PDF de programación - OPTIMIZACIÓN AUTOMÁTICA DE MODELOS BIOINSPIRADOS DE VISIÓN MEDIANTE TÉCNICAS DE COMPUTACIÓN EVOLUTIVA Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO - PyConES 2016

OPTIMIZACIÓN AUTOMÁTICA DE MODELOS
BIOINSPIRADOS DE VISIÓN MEDIANTE TÉCNICAS
DE COMPUTACIÓN EVOLUTIVA Y APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO
PyConES 2016

Alumno: Rubén Crespo Cano
Directores: Antonio Martínez y Eduardo Fernández
09/10/2016

Universidad de Alicante

Índice de contenidos

1. Acerca de mí

2. Introducción

3. Estrategia evolutiva multiobjetivo de inferencia de modelos de
retina

4. Herramientas y métodos

5. Experimentación

6. Publicaciones

7. Conclusiones y trabajo futuro

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Acerca de mí

¿Quién soy?

• Nombre Rubén Crespo Cano
• Estudios

• MSc in Computer Science
• MSc in Telecommunication Engineering
• PhD Student

• Departamento de Tecnología Informática y Computación (UA)
•

Instituto de Bioingeniería (UMH)

• Trabajo Ingeniero de software en Everilion
• E-mail [email protected]
• Twitter @rcrespocano
• Researchgate Rubén Crespo-Cano
• Google Scholar Rubén Crespo-Cano

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¿Qué no soy?

• No soy médico/oftalmólogo
• No soy neurocientífico
• No soy biólogo/biotecnólogo
• No soy óptico/optometrista

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Introducción

Introducción

• Proyecto matriz: Diseño de una neuroprótesis cortical capaz de

restaurar la visión a personas con discapacidad visual
• La obtención de un modelo funcional de retina fidedigno
constituye un hito principal (cid:0)! aproximación funcional entre
el modelo sintético y la retina biológica

• Modelar la gran variabilidad de la retina biológica es un reto

4

La retina biológica

• Tejido neuronal formado por distintos tipos de células
• Responsable de las primeras etapas del procesamiento visual
• Función (cid:0)! Transformar los estímulos luminosos en señales
eléctricas

5

La retina biológica

• Integra un rico conjunto de células especializadas tales como

fotorreceptores, horizontales, bipolares, amacrinas o
ganglionares, las cuales son sensibles a:

• Color & intensidad lumínica
• Movimiento de imagen
• Bordes ⇝ Detección de bordes
• Muchas otras características valiosas

Interconexión de las células retinianas.

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Modelo de retina bioinspirado

¿Qué es un modelo de retina?

• Representación bioinspirada capaz de realizar parte de las

funciones de preprocesamiento de la retina

• Modelo capaz de transformar el mundo visual externo en

señales eléctricas que puedan ser utilizadas para excitar las
neuronas del córtex occipital

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Modelo de retina bioinspirado

Bloques de procesamiento del modelo de retina bioinspirado:

8

Modelo de retina bioinspirado

Descripción matemática del modelo de retina:

Stage1 = Ni (cid:1) fi

Gauss((cid:27)i; (cid:22)i; Ki; input) +

1

; (cid:22)i+M

; (cid:22)i+M

2

1

Ni+1 (cid:1) fi+1
+ Ni+M (cid:1) fi+M

; (cid:27)i+M

Gauss((cid:27)i+1; (cid:22)i+1; Ki+1; input) + : : :
i+M
DoG((cid:27)i+M
; K
;
1
; input) + : : : + Ni+K (cid:1) fi+K(: : :) + : : : ;
Stage2 = NeuroCod(NE_Param0; NE_Param1;
NE_Param2; : : : NE_Paramj; Stage1);
i; j; M; N; K 2 N

i+M
2

2

K

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Codificación neuromórfica

Modelo neuronal de integración y disparo (IF)

• Uno de los modelos más ampliamente utilizados para el
análisis del comportamiento de los sistemas neuronales
• Potencial de acción: spike (cid:0)! Se genera cuando el potencial de
la membrana alcanza un valor umbral

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Matriz de actividadIntegradorDisparadorPérdidasUmbralTren de impulsosReiniciarPeriodo refractario Estrategia evolutiva multiobjetivo
de inferencia de modelos de
retina

¿Por qué una estrategia evolutiva multiobjetivo?

