Estimación de datos faltantes mediante Redes Neuronales Artificiales Multicapa: aplicaciones en Morfometría Geométrica

LOTTO, F.; CARLEVARO, C. M.

Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Congreso; 103◦ Reunión Nacional de la Asociación Física Argentina; 2018

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) permiten la identificación y modelado de sis temas complejos y altamente no lineales. En particular, las topologı́as de tipo multicapa y la utilización de algoritmos convolucionales permiten aprender representaciones intermediasde los sistemas estudiados a partir conjuntos masivos de datos,  extrayendo y combinando automáticamente subconjuntos de variables relevantes. El análisis de la forma a partir de coordenadas cartesianas, denominado Morfometrı́a Geométrica, resulta de gran utilidad para la cuantificación de los cambios morfológicos que acompañan a diversos procesos biológicos. La forma de una determinada estructura se repre-senta, ası́, mediante el registro de coordenadas sobre determinados puntos anatómicos. Los métodos utilizados requieren, sin embargo, que el conjunto de coordenadas sea completo, es decir, que no haya datos faltantes. Un registro incompleto, por ejemplo por preservacióndeficiente de un especı́men, determinará la exclusión de dicho especı́men del estudio. Existen actualmente dos técnicas para estimar, bajo determinadas condiciones, los datos faltantes: la recontrucción estadı́stica y la geométrica. En el presente trabajo se propone la estimación de datos faltantes mediante RNA Multicapa. Estas topologı́as permiten representar sistemas altamente no lineales, caracterı́sticaque presenta la variabilidad morfológica de diversas estructuras anatómicas en el cráneo humano. Se evalúa, asimismo, la utilización de técnicas de data augmentation para entrenar RNA utilizando tamaños de muestra relativamente reducidos, un caso muy frecuente en estudios morfométricos. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos en diferentes escenarios de aplicación sobre un conjunto de datos reales con los obtenidos mediante las técnicas existentes.