[ES] El objetivo principal de este trabajo es la estimación de las constantes elásticas de modelos constitutivos que gobiernan el comportamiento biomecánico de órganos como el hígado y la mama, in vivo y para paciente específico. Para ello, se han definido dos tipos de metodologías, las cuales se diferencian por el tipo de algoritmo empleado: algoritmos genéticos (método 1) y algoritmos de aprendizaje automático (método 2). A lo largo del presente trabajo se definen ambas metodologías desde su fase inicial, la obtención de las imágenes médicas necesarias, hasta su fase final, la definición del comportamiento biomecánico del órgano. Estas metodologías pueden ser aplicadas en cualquier órgano, independientemente de su localización (por ejemplo en un órgano interno como el hígado u órgano externo como la mama), así como de su composición (órgano compuesto de un único tipo de tejido u órgano multitejido). En ambos casos, los resultados han sido satisfactorios con una precisión aceptable para su uso en el ámbito médico. Además, el método 2 puede ser aplicado en tiempo real. / [CA] L'objectiu principal d'este treball és l'estimació de les constants elàstiques de models constitutius que governen el comportament biomecànic d'òrgans com el fetge i la mama, in vivo i per a pacient específic. Per a això, s'han definit dos tipus de metodologies, les quals es diferencien pel tipus d'algorisme emprat: algorismes genètics (mètode 1) i algorismes d'aprenentatge automàtic (mètode 2). Al llarg del present treball es definixen dues metodologies des de la seua fase inicial, l'obtenció de les imatges mèdiques necessàries, fins a la seua fase final, la definició del comportament biomecànic de l'òrgan. Estes metodologies poden ser aplicades en qualsevol òrgan, independentment de la seua localització (per exemple en un òrgan intern com el fetge o òrgan extern com la mama), així com de la seua composició (òrgan compost d'un únic tipus de teixit o òrgan multiteixit). En dues casos, els resultats han sigut satisfactoris amb una precisió acceptable per al seu ús en l'àmbit mèdic. A més, el mètode 2 pot ser aplicat en temps real. / [EN] The main objective of this work is the estimation of the elastic constants of constitutive models that govern the biomechanical behavior of organs such as the liver and breast, in vivo and for a specific patient. To this end, two types of methodologies have been defined, which are differentiated by the type of algorithm used: genetic algorithms (method 1) and machine learning (method 2). Throughout this work, both methodologies are defined from its initial phase, obtaining the necessary medical images, to its final phase, the definition of the biomechanical behavior of the organ. These methodologies can be applied to any organ, regardless of its location (for example in an internal organ such as the liver or an external organ such as the breast), as well as its composition (organ composed of a single type of tissue or multi-tissue organ). In both cases, the results have been satisfactory with acceptable precision for use in the medical field. Furthermore, method 2 can be applied in real time. / Martínez Sanchís, S. (2024). Estimación del comportamiento biomecánico del hígado y la mama in vivo utilizando algoritmos avanzados [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/206019

Durant l'última dècada, els sistemes classificadors (LCS) d'estil Michigan - sistemes d'aprenentatge automàtic que combinen tècniques de repartiment de crèdit i algorismes genètics (AG) per evolucionar una població de classificadors online- han renascut. Juntament amb la formulació dels sistemes de primera generació, s'han produït avenços importants en (1) el disseny sistemàtic de nous LCS competents, (2) la seva aplicació en dominis rellevants i (3) el desenvolupament d'anàlisis teòriques. Malgrat aquests dissenys i aplicacions importants, encara hi ha reptes complexos que cal abordar per comprendre millor el funcionament dels LCS i per solucionar problemes del món real eficientment i escalable.Aquesta tesi tracta dos reptes importants - compartits amb la comunitat d'aprenentatge automàtic - amb LCS d'estil Michigan: (1) aprenentatge en dominis que contenen classes estranyes i (2) evolució de models comprensibles on s'utilitzin mètodes de raonament similars als humans. L'aprenentatge de models precisos de classes estranyes és crític, doncs el coneixement clau sol quedar amagat en exemples d'aquestes, i la majoria de tècniques d'aprenentatge no són capaces de modelar la raresa amb precisió. La detecció de rareses sol ser complicat en aprenentatge online ja que el sistema d'aprenentatge rep un flux d'exemples i ha de detectar les rareses al vol. D'altra banda, l'evolució de models comprensibles és crucial