Cognition Network Technology (CNT), también conocida como Definiens Cognition Network Technology, es un método de análisis de imágenes basado en objetos desarrollado por el premio Nobel Gerd Binnig junto con un equipo de investigadores en Definiens AG en Múnich, Alemania. Sirve para extraer información de imágenes mediante una jerarquía de objetos de imagen (grupos de píxeles), en contraposición a los métodos tradicionales de procesamiento de píxeles. Para emular las capacidades cognitivas de la mente humana, Definiens utilizó procesos patentados de segmentación y clasificación de imágenes, y desarrolló un método para representar el conocimiento en una red semántica. CNT examina los píxeles no de forma aislada, sino en contexto, construyendo una imagen de manera iterativa y reconociendo grupos de píxeles como objetos. Utiliza el color, la forma, la textura y el tamaño de los objetos, así como su contexto y sus relaciones, para extraer conclusiones e inferencias, de manera similar al análisis humano.
Historia
En 1994, el profesor Gerd Binnig, premio Nobel de Física, fundó Definiens AG en Múnich. CNT estuvo disponible por primera vez con el lanzamiento del software eCognition en mayo de 2000. En junio de 2010, Trimble Navigation Ltd (NASDAQ: TRMB) adquirió los activos comerciales de Definiens en los mercados de ciencias de la Tierra, incluido el software eCognition, y también licenció la CNT patentada de Definiens. En 2014, Definiens fue adquirida por MedImmune, la división global de investigación y desarrollo de productos biológicos de AstraZeneca, por una contraprestación inicial de 150 millones de dólares. Esta adquisición desplazó el enfoque de la empresa hacia aplicaciones biomédicas, particularmente la patología digital.
Principios fundamentales
CNT opera según el principio del análisis de imágenes basado en objetos (OBIA), que contrasta con los métodos tradicionales basados en píxeles. En lugar de analizar píxeles individuales de forma aislada, CNT agrupa píxeles en objetos significativos basándose en propiedades espectrales, espaciales y contextuales. Estos objetos se organizan en una red jerárquica, lo que permite al sistema analizar imágenes a múltiples escalas. El método aprovecha una red semántica para representar el conocimiento sobre el contenido de la imagen, lo que permite al sistema razonar sobre las relaciones entre objetos, de manera similar a la cognición visual humana. Este enfoque es particularmente eficaz para imágenes complejas donde el contexto y las relaciones entre objetos son cruciales, como en la teledetección y la imagen médica.
Implementaciones de software
eCognition
La suite eCognition es la principal implementación de software de CNT para ciencias de la Tierra y teledetección. Ofrece tres componentes: eCognition Developer, un entorno de desarrollo para crear conjuntos de reglas y aplicaciones; eCognition Architect, que permite a usuarios no técnicos configurar y ejecutar flujos de trabajo; y eCognition Server, que proporciona capacidades de procesamiento por lotes. eCognition se utiliza en diversas aplicaciones, incluidos el mapeo rápido, la detección de cambios, el mapeo de cobertura terrestre, el análisis urbano (por ejemplo, superficie impermeable para fines fiscales), la silvicultura (medición de biomasa, identificación de especies), la agricultura (agricultura de precisión, respuesta a crisis) y los entornos marinos y ribereños (evaluación de ecosistemas, gestión de desastres). La comunidad en línea de eCognition se lanzó en julio de 2009 y contaba con 2.813 miembros al 9 de julio de 2010. Se celebran conferencias de usuarios con regularidad, y la conferencia bianual GEOBIA (Análisis de Imágenes Geográficas Basado en Objetos) cuenta con una gran asistencia de usuarios de eCognition.
Definiens Tissue Studio
Definiens Tissue Studio es una aplicación de software de análisis de imágenes de patología digital basada en CNT, diseñada para la investigación traslacional de biomarcadores. Está destinada a su uso con muestras de tejido fijadas en formalina e incluidas en parafina tratadas con tinción inmunohistoquímica o hematoxilina y eosina (H&E). El software facilita el aprendizaje automático a partir de imágenes de histopatología digital de ejemplo para derivar una solución de análisis de imágenes destinada a medir biomarcadores y características histológicas dentro de regiones de interés definidas, célula por célula, incluidos los compartimentos subcelulares. La solución derivada se aplica automáticamente a imágenes posteriores para medir objetivamente características multiparamétricas, lo que ayuda a comprender los procesos biológicos subyacentes a enfermedades como el cáncer. El procesamiento de imágenes puede realizarse en una estación de trabajo local o en una cuadrícula de servidores.
Aplicaciones e impacto
CNT se ha aplicado en diversos campos, desde el análisis geoespacial hasta la investigación biomédica. En ciencias de la Tierra, permite un análisis detallado y preciso de imágenes satelitales y aéreas, apoyando aplicaciones en monitoreo ambiental, planificación urbana y respuesta a desastres. En patología digital, las herramientas basadas en CNT, como Definiens Tissue Studio, ayudan a los investigadores a cuantificar biomarcadores y características histológicas, contribuyendo a los avances en la medicina personalizada. La capacidad del método para incorporar contexto y relaciones entre objetos lo convierte en una alternativa potente a los enfoques tradicionales basados en píxeles, particularmente en escenarios donde se requiere alta precisión e interpretabilidad. A principios de la década de 2020, CNT sigue siendo una tecnología fundamental en el análisis de imágenes basado en objetos, con desarrollos continuos en aprendizaje automático y aprendizaje profundo que mejoran sus capacidades.
Véase también
- modelo de apariencia activa
- visión por computador
- segmentación de imágenes
- red semántica