• Muchos parámetros y rango dinámico generalmente contínuo
(cid:0)! enorme espacio de búsqueda
• Imposibilidad de exploración de todo el espacio de soluciones
• Necesidad de guiar el proceso de búsqueda
• Varios objetivos antagónicos (cid:0)! Problema multiobjetivo

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¿Por qué una estrategia evolutiva multiobjetivo?

Propuesta:

Utilización de técnicas de computación evolutiva para guiar la
exploración del espacio de soluciones y un procedimiento
multiobjetivo para evaluar cada solución alcanzada en el proceso
de exploración

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Técnicas de computación evolutiva

• Algoritmos genéticos (GA)

• SPEA-2
• NSGA-II
• NSGA-III

• Evolución diferencial (DE)
• Optimización por enjambre de partículas (PSO)

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Algoritmos Evolutivos

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo Evolutivo [4].

14

Algoritmos Genéticos

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo Genético [4].

15

Differential Evolution

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo DE [4].

16

Particle Swarm Optimization

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo PSO [4].

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Herramientas y métodos

Diseño del software de simulación

• Creación de un motor de simulación genético escalable
• Patrón de diseño GoF: Factory Method

• Bajo acoplamiento
• Alta cohesión

Esquema reducido del diagrama de clases UML del motor de simulación

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Diseño del software de simulación

• Tecnologías utilizadas

• Python 2.7.9
• SciPy & Numpy
• OpenCV

• DEAP
• Scikit-learn
• VisionEgg

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DEAP

Distributed Evolutionary Algorithms in Python

• Framework de Computación

Evolutiva

• Estrategias evolutivas,

Optimización multiobjetivo,
Co-evolución, Paralelización,
PSO, DE, etc

Enlace GitHub: https://github.com/DEAP

20

Vision Egg

• Biblioteca para la generación

de estímulos visuales para
experimentos de
investigación de la visión

• Utilización de tarjetas gráficas

estándar y de bajo coste

Enlace Vision Egg: http://visionegg.org

21

Experimentación

Experimentación

• Experimentación inicial con animales

• Ratones adultos de tipo salvaje (C57BL/6J)

• Experimentación con humanos

22

Esquema de la experimentación con animales

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Diseño, programación y generación del estímulovisual con Vision EggEvaluación resultados:comparación, obtención del valor de las métricasy ordenamiento segúnfidelidadExcitación de retina vivaMonitor TFTExcitación de cada retina sintética de lageneración nArchivo de videoRegistrosbiológicosProcesamiento ysimulaciónRegistrossintéticosObtención de losmejores individuosSimulación de lasiguiente generación n+1 Esquema de la experimentación con animales

¿Cómo se obtienen los registros biológicos?

• Registros extracelulares de

las células ganglionares
obtenidos de retinas de ratón
aisladas

• Grabación de las respuestas
mediante un Utah Electrode
Array de tamaño 10 (cid:2) 10
• Clasificación de los impulsos
mediante software basado en
análisis PCA

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Métricas

Métricas comparativas entre modelos de retina:

• Métrica 1: Firing rate absolute difference (FRAD)
• Métrica 2: Peri-Stimulus Time Histogram - Kullback-Leibler

divergence (PSTH-KLD)

• Métrica 3: Interspike Interval Histogram - Kullback-Leibler

divergence (ISI-KLD)

• Métrica 4: Receptive field absolute difference (RFAD)

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Métricas

Kullback-Leibler divergence (KLD)

• Medición de la distancia entre dos distribuciones de densidad
• Conocida como información de divergencia o entropía relativa

∑

i

DKL(P ∥ Q) =

P(i) (cid:1) log Pi
Qi

Central en la teoría de información, en estadística, en neurociencia y
en aprendizaje automático

