https://hdl.handle.net/20.500.12008/9440 Reúne las tesis de maestría y doctorado de los Institutos de Agrimensura, Ensayo de Materiales, Estructuras y Transporte, Física. Thu, 17 Sep 2026 23:09:08 GMT 2026-09-17T23:09:08Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/56556 Título: Advances in TIE-based quantitative phase microscopy : instrumentation to numerical optimization for label-free biological analysis Autor: Silva Miraballes, Alejandro Resumen: Light carries far more information than any detector can directly measure. When a wavefield interacts with a medium, it accumulates modifications across multiple physical properties, including amplitude, phase, polarization, and spectral content, each encoding different characteristics of the traversed material. However, optical sensors are square-law detectors that record only the time-averaged intensity of the incident field, permanently discarding all other components in the process. This fundamental constraint of optical detection means that a rich layer of physical information, encoded in the properties of light, remains inaccessible to conventional imaging systems. The consequences of this limitation are particularly significant in the biological domain. Most biological specimens, including living cells, are largely transparent at visible wavelengths and introduce negligible absorption of light. As a result, they generate almost no contrast in standard intensity-based microscopy, and visualization typically requires fluorescent labels or chemical stains that introduce phototoxicity, alter cellular behavior, and preclude longterm monitoring. Yet the phase of light traversing a biological sample, determined by the local optical path length and therefore by the refractive index and thickness of the specimen, carries direct and quantitative information about cellular morphology, dry mass density, and compositional distribution. These optical parameters constitute critical, non-invasive metrics for analyzing cellular state, morphology, and mechanical changes under physiological stress. Quantitative Phase Imaging (QPI) overcomes this fundamental limitation by recovering the optical phase shift accumulated by a wavefield as it traverses a sample, providing a label-free, non-invasive window into cellular structure and dynamics. Among the available phase retrieval frameworks, the Transport of Intensity Equation (TIE) stands out for its compatibility with incoherent illumination, its freedom from interferometric hardware, and its direct connection between measurable intensity derivatives and the unknown phase field. Despite these advantages, TIE-based methods face persistent challenges in computational efficiency, spectral fidelity, and practical deployment for longterm biological assays, motivating the advances presented in this thesis. To address these limitations, this work presents advances in TIE-based quantitative phase microscopy across three interconnected dimensions: biological application, computational methodology, and spectral optimization. All contributions were developed on a common experimental platform consisting of a custom-built, low-cost, 3D-printed microscope equipped with an electrically tunable lens (ETL) that enables motion-free, multi-plane intensity acquisition. The first contribution demonstrates TIE-based QPI as a viable framework for demanding long-term biological assays. A 36-hour time-lapse study of CAL-27 human oral epithelial carcinoma cells under coverslip-induced hypoxia quantified the morphological and biophysical transformations driven by oxygen deprivation. A novel Local Phase Variance (LPV)-based cell segmentation pipeline was introduced, enabling the reliable extraction of biophysical metrics such as disorder strength from a compact, label-free, and automated platform. The second contribution addresses the computational bottleneck of iterative TIE-based phase retrieval through the Matrix Solution to TIE (MS-TIE), a GPU-optimized solver that reformulates the iterative update equations entirely in the Fourier domain via a three-dimensional tensor representation. The MS-TIE achieves a tenfold improvement in reconstruction accuracy over the state-of-the-art US-TIE and reduces execution time by one to two orders of magnitude, without sacrificing convergence guarantees or robustness to nonuniform illumination. The third contribution resolves a spectral limitation inherent to standard Tikhonov regularization, namely the rigid coupling between filter bandwidth and cutoff frequency, through the Expanded Matrix Solution to TIE (EMSTIE). A tunable bandwidth parameter decouples the roll-off slope from the cutoff frequency via complex-conjugate factors in the transfer function. Validated on simulated 3D microphantoms and collagen cell preparations, the EMS-TIE halves reconstruction RMSE and improves PSNR by up to 10 dB over the MS-TIE, with no additional computational cost. Taken together, this work establishes a coherent and progressively refined framework for TIE-based quantitative phase microscopy, integrating compact and low-cost