MAMIM: Models d'aprenentatge multitasca per a l'anàlisi mèdica

(...) El aprendizaje multitarea es un método de aprendizaje recientemente propuesto que se basa en usar simultáneamente un conjunto de tareas de aprendizaje relacionadas. (...) Este proyecto propone el desarrollo de un conjunto de métodos de aprendizaje multitarea en un entorno concreto: la clasificación de datos visuales en imágenes, o más específicamente, en los problemas de reconocimiento de objetos y de análisis de imágenes médicas. La hipótesis de partida del proyecto es que el uso de estas técnicas puede aportar dos ventajas cruciales a las soluciones prácticas de los problemas abordados: mejores índices de clasificación cuando se entrenan los clasificadores en conjuntos de problemas relacionados (transferencia paralela de conocimiento) y reducción del número de ejemplos necesarios para aprender con un determinado nivel de reconocimiento (transferencia secuencial de conocimiento). La parte del proyecto que pretende estudiar la aplicación práctica de esta estrategia de aprendizaje está dividida en cuatro subáreas: a) un sistema automático para la detección y reconocimiento facial, b) un sistema automático para el reconocimiento de señales de tráfico, c) un sistema asistido por computador para la caracterización de la placa en imágenes de ultrasonido intravascular, y d) un sistema inteligente para la anotación automática de la motilidad intestinal en endoscopias adquiridas con cámaras sin cable.