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Modelado del campo receptivo

Delimitación y localización

• Cálculo de los centroides
• Filtrado señales de ruido (cid:0)! Peso al umbral de disparo
• Puesta en fase de las señales

27

Modelado del campo receptivo

Cálculo del área

• Técnicas y algoritmos pertenecientes a la rama de conocimiento

del aprendizaje automático

• Clasificación de los campos receptivos mediante técnicas de
clustering
• Método (cid:0)! Gaussian Mixture Model

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Setup experimental

Modelo de retina candidato para el ajuste paramétrico:

Stage1 = 0:5 (cid:1) f1
+ 0:3 (cid:1) f2
+ 0:2 (cid:1) f3

DoG((cid:27)1
DoG((cid:27)2
LoG((cid:27)3

1; (cid:27)1
1 ; (cid:27)2
1 ; (cid:27)3

2; R + B; 0:2 (cid:1) G; input)
1
1; (cid:22)1
1
1; K
2; K
1
1; (cid:22)2
2
2; R + G; B; input)
1; K
2; K
3
1 ; (cid:22)3
3
2; I; input)
2; K
1 ; K

2; (cid:22)1
2; (cid:22)2
2; (cid:22)3

Stage2 = IF(Threshold; Leakage; RefractoryPeriod;

Persistence; FrequencyModulationFactor; Stage1);

29

Setup experimental

Parámetros del algoritmo genético:

Tamaño Población: 60 individuos
Probabilidad Mutación: 5%
Probabilidad Recombinación: 30%
Número de generaciones: 2500

Simulación:

Sistema de procesamiento: Intel Xenon X5660 con 48GiB de RAM
Tiempo de simulación por cada generación: 22 minutos
Tiempo de simulación: 917 horas (39 días)

30

Setup experimental

Parámetros del cromosoma:

Parámetro
K (odd number)
Threshold
Leakage
Refractory period
Persistence time
FMF

Valor Mín.

Valor Máx.

Tipo de dato

3

225.0
10.0
1.0
3
0.25

13
275.0
15.0
10.0
7
0.40

int
float
float
float
int
float

31

Casos de estudio

• Se han diseñado dos casos de estudio experimentales para
evaluar la viabilidad de la estrategia MOOGA propuesta (GA -
NSGA-II)

• Caso de estudio 1: Estudio de la convergencia del método
• Caso de estudio 2: Ajuste multiobjetivo de un modelo de retina

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Caso de estudio 1

• Estudio de la convergencia del método
• Cuatro experimentos monobjetivo (cid:0)! aproximación de los
registros electrofisiológicos sintéticos y biológicos

Métrica cuantitativa
PSTH-KLD
FRAD
ISI-KLD
RFAD

Experimento
Experimento 1
Experimento 2
Experimento 3
Experimento 4

33

Caso de estudio 1

Resultados:

PSTH-KLD

ISI-KLD

FRAD

RFAD

34

Caso de estudio 2

• Evaluación de efectividad de la estrategia MOOGA (NSGA-II)
propuesta (cid:0)! experimento multiobjetivo
• Problema de minimización

35

Caso de estudio 2

Resultados:

PSTH-KLD vs FRAD

PSTH-KLD vs ISI-KLD

PSTH-KLD vs RFAD

FRAD vs ISI-KLD

FRAD vs RFAD

ISI-KLD vs RFAD

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Esquema de la experimentación con humanos

• PC ! NEURO-ESTIMULADOR

• Python & GTK+ 3
• Integración Python-C (ctypes, cython, cffi, etc.)

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Publicaciones

Publicaciones

• Rubén Crespo-Cano, Antonio Martínez-Álvarez, et al., On the

automatic tuning of a retina model by using a multi-objective
optimization genetic algorithm, International Work-Conference
on the Interplay Between Natural and Artificial Computation,
Springer International Publishing, 2015, pp. 108–118.
http://link.springer.com/chapter/10.1007/
978-3-3