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Herramientas de analítica visual para el estudio de problemas complejos en ingeniería y biomedicina

Datos del proyecto

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Convocatoria	Programa Estatal de Generación de Conocimiento y Fortalecimiento Científico y Tecnológico del Sistema de I+D+i (Proyectos I+D Generación de Conocimiento)
Referencia	PID2020-115401GB-I00
Título	Herramientas de analítica visual para el estudio de problemas complejos en ingeniería y biomedicina (AVIB)
Duración	1/9/2021 - 31/08/2024
Resumen del proyecto	Hoy en día muchos problemas importantes para la sociedad en los ámbitos de la ingeniería (eficiencia energética, supervisión de procesos) y la biomedicina (estudios epidemiológicos, clínicos, análisis genómico) implican un elevado volumen de datos, gran cantidad de variables y una elevada complejidad, con muchos factores involucrados en su comportamiento y en los que a menudo interactúan, fuertemente acoplados, elementos de varios dominios (tecnológico, socioeconómico, biomédico). En este tipo de problemas, a menudo el propio planteamiento, los datos de partida y las preguntas a resolver no están claros. Los algoritmos de aprendizaje automático, pese a lograr precisiones sin precedentes en los últimos años, requieren un planteamiento definido, son propensos al fallo ante cambios en el contexto, y a menudo son modelos "de caja negra". Los humanos, por su parte, aunque menos precisos, pueden trabajar con problemas mal definidos, adaptarse a contextos cambiantes, encontrar conexiones y mejorar el conocimiento a través de un proceso iterativo y exploratorio. Ninguno de estos enfoques por sí solo permite abordar bien estos problemas. En este proyecto se propone investigar en un enfoque basado en la interacción entre humanos y algoritmos de aprendizaje automático, que permita aunar las ventajas de ambos para el estudio de problemas complejos. Para ello se desarrollarán técnicas y herramientas de analítica visual que integren mecanismos de interacción fluida, visualización de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Las potenciales sinergias entre estos tres elementos serán objeto central de investigación en el proyecto, buscando conseguir un proceso de análisis exploratorio e iterativo dirigido por el usuario, permitiéndole acoplarlo con su conocimiento de dominio e interiorizar las conclusiones y resultados. Finalmente, se investigará en la adecuación de las herramientas para el estudio de problemas reales, a través de su aplicación y evaluación en problemas de ingeniería y biomedicina en los que el grupo proponente tiene experiencia previa.

Actividad reciente

📢 = difusión/evento, 📚 = publicación científica, 🎤 = congreso/conferencia/simposio

2023-06-17	📚 Publicado artículo en Frontiers in Endocrinology, analizados 6 miRNA que diferencian paragangliomas peripancreáticos de tumores pancreáticos neuroendocrinos a partir de un comportamiento dispar entre las expresiones de genes y miRNA para un grupo de muestras TCGA. (Enguita et al. 2023)
2023-06-15	📢 Workshop organizado por los IP's del proyecto "Visual Analytics Approaches for Complex Problems in Engineering and Biomedicine (VAA-CP-EB)" en el marco de la conferencia 19th International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI/EANN) en León. Se presentaron 5 artículos en la workshop, uno de ellos presentando el proyecto y resultados, y otros con resultados de analitica visual en análisis de series temporales, análisis de motilidad celular, desagregación de energía y AI explicable en imagen médica.
2023-04-10	📚 Publicado artículo en IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, presentando una técnica novedosa de análisis de la matriz de expresión genética basada en proyecciones duales condicionales. (Díaz et al. 2023)
2022-11-15	📢 "Control Metabólico 2017-2019" de las I Jornadas Multidisciplinares de Endocrinología y Nutrición de Gijón (participamos en el estudio, con la analítica de datos de >80k pacientes diabéticos del Principado) [Programa], [enlace ISPA]
2022-11-12	📢 Presentación de la técnica de Morphing Projections para la analítica visual de datos genómicos en oncología neuroendocrina [video de la ponencia][Programa], [enlace ISPA], [El Comercio], [La Nueva España], [presentación (pptx)], [video explicativo de la técnica Morphing Projections]
2022-06-17	🎤 Presentada en simposio técnica de generación de mapa visual de series temporales mediante ESN (Díaz et al. 2022)
2022-06-17	📚 Publicado artículo biomédico en el que aportamos aplicación de nuestra técnica de analítica visual Morphing Projections en estudio de cáncer (Celada et al. 2022)
2022-05-24	📚 Publicado artículo de detección de anomalías para generación de indicadores de salud (González et al. 2022, "Health indicator ...")
2022-04-02	📚 Publicado artículo sobre detección de anomalías con generación de residuos interpretables (González et al. 2022 "Two step residual ...")
2021-09-24	📢 Presentación del enfoque de Analítica Visual (Visual Analytics, VA)) para análisis del dato en mantenimiento predictivo en el Encuentro Field Digital Lab y Grupos de Investigación de UniOvi organizado por IDEPA (→ pdf de la presentación).
2021-09-01	Inicio del proyecto.

