para su almacenaje hasta que se terminan todas y los resultados están listos para analizar.

Palabras clave:Red aleatoria, computación distribuida, enfermedades epidémicas, dinámica de transmisión.

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10th septiembre 2010

El proyecto Falúa: computación distribuida mediante BOINC en el Campus de Aranjuez de la UCM

Presentada la conferencia “El proyecto Falúa: computación distribuida mediante BOINC en el Campus de Aranjuez de la UCM” (J. Villanueva-Oller, D. Martín, I. Hidalgo, M. Alberquilla, I. Contreras) en el
Congreso Español de Informática 2010 – XXI Jornadas de Paralelismo
Ibergarceta Publicaciones, S.L. (Editor)
CEDI2010, Valencia, España, 08-10/09/2010

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10th julio 2010

A network model for the short-term prediction of the evolution of cocaine consumption in Spain in the next few years

Publicado el artículo “A network model for the short-term prediction of the evolution of cocaine consumption in Spain in the next few years” (I.C. Lombana, M. Rubio, E. Sánchez, F.J. Santonja, J. Villanueva-Oller), en el Mathematical and Computer Modelling nº 52, ISSN 0895-7177, pp. 1023-1029 (año 2010)

El consumo de cocaína es un problema social de graves consecuencias el cual se puede tratar como un problema de salud de transmision social. Este hecho nos lleva a desarrollar la idea de que su dinámica de transmisión se puede estudiar empleando modelos matemáticos epidemiológicos. Bajo este punto de vista, en este artículo proponemos un modelo de redes para el estudio de la evolución a corto plazo de la subpoblación consumidora de cocaína. Hemos obtenido los parámetros del modelo a partir de distintas fuentes, así como de un modelo continuo análogo. Se hace un análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo. Estos parámetros se asocian con políticas de prevención y tratamiento y el análisis de sensibilidad nos da información sobre qué parámetros tienen mayor incidencia en la evolución futura de los consumidores. Finalmente mostramos los resultados y los discutimos.

Palabras clave: Consumo de cocaína; Modelos de redes; Predicción a corto plazo; Intervalos de confianza

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18th enero 2010

SVD lossy adaptive encoding of 3-D digital images for ROI progressive transmission

Publicado el artículo “SVD lossy adaptive encoding of 3-D digital images for ROI progressive transmission” (I. Baeza, J.A. Verdoy, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Image and Vision Computing nº 28, ISSN 0262-8859, pp. 449-457 (año 2010)

En este artículo presentamos un algoritmo para codificación adaptativa con pérdida de imágenes 3D que hace uso de la descomposición en valores singulares (DVS). Esta codificación permite diseñar algoritmos de transmisión y reconstrucción progresiva de imágenes 3D capaces de procesar una o más regiones de interés (RDI) evitando la redundancia en la transmisión de datos. La característica principal de los algoritmos propuestos aquí es que se pueden elegir las RDI sobre la marcha durante el mismo proceso de transmisión sin que implique recodificar la imagen para transmitir los datos correspondientes a la RDI. Mostramos un ejemplo práctico aplicado en un TAC de 93 cortes paralelos al que le hemos añadido un tumor (la RDI) y además comparamos los resultados con los proporcionados por el JPEG2000.

Palabras clave: Codificación de imagen digital 3D mediante descomposición en valores singulares, transmisión progresiva con pérdida, transmisión de regiones de interés (RDI)

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10th diciembre 2009

Stochastic network modelling of the pressure of extreme groups in a society

Publicado el capítulo de libro “Stochastic network modelling of the pressure of extreme groups in a society” (F.J. Santonja, A.C. Tarazona, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Modelling for Medicine, Business and Engineering 2009, ISBN 978-84-692-9972-2, pp. 222-233 (año 2009)

El comportamiento radical se produce por pequeños grupos, pero sus acciones tienen efecto en una gran cantidad de gente. Estos grupos desarrollan el miedo como estrategia para influir sobre las decisiones de toda la población a fin de conseguir sus objetivos políticos.