instrumentation, motion-free acquisition, label-free illumination, GPU-accelerated processing, and spectral optimization. Beyond the central publications, the research encompasses complementary contributions in biological characterization, instrument development, and alternative computational methods, documented across conference presentations and related publications. The body of work as a whole represents a meaningful advance in the accessibility and performance of quantitative phase microscopy for biological and biomedical research.; La luz transporta mucha más información de la que cualquier detector normal puede medir directamente. Cuando un campo de ondas interactúa con un medio, acumula modificaciones en múltiples propiedades físicas, entre ellas la amplitud, la fase, la polarización y el contenido espectral, cada una de las cuales codifica diferentes características del material atravesado. Sin embargo, los sensores ópticos son detectores de ley cuadrática que registran únicamente la intensidad promediada en el tiempo del campo incidente, descartando permanentemente todos los demás componentes en el proceso. Esta restricción fundamental de la detección óptica implica que una rica capa de información física, codificada en las propiedades de la luz, permanece inaccesible para los sistemas de imagen convencionales. Las consecuencias de esta limitación son particularmente significativas en el dominio biológico. La mayoría de las muestras biológicas, incluidas las células vivas, son en gran medida transparentes a longitudes de onda visibles e introducen una absorción de luz despreciable. Como resultado, generan casi ningún contraste en la microscopía estándar basada en intensidad, y la visualización típicamente requiere marcadores fluorescentes o tinciones químicas que introducen fototoxicidad, alteran el comportamiento celular e impiden el monitoreo a largo plazo. Sin embargo, la fase de la luz que atraviesa una muestra biológica, determinada por la longitud de camino óptico local y, por tanto, por el índice de refracción y el espesor del espécimen, contiene información directa y cuantitativa sobre la morfología celular, la densidad de masa seca y la distribución composicional. Estos parámetros ópticos constituyen métricas críticas y no invasivas para analizar el estado celular, la morfología y los cambios mecánicos bajo estrés fisiológico. La técnica de Quantitative Phase Imaging (QPI) supera esta limitación fundamental recuperando el desplazamiento de fase óptica acumulado por un campo de ondas al atravesar una muestra, proporcionando una ventana libre de marcadores y no invasiva hacia la estructura y la dinámica celular. Entre los marcos disponibles para la recuperación de fase, la Ecuación de Transporte de Intensidad (TIE) se destaca por su compatibilidad con iluminación incoherente, su independencia del hardware interferométrico y su conexión directa entre las derivadas de intensidad medibles y el campo de fase desconocido. A pesar de estas ventajas, los métodos basados en TIE enfrentan desafíos persistentes en eficiencia computacional, fidelidad espectral y despliegue práctico para ensayos biológicos de larga duración, lo que va a motivar los avances. Esta tesis presenta avances en microscopía de fase cuantitativa basada en TIE a lo largo de tres dimensiones interconectadas: aplicación biológica, metodología computacional y optimización espectral. Todas las contribuciones fueron desarrolladas sobre una plataforma experimental común consistente en un microscopio personalizado, de bajo costo e impreso en 3D, equipado con una lente sintonizable eléctricamente (ETL) que permite la adquisición multifocal de imágenes de intensidad sin movimientos mecánicos. La primera contribución demuestra que la QPI basada en TIE constituye un marco viable para ensayos biológicos de larga duración en condiciones exigentes. Un estudio de lapso de tiempo de 36 horas de células CAL-27 de carcinoma epitelial oral humano bajo hipoxia inducida por cubreobjetos cuantificó las transformaciones morfológicas y biofísicas impulsadas por la privación de oxígeno. Se introdujo un novedoso pipeline de segmentación celular basado en Varianza de Fase Local (LPV), que permite la extracción confiable de métricas biofísicas como la intensidad de desorden a partir de una plataforma compacta, libre de marcadores y automatizada. La segunda contribución aborda el cuello de botella computacional de la recuperación de fase iterativa basada en TIE mediante la Solución Matricial para la TIE (MS-TIE), un solver optimizado para GPU que reformula las ecuaciones de actualización iterativa ́ıntegramente en el dominio de Fourier mediante una representación tensorial tridimensional. La MS-TIE logra una mejora de diez veces en la precisión de reconstrucción respecto al estado del arte (US-TIE) y reduce el tiempo de ejecución entre uno y dos órdenes de magnitud, sin sacrificar las garantías de convergencia ni la robustez ante iluminación no uniforme. La tercera contribución resuelve una limitación espectral inherente a la regularización de Tikhonov estándar, concretamente el