📄Publicaciones

📄 Revistas (JCR)

• Enguita, Jose María, Díaz, Ignacio, García, Diego, Cubiella, Tamara, Chiara, María-Dolores, and Valdés, Nuria, "Visual analytics identifies key miRNAs for differentiating peripancreatic paraganglioma and pancreatic neuroendocrine tumors". Frontiers in Endocrinology. 14: 1162725, 2023, DOI: 10.3389/fendo.2023.1162725
• Díaz, I., Enguita, J. M., Cuadrado, A. A., García, D., González, A., Valdés, N., & Chiara, M. D. (2023). "Exploratory Analysis of the Gene Expression Matrix Based on Dual Conditional Dimensionality Reduction". IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. DOI: 10.1109/JBHI.2023.3264029
• Celada, Lucía, Tamara Cubiella, Jaime San-Juan-Guardado, Andrés San José Martínez, Nuria Valdés, Paula Jiménez-Fonseca, Ignacio Díaz, et al. 2022. “Differential HIF2α Protein Expression in Human Carotid Body and Adrenal Medulla under Physiologic and Tumorigenic Conditions.” Cancers 14 (12): 2986. https://doi.org/10.3390/cancers14122986.
• González-Muñiz, Ana, Ignacio Díaz, Abel A. Cuadrado, and Diego García-Pérez. 2022. “Health Indicator for Machine Condition Monitoring Built in the Latent Space of a Deep Autoencoder.” Reliability Engineering & System Safety 224 (August): 108482. https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108482.
• González-Muñiz, Ana, Ignacio Díaz, Abel A. Cuadrado, Diego García-Pérez, and Daniel Pérez. 2022. “Two-Step Residual-Error Based Approach for Anomaly Detection in Engineering Systems Using Variational Autoencoders.” Computers and Electrical Engineering 101 (July): 108065. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108065.

🎤 Conferencias

• González, Ana, Enguita, José María, Díaz, Ignacio, García, Diego, Cuadrado, Abel Alberto, Valdés, Nuria, and Chiara, María D. (2023). Visualizing Cell Motility Patterns from Time Lapse Videos with Interactive 2D Maps Generated with Deep Autoencoders. In: Maglogiannis, I., Iliadis, L., Papaleonidas, A., Chochliouros, I. (eds) Artificial Intelligence Applications and Innovations. AIAI 2023 IFIP WG 12.5 International Workshops. AIAI 2023. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 677. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34171-7_37
• Enguita, J.M., Díaz, I., García, D., Cuadrado, A.A., Rodríguez, J.R. (2023). Principal Component Modes of Reservoir Dynamics in Reservoir Computing. In: Maglogiannis, I., Iliadis, L., Papaleonidas, A., Chochliouros, I. (eds) Artificial Intelligence Applications and Innovations. AIAI 2023 IFIP WG 12.5 International Workshops. AIAI 2023. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 677. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34171-7_35
• Díaz, I., Enguita, J.M., Cuadrado, A.A., García, D., González, A. (2023). Visual Analytics Tools for the Study of Complex Problems in Engineering and Biomedicine. In: Maglogiannis, I., Iliadis, L., Papaleonidas, A., Chochliouros, I. (eds) Artificial Intelligence Applications and Innovations. AIAI 2023 IFIP WG 12.5 International Workshops. AIAI 2023. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 677. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34171-7_36
• Rodríguez-Ossorio, J.R., Morán, A., Fuertes, J.J., Prada, M.A., Díaz, I., Domínguez, M. (2023). Adaptive Model for Industrial Systems Using Echo State Networks. In: Iliadis, L., Maglogiannis, I., Alonso, S., Jayne, C., Pimenidis, E. (eds) Engineering Applications of Neural Networks. EANN 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1826. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34204-2_31
• García, Diego, Pérez, Daniel, Papapetrou, Panagiotis, Díaz, Ignacio, Cuadrado, Abel A., Enguita, José Maria, González, Ana, and Domínguez, Manuel (2023). Conditioned Fully Convolutional Denoising Autoencoder for Energy Disaggregation. In: Maglogiannis, I., Iliadis, L., Papaleonidas, A., Chochliouros, I. (eds) Artificial Intelligence Applications and Innovations. AIAI 2023 IFIP WG 12.5 International Workshops. AIAI 2023. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 677. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34171-7_34
• Díaz Blanco, Ignacio, Enguita, José María, García, Diego, Cuadrado, Abel A., González, Ana, & Domínguez, Manuel. (2022, June 27). Modelado de series temporales mediante echo state networks para aplicaciones de analítica visual. XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022.
• Diaz-Blanco, Ignacio, Jose M. Enguita-Gonzalez, Diego Garcia-Perez, Ana Gonzalez-Muñiz, Abel A. Cuadrado-Vega, Maria Dolores Chiara-Romero, and Nuria Valdes-Gallego. 2022. “Interactive Dual Projections for Gene Expression Analysis.” In ESANN 2022 Proceedings, 439–44. Bruges (Belgium) and online event: Ciaco - i6doc.com. https://doi.org/10.14428/esann/2022.ES2022-22.
• Enguita-Gonzalez, Jose M., Diego Garcia-Perez, Maria Dolores Chiara-Romero, Nuria Valdes-Gallego, Ana Gonzalez-Muñiz, Abel A. Cuadrado-Vega, and Ignacio Diaz-Blanco. 2022. “Interactive Visual Analytics for Medical Data: Application to COVID-19 Clinical Information during the First Wave.” In ESANN 2022 Proceedings, 451–56. Bruges (Belgium) and online event: Ciaco - i6doc.com. https://doi.org/10.14428/esann/2022.ES2022-31

📹 Videos

Analítica visual en biomedicina
Vídeo de la presentación de la técnica de Morphing Projections para la analítica visual de datos genómicos en oncología neuroendocrina
Movimiento celular (1) visualización de campos de velocidades	Movimiento celular (2) patrones de movimiento	Movimiento celular (3) visualización interactiva
Morphing Projections en análisis genómico del cáncer (Díaz et al., 2021)	Proyecciones tSNE duales interactivas para análisis de expresión genética (Díaz et al., 2022)	Morphing Projections en análisis de datos clínicos COVID (Enguita et al., 2022)
Analítica visual en ingeniería
Visualización interactiva de datos de consumo eléctrico