El lunes 20 octubre, a partir de las 16.00 h, se llevará a cabo en la Sala de Graus de La Salle Campus Barcelona la defensa de tesis del doctorando Álvaro Heredia Lidón, titulada 'Identificación de biomarcadores faciales 3D para el diagnóstico no invasivo de enfermedades mediante visión por computador e inteligencia artificial', y que ha llevado a cabo bajo la dirección del Dr. Xavier Sevillano Domínguez y la Dra. Neus Martínez Abadías. El doctorando forma parte del grupo de investigación Human Environment Research (HER).
Las dismorfologías faciales han emergido como indicadores potenciales clave en el diagnóstico y pronóstico de trastornos genéticos, psicóticos y enfermedades raras. Si bien en algunos casos estas dismorfologías son evidentes, en otros pueden ser sutiles e imperceptibles incluso para el ojo humano experto. El estudio y anotación de la morfología facial se ha realizado tradicionalmente de forma manual, lo que requiere formación especializada, un coste temporal elevado y es susceptible a variabilidad inter- e intraobservador. En este contexto, se abre una oportunidad prometedora para el desarrollo de herramientas objetivas, automáticas y basadas en imágenes, que faciliten un diagnóstico temprano y preciso, acercando estas tecnologías a la práctica clínica.
El objetivo principal de esta tesis es desarrollar e integrar técnicas de visión por computador, inteligencia artificial, morfometría geométrica e imagen 3D para la caracterización automática extremo a extremo de dismorfologías faciales. Esta caracterización busca descubrir biomarcadores faciales potenciales, interpretables y útiles para entrenar modelos automáticos de diagnóstico a partir de información tridimensional. Para ello, se propone una metodología completamente automática que abarca desde la adquisición y procesamiento de la morfología facial para generar mallas 3D uniformes a partir de dos técnicas de imagen -resonancia magnética y escaneo fotogramétrico-, hasta la codificación de la forma facial mediante el registro automático de landmarks anatómicos, el cálculo de biomarcadores basados en morfometría geométrica, y el entrenamiento de modelos de clasificación basados en aprendizaje automático a partir de dichos biomarcadores.
La metodología se evalúa utilizando tanto bases de datos públicas como propietarias en tres condiciones clínicas con dismorfologías de distinta severidad: síndrome de Down, síndrome de Turner y esquizofrenia. Además, se exploran técnicas complementarias como la adquisición 3D de bajo coste, la extensión del landmarking automático a otras estructuras craneofaciales, y el desarrollo de herramientas integradas que automatizan y optimizan el proceso completo de análisis morfológico.
Los resultados obtenidos validan el potencial de la caracterización 3D automática de la morfología facial, tanto en precisión técnica como en rendimiento diagnóstico, y se compara favorablemente con métodos del estado del arte. Todo ello se discute reconociendo las limitaciones en la generalización de los resultados y considerando las implicaciones bioéticas del uso de estas tecnologías.
El tribunal está integrado por la presidenta, Dra. María de la Iglesia Vayá; el secretario, Dr. Joan Claudi Socoró; y el vocal, Dr. Federico Mateo Sukno.