acoplamiento rígido entre el ancho de banda del filtro y la frecuencia de corte, mediante la Solución Matricial Expandida para la TIE (EMS-TIE). Un parámetro de ancho de banda sintonizable desacopla la pendiente de caída de la frecuencia de corte mediante factores de conjugado complejo en la función de transferencia. Validada sobre microfantasmas 3D simulados y preparaciones de células de colágeno, la EMS-TIE reduce a la mitad el RMSE de reconstrucción y mejora el PSNR en hasta 10 dB respecto a la MS-TIE, sin costo computacional adicional. En conjunto, este trabajo establece un marco coherente y progresivamente refinado para la microscopía de fase cuantitativa basada en TIE, integrando instrumentación compacta y de bajo costo, adquisición sin movimiento mecánico, iluminación libre de marcadores, procesamiento acelerado por GPU y optimización espectral. Más allá de las publicaciones centrales, la investigación comprende contribuciones complementarias en caracterización biológica, desarrollo de instrumentación y métodos computacionales alternativos, documentadas en presentaciones en congresos y publicaciones relacionadas. El conjunto de la obra representa un avance significativo en la accesibilidad y el rendimiento de la microscopía de fase cuantitativa para la investigación biológica y biomédica. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/56556 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/56460 Título: Solar spectral irradiance modelling and retrieval of aerosol optical depth from ground measurements Autor: Russo Ganón, Paola Resumen: Accurate modelling and monitoring of solar irradiance is essential for advancing solar energy applications, atmospheric research, and broader environmental studies. This thesis addresses three complementary aspects of solar irradiance and its interaction with the atmosphere in Uruguay. First, the occurrence of over-irradiance events (OIE) is statistically characterized for the first time in the country, quantifying their frequency, duration, and intensity throughout the seasons. Second, the performance of two widely used physical clear-sky models, SMARTS (spectral) and REST2 (broadband), is assessed against high-resolution ground measurements, evaluating the influence of input atmospheric parameters and data sources. Third, a retrieval methodology for aerosol optical depth (AOD) is implemented using measurements from a collimated spectroradiometer (EKO MS-711), and validated against independent AERONET observations. The results demonstrate that OIE are a non negligible phenomenon in Uruguay, that clear-sky models can reproduce local conditions with good accuracy when provided with appropriate atmospheric inputs, and that reliable AOD retrievals can be obtained from accessible instrumentation. Overall, this work contributes new knowledge on physical solar irradiance modelling in Uruguay, providing tools and methodologies relevant for renewable energy deployment, atmospheric monitoring, and environmental applications.; Modelar y monitorear la irradiancia solar con precisión es fundamental para el avance de las aplicaciones de energía solar, la investigación atmosférica y los estudios ambientales en general. Esta tesis aborda tres aspectos complementarios de la irradiancia solar y su interacción con la atmósfera en Uruguay. En primer lugar, se caracteriza estadísticamente, por primera vez en el país, la ocurrencia de eventos de sobre-irradiancia (OIE), cuantificando su frecuencia, duración e intensidad a lo largo de las distintas estaciones del año. En segundo lugar, se evalúa el desempeño de dos modelos físicos de cielo claro ampliamente utilizados, SMARTS (espectral) y REST2 (de banda ancha), frente a mediciones terrestres de alta resolución temporal, analizando la influencia de los parámetros atmosféricos de entrada y de las fuentes de datos empleadas. En tercer lugar, se implementa una metodología de estimación de la profundidad óptica de aerosoles (AOD) utilizando mediciones provenientes de un espectrorradiómetro colimado (EKO MS-711), la cual se valida mediante estimativos independientes de la red AERONET. Los resultados demuestran que los OIE constituyen un fenómeno no despreciable en Uruguay, que los modelos de cielo claro pueden reproducir adecuadamente las condiciones locales cuando se emplean parámetros atmosféricos apropiados, y que es posible obtener estimaciones confiables de AOD a partir de instrumentación accesible. En conjunto, este trabajo aporta nuevo conocimiento sobre el modelado físico de la irradiancia solar en Uruguay, proporcionando herramientas y metodologías de relevancia para el desarrollo de las energías renovables, el monitoreo atmosférico y las aplicaciones ambientales. