El presente trabajo de tesis doctoral está centrado en la detección de granos de polen en imágenes palinológicas tomadas de muestras estándar utilizando técnicas de aprendizaje profundo. La localización y clasificación de granos de polen es una tarea manual, muy laboriosa, que llevan a cabo palinólogos experimentados para estimar las concentraciones de los tipos de polen atmosférico presentes en distintas áreas geográficas. Este proceso se realiza a partir de muestras obtenidas en captadores de partículas aerobiológicas que, tras un procesamiento, deben visualizarse con un microscopio óptico. La estimación de los distintos tipos de polen resulta de gran utilidad en varios campos de la ciencia como en alergología, agricultura, ciencias forenses o paleopalinología.Desde el año 2012 el campo de la inteligencia artificial ha experimentado un desarrollo muy importante en clasificación y detección de objetos en imágenes, gracias al exitoso desarrollo de técnicas basadas en redes neuronales convolucionales. Parte del éxito logrado se ha debido a la aparición en el mercado de unidades de procesamiento gráfico con grandes capacidades de cálculo paralelo, pero también resultó importante la recopilación de grandes conjuntos de imágenes clasificadas.Esta tesis doctoral tiene por objetivo principal evaluar la idoneidad de un método basado en redes neuronales convolucionales, que permita realizar la localización y detección de granos de varios tipos de polen de forma robusta. En primer lugar, dada la inexistencia de una base de datos adecuada, se ha construido una base de datos de muestras palinológicas multifocales. La base de datos ha sido etiquetada convenientemente para permitir la localización y clasificación de cada grano de polen en el plano de enfoque en el que se muestre con un borde más nítido. A partir de esta base de datos, hemos estudiado el rendimiento de dos modelos neuronales de detección recientes Faster R-CNN con FNP y RetinaNet en las vertientes de localización y detección de granos de polen. Para ello, hemos desarrollado una estrategia de localización multifocal usando los apilamientos de imágenes que proporciona nuestra base de datos. Esta estrategia trata de maximizar la tasa de éxito en detección en comparación con una estrategia de muestreo único. La aproximación utilizada es abordable gracias a los reducidos tiempos de procesamiento que presentan ambos modelos utilizando una GPU de bajo coste. Además, como parte del algoritmo de de localización multifocal hemos implementado una variante de la métrica de solapamiento estándar IoU que nos permite reducir los falsos positivos asociados a propuestas de pequeño tamaño que aparecen en el procesado del apilamiento. En términos de localización, hemos alcanzado una sensibildad del 98.70% y una precisión del 99.27%, y en detección ambos valores se sitúan en 97.57% y 98.59% respectivamente.Para poder comparar el funcionamiento de nuestra propuesta, hemos estudiado el rendimiento alcanzable tanto con técnicas clásicas de deteción de objetos como con a partir de una sola imagen por muestra. Como resultado de este estudio, hemos determinado que la aproximación multifocal incrementa en al menos un 2.43% la tasa de aciertos respecto de la aproximación monoimagen. Adicionalmente, estudiamos la precisión de los marcos generados por los modelos neuronales respecto de las marcas de referencia en términos de IoU, obteniendo un valor medio de 0.91, lo que nos indica una alta precisión.Como principal conclusión de este trabajo, podemos extraer que las técnicas de detección de objetos estudiadas suponen un primer paso confiable para desarrollar un sistema de detección semiautomático para uso en el laboratorio de palinología. Además, hemos comprobado que los modelos estándar preajustados para objetos macroscópicos pueden reentrenarse de extremo a extremo para identificar objetos microscópicos como son los granos de polen. Por otro lado, hemos probado que el uso de una estrategia multifocal mejora la localización de granos de polen. Y en tareas de conteo, el uso de granos de borde no definido puede mejorar el rendimiento en localización. Por último, hemos desarrollado una base de datos de muestras polínicas que permite llevar a cabo tareas de detección multienfoque que ponemos a disposición de la comunidad investigadora.Bibliografía:[1] P. C. Tzedakis, V. Andrieu, J.-L. De Beaulieu, S. Crowhurst, M. Follieri, H. Hooghiemstra, D. Magri, M Reille, L. Sadori, N.J. Shackleton, y T.A. Wijmstra. Comparison of terrestrial and marine records of changing climate of the last 500,000 years. Earth and Planetary Science Letters, 150(1):171–176, 1997. ISSN 0012-821X. doi: 10.1016/S0012-821X(97)00078-2.[2] D.C. Mildenhall, P.E.J. Wiltshire, y V.M. Bryant. Forensic palynology: Why do it and how it works. Forensic Science International, 163(3):163 – 172, 2006. ISSN 0379-0738. doi: 10.1016/j.forsciint.2006.07.012.[3] Carmen Galán, Luis Vázquez, Herminia Garcı́a-Mozo, y Eugenio Domı́nguez. Forecasting olive (olea europaea) crop yield based on pollen emission. Field Crops Research, 86(1):43 – 51, 2004. 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