El dilluns 20 d'octubre, a partir de les 16.00 h, es durà a terme a la Sala de Graus de La Salle Campus Barcelona la defensa de tesi del doctorand Álvaro Heredia Lidón, titulada 'Identificació automàtica de biomarcadors facials 3D per al diagnòstic no invasiu de malalties mitjançant visió per computador i intel·ligència artificial', i que ha dut a terme sota la direcció del Dr. Xavier Sevillano Domínguez i la Dra. Neus Martínez Abadías. El doctorand forma part del grup de recerca Human Environment Research (HER).
Les dismorfologies facials han emergit com a indicadors clau potencials en el diagnòstic i pronòstic de trastorns genètics, psicòtics i malalties minoritàries. Tot i que en alguns casos aquestes alteracions són evidents, en altres poden ser subtils i imperceptibles fins i tot per a l’ull humà expert. Tradicionalment, l’estudi i anotació de la morfologia facial s’ha realitzat de manera manual, fet que requereix formació especialitzada, és costós en temps i propens a errors de mesura, a nivell tant d'inter com d'intraobservador. En aquest context, s’obre una via prometedora per al desenvolupament d’eines objectives, automàtiques i basades en imatges que facilitin un diagnòstic precoç i precís, acostant aquestes tecnologies a la pràctica clínica.
L’objectiu principal d’aquesta tesi és desenvolupar i integrar tècniques de visió per computador, intel·ligència artificial, morfometria geomètrica i imatge 3D per a la caracterització automàtica de les dismorfologies facials de forma integral. Aquesta caracterització té com a finalitat identificar biomarcadors facials potencials, interpretables i clínicament rellevants, que permetin entrenar models automàtics de diagnòstic a partir d’informació tridimensional. Per això, es proposa una metodologia completament automatitzada que inclou l’adquisició i processament de la morfologia facial per generar malles 3D uniformes a partir de dues tècniques d'imatge -ressonància magnètica i escaneig fotogramètric-, la codificació de la forma mitjançant el registre automàtic de landmarks anatòmics, el càlcul de biomarcadors amb tècniques de morfometria geomètrica i l’entrenament de models de classificació mitjançant aprenentatge automàtic a partir d’aquests biomarcadors.
La metodologia es valida amb bases de dades públiques i propietàries en tres condicions clíniques amb diferents graus de severitat morfològica: síndrome de Down, síndrome de Turner i esquizofrènia. A més, s’exploren enfocaments complementaris com l’adquisició facial 3D de baix cost, l’extensió del landmarking automàtic a altres estructures craniofacials i el desenvolupament d’eines integrades que automatitzin i optimitzin tot el procés d’anàlisi morfològica.
Els resultats obtinguts avalen el potencial de la caracterització facial automàtica en 3D, tant pel que fa a la precisió tècnica com al rendiment diagnòstic, i mostren un comportament favorable en comparacions indirectes amb mètodes de l’estat de l’art. Tot això es discuteix tenint en compte les limitacions en la generalització dels resultats i les implicacions bioètiques associades a l’ús d’aquestes tecnologies.
El tribunal està integrat per la presidenta, Dra. María de la Iglesia Vayá; el secretari, Dr. Joan Claudi Socoró; i el vocal, Dr. Federico Mateo Sukno.