El entendimiento de la dinámica de transmisión de tal comportamiento radical aumenta el conocimiento sobre los mecanismos detrás de la evolución de normas y valores culturales, además de dotarnos de herramientas que nos permiten conocer su evolución a priori, pudiendo quizás evitar o limitar el logro de sus objetivos.

En este artículo proponemos un modelo matemático estocástico de redes para el estudio de la evolución ideológica de una sociedad en la que hay un grupo radical. El modelo se aplica a una situación real. Los parámetros del modelo se ajustan a valores reales y se hace un análisis de estabilidad usando intervalos de confianza a fin de averiguar qué efectos tiene sobre la ideología de la gente los cambios en los parámetros del modelo.

Palabras clave: Ideologías radicales, Modelado de redes estocásticas, Predicción a corto plazo, Intervalos de confianza

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30th noviembre 2009

ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison

Publicado el artículo “ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison” (I. Baeza, J.A. Verdoy, J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva), en el Mathematical and Computer Modelling nº 50, ISSN 0895-7177, pp. 849-859 (año 2009).

Hoy día surgen problemas a la hora de manejar imágenes de gran tamaño (por ejemplo, imágenes médicas como TAC o imágener por satélite), y con gran tamaño nos referimos a 10, 50, 100 o más Megabytes. El tamaño influye en la cantidad de tiempo que hace falta para transmitir y mostrar las imágenes, y se acentúa cuando se usa un medio de transmisión de poco ancho de banda como puede ser una conexión por modem o una red móvil, ya que el receptor tiene que esperar a recibir toda la imagen antes de poder observarla. Para solucionar este problema se usan los métodos de transmisión progresiva. Estos métodos permiten al emisor codificar la imagen de forma tal que permita al receptor reconstruir la imagen desde el mismo comienzo de la transmisión. A pesar de que una reconstrucción así será, evidentemente, parcial, es posible irla mejorando sobre la marcha a medida que llega más y más información. Hay varios métodos de transmisión progresiva disponibles, como los planos de bits, TSVQ, DPCM, y más recientemente la interpolación por polinomios matriciales, la Transformada Discreta del Coseno (TDC, usada en el JPEG) y las wavelets (usadas en el JPEG2000). Sin embargo ninguno de ellos permite adecuadamente manejar Regiones De Interés (RDI). Durante la transmisión progresiva de RDI queremos no solo reconstruir la imagen a medida que recibimos datos de la misma, sino que también queremos ser capaces de elegir qué parte de la imagen que estamos reconstruyendo consideramos como más relevante para que se reciba y reconstruya primero, e igualmente indicar qué partes de la imagen no son de nuestro interés. En este contexto presentamos un algoritmo para codificación adaptativa con pérdida basado en descomposición de valores singulares (DVS). Este algoritmo resulta ser muy adecuado para la transmisión progresiva de imágenes y de RDI en imágenes 2D y 3D, ya que es capaz de evitar la redundancia en la transmisión de datos y no requiere ninguna recodificación incluso cuando elegimos RDI arbitrarias al vuelo.

Palabras clave: Transmisión progresiva adaptativa, RDI, regiones de interés, reconstrucción, descomposición en valores singulares

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25th septiembre 2009

Protegido: Defensa de la tesis de José Antonio

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18th octubre 2008

A comparison of ROI-based procedures for progressive transmission of digital images

Publicado el capítulo de libro “A comparison of ROI-based procedures for progressive transmission of digital images” (I. Baeza, J.A. Verdoy, J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva), Modelling for Engineering and Medicine 2008, ISBN 978-84-691-8345-8, pp. 146-161 (año 2008). Ed. Instituto de Matemática Multidisciplinar.

En este artículo hacemos un estudio comparativo de distintos métodos de transmisión progresiva capaces de manejar RDI (Regiones de Interés):

– Transformada Discreta del Coseno / JPEG
– Wavelets / JPEG2000
– Descomposición de Valores Singulares

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18th septiembre 2008

Algoritmo EZW e interpolación matricial en transmisión progresiva adaptativa de imágenes 3D

Publicado el capítulo de libro “Algoritmo EZW e interpolación matricial en transmisión progresiva adaptativa de imágenes 3D” (I. Baeza, J.A. Verdoy, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller,), Anales de Ingeniería Técnica Informática de Sistemas nº 2, ISBN 978-84-935511-9-3, pp. 87-104 (año 2008). Ed. Felipe II Libros.

