{"id":3161,"date":"2026-02-09T14:09:32","date_gmt":"2026-02-09T17:09:32","guid":{"rendered":"https:\/\/optolab.pucv.cl\/?p=3161"},"modified":"2026-02-09T17:26:27","modified_gmt":"2026-02-09T20:26:27","slug":"investigadores-optolab-publican-nuevo-paradigma-en-representacion-de-imagenes-a-traves-de-medios-turbios-en-colaboracion-con-la-universidad-de-tokio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qommtrue.cl\/optolab\/investigadores-optolab-publican-nuevo-paradigma-en-representacion-de-imagenes-a-traves-de-medios-turbios-en-colaboracion-con-la-universidad-de-tokio\/","title":{"rendered":"Optolab y Universidad de Tokio presentan nuevo paradigma en imagen a trav\u00e9s de medios turbios"},"content":{"rendered":"\n

Felipe Guzm\u00e1n, investigador postdoctoral de Optolab, quien continuar\u00e1 su trabajo en la Universidad de Tokio, lider\u00f3 una investigaci\u00f3n prometedora en \u00e1reas como biomedicina y astronom\u00eda, publicada en la revista de acceso abierto Advanced Imaging<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

El art\u00edculo titulado \u201cSupport-free speckle-correlation imaging with implicit neural representation\u201d<\/a> presenta un nuevo enfoque para ver a trav\u00e9s de medios turbios desconocidos, marcando un nuevo paradigma en la representaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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Dr. Felipe Guzm\u00e1n en la U. De Tokio.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Este trabajo que explora nuevas ideas en formaci\u00f3n de imagen fue desarrollado por el Dr. Guzm\u00e1n durante su postdoctorado en el Optolab, relacion\u00e1ndose parcialmente con una publicaci\u00f3n previa<\/a>; ambas son colaboraciones con el profesor Ryoichi Horisaki y la Universidad de Tokio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEstamos muy conformes con los resultados y creemos que fue un trabajo importante para la comunidad de imagen computacional\u201d, se\u00f1al\u00f3 el autor, agregando que adem\u00e1s de ser un trabajo clave para el desarrollo de su postdoctorado, la investigaci\u00f3n tambi\u00e9n ha permitido fortalecer la red de colaboraci\u00f3n<\/strong> con la universidad japonesa.<\/p>\n\n\n\n

La propuesta se basa en el uso de speckles<\/em>, es decir, patrones de luz que se generan al iluminar un objeto a trav\u00e9s de un medio turbio. A partir del an\u00e1lisis de las correlaciones entre estos patrones, es posible reconstruir la forma del objeto oculto mediante el uso de redes neuronales<\/strong>, sin necesidad de observarlo de manera directa, por ejemplo, si queremos observar a trav\u00e9s de la piel, no es necesario hacer una incisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los aspectos m\u00e1s relevantes del trabajo es el tipo de redes utilizadas para reconstruir la imagen, llamadas \u201c<\/em>no entrenadas\u201d<\/strong>, en ingl\u00e9s untrained neural networks<\/em>. A diferencia de otros m\u00e9todos que utilizan grandes bases de datos, este no depende de un entrenamiento previo con miles de im\u00e1genes. Evitando as\u00ed el uso de grandes datasets<\/em>, reduciendo la carga computacional <\/strong>y aprovechando la estructura de la red neuronal como regularizador, permitiendo reconstrucciones m\u00e1s flexibles y menos sesgadas<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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Imagen de lo que captura el sensor.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Adem\u00e1s, al apoyar la reconstrucci\u00f3n en representaci\u00f3n neuronal impl\u00edcita, que corresponde a una red neuronal utilizada para aprender una funci\u00f3n matem\u00e1tica continua que describe el objeto a partir de la autocorrelaci\u00f3n de los datos medidos, en lugar de cuantizar los p\u00edxeles, lo que ofrece una gran libertad al trabajar con im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n o de gran tama\u00f1o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAl entrenar bajo este paradigma, la red neuronal en vez de ser una caja negra que reconstruye, se convierte en la imagen misma o la imagen habita dentro de las neuronas de la red<\/strong>. Entonces el usuario puede preguntar qu\u00e9 valor tiene la posici\u00f3n x <\/em>de un p\u00edxel y la red entrega su valor. Esto da la libertad de preguntar sobre p\u00edxeles a cualquier escala y p\u00edxeles que no exist\u00edan en la imagen\u201d, agreg\u00f3 el Dr. Guzm\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n

Este avance resulta especialmente significativo por su car\u00e1cter no invasivo<\/strong>, lo que abre la puerta a potenciales aplicaciones en biomedicina<\/strong>, como la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes<\/strong> a trav\u00e9s de tejido biol\u00f3gico<\/strong>. Asimismo, el enfoque podr\u00eda ser de inter\u00e9s para el sensado remoto y la astronom\u00eda<\/strong>, donde la atm\u00f3sfera representa una limitaci\u00f3n importante para la observaci\u00f3n, as\u00ed como para sistemas de telecomunicaciones \u00f3pticas y otras \u00e1reas en las que la luz se propaga a trav\u00e9s de medios complejos.<\/p>\n\n\n

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Resultados de la reconstrucci\u00f3n a partir de la imagen anterior.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Este trabajo permitir\u00e1 abrir diversas l\u00edneas de investigaci\u00f3n a futuro, incluyendo la extensi\u00f3n del m\u00e9todo hacia imagen multidimensional<\/strong>, como la reconstrucci\u00f3n de secuencias temporales<\/strong> (videos)<\/strong> y la incorporaci\u00f3n de informaci\u00f3n espectral<\/strong>, o de color<\/strong>, en im\u00e1genes obtenidas a trav\u00e9s de medios turbios.<\/p>\n\n\n\n

Desde Optolab felicitamos a los investigadores por este logro y por el reconocimiento que implica la publicaci\u00f3n de este trabajo en la revista Advanced Imaging<\/em> y quedamos atentos a los pr\u00f3ximos desarrollos asociados a esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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