en certs dominis com el mèdic, on l'expert acostuma a estar més interessat en obtenir una explicació intel·ligible de la predicció que en la predicció en si mateixa.El treball present considera dos LCS d'estil Michigan com a punt de partida: l'XCS i l 'UCS. Es pren l'XCS com a primera referència ja que és l'LCS que ha tingut més influencia fins al moment. L'UCS hereta els components principals de l'XCS i els especialitza per aprenentatge supervisat. Tenint en compte que aquesta tesi especialment se centra en problemes de classificació, l'UCS també es considera en aquest estudi. La inclusió de l'UCS marca el primer objectiu de la tesi, sota el qual es revisen un conjunt de punts que van restar oberts en el disseny del sistema. A més, per il·lustrar les diferències claus entre l'XCS i l'UCS, es comparen ambdós sistemes sobre una bateria de problemes artificials de complexitat acotada.L'estudi de com els LCS aprenen en dominis amb classes estranyes comença amb un estudi analític que descompon el problema en cinc elements crítics i deriva models per facetes per cadascun d'ells. Aquesta anàlisi s'usa com a eina per dissenyar guies de configuració que permeten que l'XCS i l'UCS solucionin problemes que prèviament no eren resolubles. A continuació, es comparen els dos LCS amb alguns dels sistemes d'aprenentatge amb més influencia en la comunitat d'aprenentatge automàtic sobre una col·lecció de problemes del món real que contenen classes estranyes. Els resultats indiquen que els dos LCS són els mètodes més robustos de la comparativa. Així mateix, es demostra experimentalment que remostrejar els conjunts d'entrenament amb l'objectiu d'eliminar la presencia de classes estranyes beneficia, en mitjana, el rendiment de les tècniques d'aprenentatge.El repte de crear models més comprensibles i d'usar mecanismes de raonament que siguin similars als humans s'aborda mitjançant el disseny d'un nou LCS per aprenentatge supervisat que combina les capacitats d'avaluació de regles online, la robustesa mostrada pels AG en problemes complexos i la representació comprensible i mètodes de raonament fonamentats proporcionats per la lògica difusa. El nou LCS, anomenat Fuzzy-UCS, s'estudia en detall i es compara amb una bateria de mètodes d'aprenentatge. Els resultats de la comparativa demostren la competitivitat del Fuzzy-UCS en termes de precisió i intel·ligibilitat dels models evolucionats. Addicionalment, s'usa Fuzzy-UCS per extreure models de classificació acurats de grans volums de dades, exemplificant els avantatges de l'arquitectura d'aprenentatge online del Fuzzy-UCS.En general, les observacions i avenços assolits en aquesta tesi contribueixen a augmentar la comprensió del funcionament dels LCS i en preparar aquests tipus de sistemes per afrontar problemes del món real de gran complexitat. Finalment, els resultats experimentals ressalten la robustesa i competitivitat dels LCS respecte a altres mètodes d'aprenentatge, encoratjant el seu ús per tractar nous problemes del món real. / Durante la última década, los sistemas clasificadores (LCS) de estilo Michigan - sistemas de aprendizaje automático que combinan técnicas de repartición de crédito y algoritmos genéticos (AG) para evolucionar una población de clasificadores online - han renacido. Juntamente con la formulación de los sistemas de primera generación, se han producido avances importantes en (1) el diseño sistemático de nuevos LCS competentes, (2) su aplicación en dominios relevantes y (3) el desarrollo de análisis teóricos. Pese a eso, aún existen retos complejos que deben ser abordados para comprender mejor el funcionamiento de los LCS y para solucionar problemas del mundo real escalable y eficientemente.Esta tesis trata dos retos importantes - compartidos por la comunidad de aprendizaje automático - con LCS de estilo Michigan: (1) aprendizaje en dominios con clases raras y (2) evolución de modelos comprensibles donde se utilicen métodos de razonamiento similares a los humanos. El aprendizaje de modelos precisos de clases raras es crítico pues el conocimiento clave suele estar escondido en ejemplos de estas clases, y la mayoría de técnicas de aprendizaje no son capaces de modelar la rareza con precisión. El modelado de las rarezas acostumbra a ser más complejo en entornos de aprendizaje online, pues el sistema de aprendizaje recibe un flujo de ejemplos y debe detectar las rarezas al vuelo. La evolución de modelos comprensibles es crucial en ciertos dominios como el médico, donde el experto está más interesado en obtener una explicación inteligible de la predicción que en la predicción en sí misma.El trabajo presente considera dos LCS de estilo Michigan como punto de partida: el XCS y el UCS. Se toma XCS como primera referencia debido a que es el LCS