Las imágenes digitales 3D se componen de una gran cantidad de datos, lo que complica su almacenamiento y, sobre todo, su transmisión. Algunas técnicas de procesamiento de imágenes proponen esquemas de compresión que se aplican sobre la totalidad de los datos de la imagen previo a su transmisión. Esto impide la visualización de la imagen por parte del receptor hasta que éste no ha recibido todos los datos, ya que son necesarios para llevar a cabo la descompresión. La Transmisión Progresiva, y éste es el escenario donde se desarrolla este trabajo, permite salvar este problema. En este estudio utilizamos el algoritmo Embedded Zerotrees of Wavelet (EZW) junto con la Interpolación Matricial para optimizar las mejoras introducidas por el uso de la Transformada Wavelet en la Transmisión Progresiva.

Palabras Clave: Transmisión Progresiva Adaptativa, Wavelets, algoritmo EZW.

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13th septiembre 2008

ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison

Presentada la conferencia “ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison” (I. Baeza, C. Mora, J.A. Verdoy, J. Villanueva Oller) en el congreso de

X Jornadas de Investigación y Fomento de la Multidisciplinariedad
Departamento de Matemática Aplicada, Universidad Politécnica de Valencia.
X JIFM, Valencia, España, 9-12/09/2008.

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15th octubre 2007

Cálculo exacto de una matriz de pesos para un aparato TAC de fan-beam. Reconstrucciones ART mediante el algoritmo de Kaczmarz

Publicado el capítulo de libro “Cálculo exacto de una matriz de pesos para un aparato TAC de fan-beam. Reconstrucciones ART mediante el algoritmo de Kaczmarz” (M.J. Rodríguez Álvarez, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Anales de Ingeniería Técnica Informática de Sistemas nº 1, ISBN 978-84-935511-2-4, pp. 119-164 (año 2007). Ed. Felipe II Libros.

En este trabajo presentamos un algoritmo para la reconstrucción de imágenes médicas 2D para Tomografía Axial Computerizada (TAC o CT) utilizando ART (Algebraic Reconstruction Technique). La novedad del método es la exactitud con la que se reconstruye la matriz de pesos que define el sistema. Esta matriz una vez almacenada permite reconstruir imágenes médicas en cuestión de segundos con un PC de una potencia media. Presentamos los resultados obtenidos con el algoritmo de Kaczmarz en el caso concreto del phantom de Shepp-Logan y para una imagen real de un CT aportada por un hospital.

Palabras clave: Técnica de Reconstrucción Algebraica, Algoritmo de Kaczmarz, Reconstrucción 2D

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14th mayo 2007

CASANDRA: A prototype implementation of a system of network progressive transmission of medical digital images

Nos han publicado el artículo “CASANDRA: A prototype implementation of a system of network progressive transmission of medical digital images” (J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva, S. Díez), en el Computer Methods and Programs in Biomedicine nº 85, ISSN 0169-2607, pp. 152-164, (año 2007). Ed. Elsevier Ireland.

En este artículo presentamos un prototipo de sistema de transmisión progresiva de imágenes 2D a través de Internet al que hemos bautizado como CASANDRA. Este prototipo consiste en un servidor de imágenes y un cliente. En el servidor se adquieren, se calcula su transformada wavelet y se almacenan para su posterior transmisión progresiva por TCP al cliente. En el cliente se usan los coeficientes de la transformada wavelet para invertir el proceso y reconstruir la imagen, mejorando en la reconstrucción a medida que estos se reciben. Este prototipo ha sido implementado y se está probando en el Servicio de Radioterapia del Hospital Universitario de Valencia (Valencia, España).

Palabras clave: Imagen médica, transmisión progresiva a través de Internet, radio diagnóstico

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30th mayo 2006

SVD and matrix polynomial interpolation for lossy progressive transmission of 3D images

Publicado el capítulo “SVD and matrix polynomial interpolation for lossy progressive transmission of 3D images” (I. Baeza, J.A. Verdoy, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller, A.G. Law), en el libro Computer Vision and Robotics, ISBN 1-59454-357-7, pp. 27-47 (año 2006). Ed. Nova Science Publishers.

