[ca] Aquest projecte pertany al camp d'imatge mèdica i està motivat per la idea d'elaborar una primera aproximació a la diagnosi mèdica automàtica. L'objectiu principal de l'estudi és, donada una radiografia de pit, predir quanta estona estaria un doctor observant parts específiques de la imatge. Aquesta predicció ens proporciona una estimació sobre quines d'aquestes parts considera un doctor més relevants durant la diagnosi, les parts importants probablement estaran correlades amb el fet que hi hagi una anomalia. Les prediccions les obtenim entrenant un model mitjançant l'algoritme de machine learning Relevance Vector Machine (RVM). S'ha escollit aquesta tècnica degut a les seves propietats bayesianes instrínsiques, que ens proporcionen la distribució de probabilitat de la predicció. Conèixer la distribució ens és útil per determinar l'exactitud d'aquesta estimació. El dataset usat per entrenar el model s'obté aplicant tècniques de seguiment de la mirada a doctors durant la diagnosi. Està format per les radiografies, les coordenades dels punts observats i la durada de la observació a casa punt. Per obtenir bones features per entrenar el model es necessari segmentar i preprocessar les imatges. El preprocés es duu a terme aplicant filtres d' índex de convergència (COIN) a les imatges. Això ens permet remarcar els nòduls clars detectant la seva vorera. A continuació, s'aplica una segmentació watershed per dividir els pulmons en regions d'intensitat similar i es tracten tots els pixels d'una regió com una única mostra. De cada regió, n'extraiem un conjunt de features i en reduim la dimensió del seu espai mitjançant un anàlisi de components principals. El RVM s'entrena amb aquest nou conjunt i les durades de les observacions. Els resultats d'aquest estudi indiquen que el model es comporta bé en predir quines són les regions relevants a les radiografies.

[en] This project belongs to the field of medical imaging and was motivated by the idea of elaborating a first approximation to automatic medical diagnosis. The principal objective of this study is, given an X-ray chest image, to predict how long a doctor would be looking to specific different parts of the image. This prediction provides an estimation of which of these parts are more relevant for a doctor during diagnosis, and might be correlated with the probability of having an abnormality. Predictions are obtained by training a model with a machine learning algorithm called Relevant Vector Machine (RVM). The choice of this technique is due to its inner bayesian properties that provide the probability distribution of prediction. The knowledge of the distribution is used to determine the accuracy of the estimation. The data set used to learn the model is obtained by applying eye tracking techniques to doctors during diagnosis. It is formed by X-ray images, coordinates of gazed points and gaze duration at each point. In order to obtain good features to learn the model it is necessary to segment and preprocess the images. Preprocessing is done by applying Convergence Index Filters (COIN) to the images. This allows to remark bright nodules by enhancing their boundary and making it clearly different from neighborhood pixels. Then, watershed segmentation is applied to the images so as to divide the lungs in regions of similar intensity and treat all pixels in one region as a unique sample. From each region, a set of features is extracted. The size of this set is reduced by analysis of principal components and the result is used along with gaze durations to learn RVM. Results indicate that the learned model has good performance in predicting which the relevant regions are in X-ray images.