que ha tenido más influencia hasta el momento. UCS es un diseño reciente de LCS que hereda los componentes principales de XCS y los especializa para aprendizaje supervisado. Dado que esta tesis está especialmente centrada en problemas de clasificación automática, también se considera UCS en el estudio. La inclusión de UCS marca el primer objetivo de la tesis, bajo el cual se revisan un conjunto de aspectos que quedaron abiertos durante el diseño del sistema. Además, para ilustrar las diferencias claves entre XCS y UCS, se comparan ambos sistemas sobre una batería de problemas artificiales de complejidad acotada.El estudio de cómo los LCS aprenden en dominios con clases raras empieza con un estudio analítico que descompone el problema en cinco elementos críticos y deriva modelos por facetas para cada uno de ellos. Este análisis se usa como herramienta para diseñar guías de configuración que permiten que XCS y UCS solucionen problemas que previamente no eran resolubles. A continuación, se comparan los dos LCS con algunos de los sistemas de aprendizaje de mayor influencia en la comunidad de aprendizaje automático sobre una colección de problemas del mundo real que contienen clases raras.Los resultados indican que los dos LCS son los métodos más robustos de la comparativa. Además, se demuestra experimentalmente que remuestrear los conjuntos de entrenamiento con el objetivo de eliminar la presencia de clases raras beneficia, en promedio, el rendimiento de los métodos de aprendizaje automático incluidos en la comparativa.El reto de crear modelos más comprensibles y usar mecanismos de razonamiento que sean similares a los humanos se aborda mediante el diseño de un nuevo LCS para aprendizaje supervisado que combina las capacidades de evaluación de reglas online, la robustez mostrada por los AG en problemas complejos y la representación comprensible y métodos de razonamiento proporcionados por la lógica difusa. El sistema que resulta de la combinación de estas ideas, llamado Fuzzy-UCS, se estudia en detalle y se compara con una batería de métodos de aprendizaje altamente reconocidos en el campo de aprendizaje automático. Los resultados de la comparativa demuestran la competitividad de Fuzzy-UCS en referencia a la precisión e inteligibilidad de los modelos evolucionados. Adicionalmente, se usa Fuzzy-UCS para extraer modelos de clasificación precisos de grandes volúmenes de datos, ejemplificando las ventajas de la arquitectura de aprendizaje online de Fuzzy-UCS.En general, los avances y observaciones proporcionados en la tesis presente contribuyen a aumentar la comprensión del funcionamiento de los LCS y a preparar estos tipos de sistemas para afrontar problemas del mundo real de gran complejidad. Además, los resultados experimentales resaltan la robustez y competitividad de los LCS respecto a otros métodos de aprendizaje, alentando su uso para tratar nuevos problemas del mundo real. / During the last decade, Michigan-style learning classifier systems (LCSs) - genetic-based machine learning (GBML) methods that combine apportionment of credit techniques and genetic algorithms (GAs) to evolve a population of classifiers online - have been enjoying a renaissance. Together with the formulation of first generation systems, there have been crucial advances in (1) systematic design of new competent LCSs, (2) applications in important domains, and (3) theoretical analyses for design. Despite these successful designs and applications, there still remain difficult challenges that need to be addressed to increase our comprehension of how LCSs behave and to scalably and efficiently solve real-world problems.The purpose of this thesis is to address two important challenges - shared by the machine learning community - with Michigan-style LCSs: (1) learning from domains that contain rare classes and (2) evolving highly legible models in which human-like reasoning mechanisms are employed. Extracting accurate models from rare classes is critical since the key, unperceptive knowledge usually resides in the rarities, and many traditional learning techniques are not able to model rarity accurately. Besides, these difficulties are increased in online learning, where the learner receives a stream of examples and has to detect rare classes on the fly. Evolving highly legible models is crucial in some domains such as medical diagnosis, in which human experts may be more interested in the explanation of the prediction than in the prediction itself.The contributions of this thesis take two Michigan-style LCSs as starting point: the extended classifier system (XCS) and the supervised classifier system (UCS). XCS is taken as the first reference of this work since it is the most influential LCS. UCS is a recent LCS design that