En este artículo presentamos un nuevo método de transmisión progresiva de imágenes 3D compuesto de 4 elemtos: (1) Descomposición de la imagen en regiones empleando DVS (Descomposición de Valores Singulares), (2) algoritmo de reconstrucción progresiva que emplea polinomios matriciales de interpolación y aproximaciones derivadas de DVS, (3) empleo de la norma matricial para analizar la bondad de la aproximación y (4) una estrategia adaptativa óptima para elegir la “siguiente región a transmitir”.

la DVS de matrices se usa en algunos campos del procesamiento de imagen, tales como la restauración, pero no es habitual su uso en transmisión. Dada una imagen (matriz) de tamaño m x n, su DVS produce una matriz de tamaño m x m, una matriz de tamaño n x n y un vector de tamaño min{m, n}. Esto quiere decir que la DVS genera más del doble de datos que la matriz original. A pesar de esto es posible diseñar una estrategia de transmisión adaptativa con pérdida, con los 4 elementos que hemos descrito antes, caracterizada por su excelente capacidad de reconstrucción y su eficiencia computacional cuando las cantidades de datos transmitidos son muy bajas.

Palabras clave: Descomposición de Valores Singulares, transmisión progresiva de imágenes, imágenes 3D, reconstrucción progresiva de imágenes

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30th mayo 2005

Progressive Transmission of Images: Adaptive Best Strategies

Publicado el artículo “Progressive Transmission of Images: Adaptive Best Strategies” (I. Baeza, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva, A.G. Law), en el Mathematical And Computer Modelling nº 41, ISSN 0895-7177, pp. 1325-1339 (año 2005). Ed. Pergamon-Elsevier.

En este artículo desarrollamos dos mecanismos de transmisión progresiva adaptativa para imágenes 3D, siempre que estas imágenes 3D se puedan descomponer en n regiones arbitrarias disjuntas. Ambos métodos influyen tanto en el proceso de reconstrucción en el lado del receptor como en los detalles de la imagen reconstruida. En líneas generales calculamos, en cada paso de la transmisión, aquella de las regiones que produzcan una mejora mayor en la reconstrucción de la imagen, pudiendo ser esta mejora acorde a lo que llamamos IBRR (Individually-Best Remaining Region) o a lo que llamamos GBRR (Globally-Best Remaining Region). La ventaja de ambas técnicas es que solo hay que calcular una vez el orden óptimo de transmisión, y dicho orden se puede guardar junto a la imagen 3D en el servidor. El método GBRR necesita mucho más tiempo de cálculo, pero a cambio es una técnica más efectiva, y eso es algo que ilustramos con una prueba real de un TAC de 93 cortes y resolución de 256 x 256 puntos de una cabeza humana. A partir de estas técnicas desarrollamos un algoritmo capaz de realizar todo el proceso automáticamente, recalcando que las regiones fruto de la descomposición no tienen por qué ser cortes 2D paralelos como sería habitual. Además experimentamos con el método IBRR y GBRR con un TAC “phantom”. Ambos métodos se pueden generalizar para el tratamiento de imágenes 4D como las de las RM dinámicas.

Palabras clave: transmisión progresiva de imágenes, transmisión adaptativa, imágenes 3D

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18th agosto 2004

Progressive Transmission of 3D MR Images: Data- and Transform-Space Strategies

Presentada la conferencia “Progressive Transmission of 3D MR Images: Data- and Transform-Space Strategies” (R.A. Brown, I. Baeza, H. Zhu, R.J. Villanueva, J. R. Mitchell, J. Villanueva-Oller, A.G. Law) en la
International Conference on Computing, Communications and Control Technologies: CCCT’04
Universidad de Texas en Austin y el International Institute of Informatics and Systemics (IIIS) (Sponsors)
CCCT’04, Austin, Texas, EEUU, 14-17/08/2004

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30th julio 2004

Progressive imaging: S-transform order

Publicado el artículo “Progressive imaging: S-transform order” (H. Zhu, R.A. Brown, R.J. Villanueva, J. Villanueva Oller, M.L. Lauzon, J.R. Mitchell, A.G. Law), en la revista Australian & New Zealand Industrial and Applied Mathematics Journal (ANZIAM J), vol. 45 (E), ISSN 1446-1811, pp. C1002-1016 (año 2004). Ed. Australian Mathematical Society.

