Perfil personal
BioBreve
Ingeniera de electrónica industrial y automática (2020) con máster en control, automática y robótica (2022) ambos por la UPV/EHU. Tras la elaboración del Trabajo de fin de Máster en cooperación académica en el departamento de Computer Vision de Tecnalia, trabaja en este centro tecnológico desde julio de 2022. Actualmente es investigadora en el área Cores Visual de la unidad operativa Digital y ha colaborado en proyectos de procesado de imagen para los sectores de siderurgia, reciclaje/tratamiento de residuos, o alimentación entre otros. Además, en la actualidad, se está dedicando a la obtención de imágenes sintéticas mediante modelos generativos, en concreto Diffusion Models.
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 9: Industria, innovación e infraestructura -
ODS 12: Producción y consumo responsables
Huella digital
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Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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On the analysis of adapting deep learning methods to hyperspectral imaging. Use case for WEEE recycling and dataset
Picon, A., Galan, P., Bereciartua-Perez, A. & Benito-del-Valle, L., 5 abr 2025, En: Spectrochimica Acta - Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 330, 125665.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo3 Citas (Scopus)2 Descargas (Pure) -
Unleashing the Potential of Synthetic Images: A Study on Histopathology Image Classification
Benito-Del-Valle, L., Alvarez-Gila, A., Eguskiza, I. & Saratxaga, C. L., 2025, Computer Vision – ECCV 2024 Workshops, Proceedings. Del Bue, A., Canton, C., Pont-Tuset, J. & Tommasi, T. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 139-155 17 p. (Lecture Notes in Computer Science; vol. 15638 LNCS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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When synthetic plants get sick: Disease graded image datasets by novel regression-conditional diffusion models
Egusquiza, I., Benito-Del-Valle, L., Picón, A., Bereciartua-Pérez, A., Gómez-Zamanillo, L., Elola, A., Aramendi, E., Espejo, R., Eggers, T., Klukas, C. & Navarra-Mestre, R., feb 2025, En: Computers and Electronics in Agriculture. 229, 109690.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo9 Citas (Scopus)4 Descargas (Pure)
Conjuntos de datos
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Unleashing the Potential of Synthetic Images: Histopathology Image Classification
Benito-Del-Valle, L. (Creador), Alvarez-Gila, A. (Creador), Egusquiza, I. (Creador) & L. Saratxaga, C. (Creador), Zenodo, 2025
Dataset: Conjunto de datos
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Unleashing the Potential of Synthetic Images: Histopathology Image Classification
Benito-Del-Valle, L. (Creador), Alvarez-Gila, A. (Creador), Egusquiza, I. (Creador) & L. Saratxaga, C. (Creador), Zenodo, 8 ene 2025
DOI: 10.5281/zenodo.13928371, https://zenodo.org/records/13928371
Dataset: Conjunto de datos