has inherited the main components of XCS and has specialized them for supervised learning. As this thesis is especially concerned with classification problems, UCS is also considered in this study. Since UCS is still a young system, for which there are several open issues that need further investigation, its learning architecture is first revised and updated. Moreover, to illustrate the key differences between XCS and UCS, the behavior of both systems is compared % and show that UCS converges quickly than XCS on a collection of boundedly difficult problems.The study of learning from rare classes with LCSs starts with an analytical approach in which the problem is decomposed in five critical elements, and facetwise models are derived for each element. The analysis is used as a tool for designing configuration guidelines that enable XCS and UCS to solve problems that previously eluded solution. Thereafter, the two LCSs are compared with several highly-influential learners on a collection of real-world problems with rare classes, appearing as the two best techniques of the comparison. Moreover, re-sampling the training data set to eliminate the presence of rare classes is demonstrated to benefit, on average, the performance of LCSs.The challenge of building more legible models and using human-like reasoning mechanisms is addressed with the design of a new LCS for supervised learning that combines the online evaluation capabilities of LCSs, the search robustness over complex spaces of GAs, and the legible knowledge representation and principled reasoning mechanisms of fuzzy logic. The system resulting from this crossbreeding of ideas, referred to as Fuzzy-UCS, is studied in detail and compared with several highly competent learning systems, demonstrating the competitiveness of the new architecture in terms of the accuracy and the interpretability of the evolved models. In addition, the benefits provided by the online architecture are exemplified by extracting accurate classification models from large data sets.Overall, the advances and key insights provided in this thesis help advance our understanding of how LCSs work and prepare these types of systems to face increasingly difficult problems, which abound in current industrial and scientific applications. Furthermore, experimental results highlight the robustness and competitiveness of LCSs with respect to other machine learning techniques, which encourages their use to face new challenging real-world applications.

A mesura que les xarxes passen a ser un element integral de les corporacions, les tecnologies de seguretat de xarxa es desenvolupen per protegir dades i preservar la privacitat. El test de seguretat en una xarxa permet identificar vulnerabilitats i assegurar els requisits de seguretat de qualsevol empresa. L'anàlisi de la seguretat permet reconèixer informació maliciosa, tràfic no autoritzat, vulnerabilitats de dispositius o de la xarxa, patrons d'intrusió, i extreure conclusions de la informació recopilada en el test. Llavors, on està el problema? No existeix un estàndard de codi obert ni un marc integral que segueixi una metodologia de codi obert per a tests de seguretat, la informació recopilada després d'un test inclou moltes dades, no existeix un patró exacte i objectiu sobre el comportament dels dispositius de xarxa ni sobre les xarxes i, finalment, el nombre de vulnerabilitats potencials és molt extens. El desafiament d'aquest domini resideix a tenir un gran volum de dades complexes, on poden aparèixer diagnòstics inconsistents. A més, és un domini no supervisat on no s'han aplicat tècniques d'aprenentatge automàtic anteriorment. Per això cal una completa caracterització del domini. Consensus és l'aportació principal d'aquesta tesi: un marc integrat que inclou un sistema automatitzat per millorar la realització de tests en una xarxa i l'anàlisi de la informació recollida. El sistema automatitza els mecanismes associats a un test de seguretat i minimitza la durada de l'esmentat test, seguint la metodologia OSSTMM. Pot ser usat en xarxes cablejades i sense fils. La seguretat es pot avaluar des d'una perspectiva interna, o bé externa a la pròpia xarxa. Es recopilen dades d'ordinadors, routers, firewalls i detectors d'intrusions. Consensus gestionarà les dades a processar per analistes de seguretat. Informació general i específica sobre els seus serveis, sistema operatiu, la detecció de vulnerabilitats, regles d'encaminament i de filtrat, la resposta dels detectors d'intrusions, la debilitat de les contrasenyes, i la resposta a codi maliciós o a atacs de denegació de servei són un exemple de les dades a emmagatzemar per cada dispositiu. Aquestes dades són recopilades per les eines de test incloses a Consensus.La gran quantitat