En este artículo nos centramos en la transmisión progresiva de tomografías y resonancias magnéticas, y presentamos dos métodos generales basados en el dominio de la S-transformada de la imagen. Después los llevamos a la práctica en un TAC compuesto por 93 cortes paralelos, de los que elegimos distintas alternativas de ordenación: primero según su orden natural y después según el orden dado por su nivel de energía. Curiosamente este último método no parece ser una alternativa viable, por lo menos desde un punto de vista estrictamente visual. Proponemos entonces dos técnicas que no interfieren con los detalles internos de la imagen, y los ponemos a prueba de manera práctica con un corte 2D I(x,y) de 128 × 128 puntos de la resonancia magnética de una cabeza. La primera técnica usa como método de selección del siguiente corte el valor en orden decreciente del módulo de los elementos de la transformada de Fourier F(kx, ky) de I(x,y). El segundo método, que es una generalización de un solo parámetro, hace uso de la S-transformada y su capacidad para localizar detalles, así como de elegir regiones de interés dentro de la imagen en mitad del proceso de transmisión. Vemos que ambos métodos son efectivos, y sobre todo el último método nos obliga a plantearnos futuras investigaciones respecto a su uso en análisis, manipulación e interpretación de datos dentro del campo de las resonancias magnéticas.

Palabras clave: S-transformada, transmisión progresiva, interpolación, transformada de Fourier.

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6th mayo 2004

Progressive Imaging: a Transform Space Approach

Presentada la conferencia “Progressive Imaging: a Transform Space Approach” (Robert A. Brown, Javier Villanueva Oller) en el

SIAM Conference on Imaging Science 2004
SIAM Activity Group on Imaging Science (SIAG/IS) (Sponsor)
Marriot Coty Center, Salt Lake City, Utah, EEUU, 3-5/05/2004.

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25th enero 2004

Envío y reconstrucción progresiva de imágenes digitales 3D utilizando interpolación matricial

Presentada la conferencia “Envío y reconstrucción progresiva de imágenes digitales 3D utilizando interpolación matricial” (I. Baeza, S. Díez, R.J. Villanueva, J. Villanueva Oller) en el

III Congreso Internacional sobre Métodos Numéricos en Ingeniería y Ciencias Aplicadas
S. Gallegos, I. Herrera, S. Botello, F. Zárate y G. Ayala (Editores)
ITESM, Monterrey, México, 22-24/01/2004.

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27th septiembre 2003

Interpolación matricial de Newton para la transmisión progresiva adaptiva de imágenes médicas digitales tridimensionales

Presentada la conferencia “Interpolación matricial de Newton para la transmisión progresiva adaptiva de imágenes médicas digitales tridimensionales” (I. Baeza, S. Díez, J. Villanueva Oller, R. Villanueva) en las

V Jornadas de Investigación y Fomento de la Multidisciplinariedad
Departamento de Matemática Aplicada, Universidad Politécnica de Valencia.
V JIFM, Valencia, España, 24-26/09/2003.

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12th julio 2003

Progressive transmission of MR images, through energy-ordering in S-transform space

Presentada la conferencia “Progressive transmission of MR images, through energy-ordering in S-transform space” (H. Zhu, R.A. Brown, R..J. Villanueva, J. Villanueva Oller, M.L. Lauzon, J.R. Mitchell, A.G. Law) en el

5th International Congress on Industrial and Applied Mathematics
Ross. R. Moore (Editor),
ICIAM, Sydney, Australia, 7-11/07/2003.

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30th julio 2002

Matrix Cubic Splines for Progressive 3D Imaging

Publicado el artículo “Matrix Cubic Splines for Progressive 3D Imaging” (E. Defez, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva), en la revista Journal of Mathematical Imaging and Vision, nº 17, ISSN 0924-9907, pp. 41-53 (año 2002). Ed. Springer.