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/56460 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/56459 Título: Predicción de la producción en un aserradero un caso de estudio con modelos de entrada y salida múltiple Autor: Machin Lamarca, Juan Carlos Resumen: En este informe se presenta el trabajo realizado sobre la aplicación de modelos de aprendizaje automático en la predicción de producción de un aserradero en Uruguay. Para ello, se relevó y analizó la literatura en torno al objeto de estudio y de este modo se mostró en qué fase de desarrollo se encuentra actualmente. Finalmente, se seleccionó un caso de estudio de un aserradero local, con el fin de evaluar distintos modelos para predecir el patrón de corte de una troza y de esta manera estimar la cantidad y tipo de productos que se obtienen de la misma a partir de sus dimensiones. Dado el contexto, donde las variables objetivo están estructuralmente relacionadas, se experimentó con modelos que manejan múltiples entradas y salidas de manera conjunta (MIMO), bajo la hipótesis de que esta correlación podría aprovecharse para producir predicciones más coherentes. De esta manera, se evaluaron un total de 29 modelos entre regresión y clasificación, donde los modelos de regresión obtienen mejor desempeño global. Aunque las redes neuronales alcanzan el mejor desempeño, la mejora respecto a modelos más simples (100-NN, Ridge, Lasso y Linear Regression) no justifica el incremento en complejidad de implementación y tiempo de entrenamiento, por lo que estos últimos se presentan como alternativas eficientes y prácticas. El análisis de atributos indica que el diámetro menor de uno de los extremos de una troza es el factor más relevante ya que en regresión, por sí solo concentra gran parte del poder predictivo, lo que sugiere la posibilidad de implementar modelos efectivos con mediciones simples y de bajo costo. Las trozas más pequeñas, con menor volumen y mayor curvatura, resultan más difíciles de predecir, mientras que las trozas grandes y geométricamente estables son más predecibles. Además, se observa que los productos con baja productividad por troza son intrínsecamente más complejos para los modelos. Finalmente, aunque el mejor valor de F1 obtenido es intermedio y no se identifican casos triviales, los resultados confirman la viabilidad del enfoque propuesto. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/56459 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/56332 Título: Explicaciones contrafactuales multi-objetivo para clasificadores binarios de imágenes : un marco de generación y evaluación Autor: Malowany, Ariel Resumen: El uso creciente de modelos de aprendizaje automático con procesos de decisión opacos en escenarios donde las decisiones automatizadas afectan el bienestar de las personas ha impulsado el desarrollo del campo de la inteligencia artificial explicable (XAI). El dominio de imágenes constituye un caso de especial interés dentro de este campo, dado que las imágenes presentan atributos interdependientes cuyas interacciones son modeladas de forma no interpretable, al tiempo que aplicaciones críticas como la verificación biométrica o el reconocimiento facial intensifican la demanda de explicaciones. En este dominio, los métodos de explicabilidad predominantes no ofrecen indicaciones sobre qué cambiar para obtener un resultado diferente, y su evaluación tiende a ser anecdótica y a carecer de métricas estandarizadas. Las explicaciones contrafactuales responden a estas limitaciones al describir cómo debe cambiar una instancia para que el modelo modifique su decisión, y sus propiedades formales permiten definir criterios de evaluación cuantitativos y reproducibles. La presente investigación parte de la formalización de la demanda de explicabilidad mediante el análisis de casos documentados en dominios críticos y la caracterización de los objetivos y dimensiones que permiten clasificar los métodos del campo. Sobre esta base, se replica y extiende un método de generación de contrafactuales multi-objetivo en el dominio de imágenes, incorporando modificaciones que lo hacen aplicable a cualquier modelo generativo condicional y que amplían su alcance respecto a la propuesta original. En paralelo, se propone y valida un marco de evaluación cuantitativa para explicaciones contrafactuales en clasificación binaria de imágenes, adaptando métricas existentes para datos tabulares y estableciendo la correspondencia entre las propiedades de las explicaciones y los indicadores que las operacionalizan. Los experimentos se realizaron sobre un clasificador de género de estado del arte basado en imágenes faciales, utilizando una red generativa condicional a atributos y una formulación de optimización que busca simultáneamente maximizar la validez, la similitud, la minimalidad y la plausibilidad de las explicaciones generadas. El marco de evaluación demostró que las métricas propuestas capturan adecuadamente las propiedades teóricas esperadas, lo cual se refleja en la coherencia de las relaciones entre indicadores y permite que el método pueda ser replicado, comparado y mejorado de manera objetiva. A su vez, los resultados experimentales permitieron verificar compromisos entre las propiedades de las explicaciones, confirmar la incidencia de la función de distancia en los contrafactuales generados e identificar atributos relevantes para la decisión del clasificador. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/56332 2026-01-01T00:00:00Z