Image Processing and Machine Learning Bio-Applications Essay

Image Processing and Machine Learning: Hablando de mi tema de tésis

Se nos asignó la tarea de realizar la búsqueda de artículos relacionados con el tema que nos interesa abordar para nuestro proyecto de tésis, mi cabeza continúa imaginando, pensando y tratando de averiguar que es lo que realmente me gustaría hacer, lo que si tengo claro, o al menos eso creo, es que el área que me interesa es el procesamiento de imágenes y/o machine learning.

Estuve buscando diferentes publicaciones que hablen de estos temas y sus aplicaciones, encontré varias entradas interesantes. Encontré que existen dos estrategias de aprendizaje que se emplean con machine learning: Aprendizaje supervisado y no supervisado.

El aprendizaje supervisado contiene los datos y una salida procesada, lo cual se asemeja a darle a un estudiante una serie de problemas y sus soluciones, junto con la técnica de cómo solucionarlos y de ese modo, el estudiante sabrá como lidiar con esa clase de problemas en un futuro. Por otro lado, con el aprendizaje no supervisado, se tiene como entrada una serie de datos, pero no una salida procesada, y el algoritmo debe encontrar la respuesta por sí mismo. [1]

Buscando más sobre machine learning, encontré que hay una infinidad de campos en los que se puede trabajar, un área en particular que me interesa es la predicción del envejecimiento basado en el ADN y cómo eso puede afectar nuestra apariencia, de alguna manera eso debe estar relacionado, junto con otros factores. Encontré un artículo que habla sobre el envejecimiento de la sangre y cómo eso está relacionado con la metilación del ADN, que a su vez, se encuentra asociado con la regulación hematopoyética, y ésta clase de células son las responsables de la producción de las células duraderas de la sangre. [2]

Habiendo leído eso, empecé a buscar publicaciones que relacionaran tanto machine learning como la genética y la biología, encontré que machine learning se utiliza mucho en el desarrollo de aplicaciones y algoritmos relacionados con la genética y la genómica, los cuales en su mayoría son para clasificar células o detectar patrones, y que para lograr todo esto se aplica no solamente machine learning, sino que también están involucradas otras áreas como la probabilidad y la aritmética, entre otras. [3]

⁠

Sorpresivamente, no encontraba mucha información sobre cómo nuestro ADN esté relacionado con nuestra apariencia, pero seguí buscando, no encontré exactamente lo que buscaba, pero, di con otro artículo que habla de la clasificación y predicción del envejecimiento de nuestro cerebro utilizando técnicas bayesianas. Este artículo habla de cómo la edad afecta la estructura y funcionalidad del cerebro humano y de cómo esto se puede medir utilizando neuroimágenes y al mismo tiempo, esta funcionalidad atrofiada del cerebro está relacionada con la falla del resto de nuestros órganos. [4]

Encontré también que el uso de software e inteligencia artificial se ha utilizado para estudiar este campo por aproximadamente 20 años, lo cual en realidad no es nada, considerando todo el tiempo que lleva de progreso la computación, el desarrollo de algoritmos y de técnicas matemáticas que datan desde siglos atrás. Que es un fenómeno que ha sido observado en diferents sistemas e infraestructuras y que todavía se encuentra en, digamos, “pasos de bebé”. [5]

También es interesante, como en la mayoría de sus aplicaciones, el machine learning está de la mano con el procesamiento de imágenes, y entre mi búsqueda, varios de estos artículos salieron a relucir.  Encontré un artículo sobre la clasificación del daño que provocan los escarabajos en ciertas áreas forestalbes, misma que se realiza con el procesamiento de imágenes. [6]

...