Aquí damos una introducción a la teoría de las splines matriciales cúbicas, y luego adaptamos el concepto de spline para llevar a cabo reconstrucción progresiva de imágenes. Para ello transmitimos paso a paso subconjuntos 2D de una imagen 3D y utilizamos un algoritmo de reconstrucción para generar en cada paso una mejor aproximación a la imagen original. Esta técnica es interesante como herramienta de visualización rápida de objetos 3D, y mostramos su efectividad de manera práctica con un TAC de prueba de una cabeza humana en 3D compuesta de 93 cortes. Otro aspecto interesante es que todo el proceso se lleva a cabo en un PC normal, que se basta para proporcionarnos la plataforma de experimentación que necesitamos. Hablamos también sobre ésto y sobre las prestaciones del sistema en general. Al final del artículo damos una dirección donde descargarse el código en Mathematica que hemos usado para el experimento.

Palabras clave: reconstrucción progresiva 3D, transmisión progresiva de imágenes, splines cúbicas matriciales, reconstrucción por poliomios ortogonales.

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30th mayo 2002

Matrix Newton interpolation and progressive 3D imaging: PC-based computation

Publicado el artículo “Matrix Newton interpolation and progressive 3D imaging: PC-based computation” (E. Defez, A. Law, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva), en la revista Mathematical And Computer Modelling, nº 35, ISSN 0895-7177, pp. 303-322 (año 2002). Ed. Pergamon-Elsevier.

Aquí desarrollamos un método para efectuar interpolaciones de Newton por diferencias divididas para polinomios matriciales de la forma P(x) = Anxn + An-1xn-1 + … + A1x + A0 con x escalares reales y coeficientes Aj que son matrices rectangulares. Si asimilamos luego cada matriz a una sección 2D de una imagen 3D podemos emplear de manera efectiva la interpolación de Newton para llevar a cabo la reconstrucción progresiva de la imagen 3D. Extendemos luego esta técnica al caso en el que tenemos polinomios a trozos, y proporcionamos para ello el pertinente código en Mathematica aplicado a un caso real, teniendo en consideración aspectos tales como preparar la imagen 3D para su transmisión, y elegir el orden de transmisión de los elementos 2D de la imagen acorde al efecto que tiene sobre la calidad final de la reconstrucción. Al final discutimos brevemente el potencial de este método en el tratamiento de objetos 4D, como pueden ser las resonancias magnéticas funcionales.

Palabras clave: Transmisión progresiva de imágenes, interpolación matricial de Newton, reconstrucción mediante polinomios matriciales, reconstrucción progresiva mediante PC.

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30th abril 2000

Progressive transmission of images: PC-based computations using orthogonal matrix polynomials

Publicado el artículo “Progressive Transmission of Images: PC-Based Computations, Using Orthogonal Matrix Polynomials” (E. Defez, A. Law, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva) en la revista Mathematical And Computer Modelling, nº 32, ISSN 0895-7177, pp. 1125-1140 (año 2000).

En él presentamos y analizamos dos métodos para reconstruir una imagen 3D a partir de la transmisión, en un orden concreto, de sus cortes paralelos 2D. Muchas de las imágenes 3D ya se encuentran segmentadas de esta forma de manera natural, como por ejemplo las TAC (Tomografía Axial Computerizada) o las RM (Resonancia Magnética), y por ello resulta sencillo arbitrar el envío, corte a corte, de la imagen 3D al completo. Sin embargo el interés de dicha transmisión no es tanto hacerlo así como usar dichos cortes 2D para efectuar una transmisión y reconstrucción progresiva, es decir, reconstruyendo con la recepción de cada corte una aproximación lo más fiel posible a la imagen 3D original. Como algoritmo de reconstrucción usamos interpolación por polinomios matriciales ortogonales, con una variante de interpolación a trozos que permite ahorrar tiempo de cálculo.

Palabras clave: Transmisión progresiva de imágenes, polinomios matriciales ortogonales, interpolación matricial a trozos, reconstrucción con polinomios matriciales, reconstrucción.

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