de dades per cada dispositiu i el diferent número i tipus d'atributs que els caracteritzen, compliquen l'extracció manual d'un patró de comportament. Les eines de test automatitzades poden obtenir diferents resultats sobre el mateix dispositiu i la informació recopilada pot arribar a ser incompleta o inconsistent. En aquest entorn sorgeix la segona principal aportació d'aquesta tesi: Analia, el mòdul d'anàlisi de Consensus. Mentre que Consensus s'encarrega de recopilar dades sobre la seguretat dels dispositius, Analia inclou tècniques d'Intel·ligència Artificial per ajudar als analistes després d'un test de seguretat. Diferents mètodes d 'aprenentatge no supervisat s'han analitzat per ser adaptats a aquest domini. Analia troba semblances dins dels dispositius analitzats i l'agrupació dels esmentats dispositius ajuda als analistes en l'extracció de conclusions. Les millors agrupacions són seleccionades mitjançant l'aplicació d'índexs de validació. A continuació, el sistema genera explicacions sobre cada agrupació per donar una resposta més detallada als analistes de seguretat.La combinació de tècniques d'aprenentatge automàtic en el domini de la seguretat de xarxes proporciona beneficis i millores en la realització de tests de seguretat mitjançant la utilització del marc integrat Consensus i el seu sistema d'anàlisi de resultats Analia. / A medida que las redes pasan a ser un elemento integral de las corporaciones, las tecnologías de seguridad de red se desarrollan para proteger datos y preservar la privacidad. El test de seguridad en una red permite identificar vulnerabilidades y asegurar los requisitos de seguridad de cualquier empresa. El análisis de la seguridad permite reconocer información maliciosa, tráfico no autorizado, vulnerabilidades de dispositivos o de la red, patrones de intrusión, y extraer conclusiones de la información recopilada en el test. Entonces, ¿dónde está el problema? No existe un estándar de código abierto ni un marco integral que siga una metodología de código abierto para tests de seguridad, la información recopilada después de un test incluye muchos datos, no existe un patrón exacto y objetivo sobre el comportamiento de los dispositivos de red ni sobre las redes y, finalmente, el número de vulnerabilidades potenciales es muy extenso. El desafío de este dominio reside en tener un gran volumen de datos complejos, donde pueden aparecer diagnósticos inconsistentes. Además, es un dominio no supervisado donde no se han aplicado técnicas de aprendizaje automático anteriormente. Por ello es necesaria una completa caracterización del dominio.Consensus es la aportación principal de esta tesis: un marco integrado que incluye un sistema automatizado para mejorar la realización de tests en una red y el análisis de la información recogida. El sistema automatiza los mecanismos asociados a un test de seguridad y minimiza la duración de dicho test, siguiendo la metodología OSSTMM. Puede ser usado en redes cableadas e inalámbricas. La seguridad se puede evaluar desde una perspectiva interna, o bien externa a la propia red. Se recopilan datos de ordenadores, routers, firewalls y detectores de intrusiones. Consensus gestionará los datos a procesar por analistas de seguridad. Información general y específica sobre sus servicios, sistema operativo, la detección de vulnerabilidades, reglas de encaminamiento y de filtrado, la respuesta de los detectores de intrusiones, la debilidad de las contraseñas, y la respuesta a código malicioso o a ataques de denegación de servicio son un ejemplo de los datos a almacenar por cada dispositivo. Estos datos son recopilados por las herramientas de test incluidas en Consensus. La gran cantidad de datos por cada dispositivo y el diferente número y tipo de atributos que les caracterizan, complican la extracción manual de un patrón de comportamiento. Las herramientas de test automatizadas pueden obtener diferentes resultados sobre el mismo dispositivo y la información recopilada puede llegar a ser incompleta o inconsistente. En este entorno surge la segunda principal aportación de esta tesis: Analia, el módulo de análisis de Consensus. Mientras que Consensus se encarga de recopilar datos sobre la seguridad de los dispositivos, Analia incluye técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar a los analistas después de un test de seguridad. Distintos métodos de aprendizaje no supervisado se han analizado para ser adaptados a este dominio. Analia encuentra semejanzas dentro de los dispositivos analizados y la agrupación de dichos dispositivos ayuda a los analistas en la extracción de conclusiones. Las mejores agrupaciones son seleccionadas mediante la aplicación de índices de validación. A continuación, el sistema genera explicaciones sobre cada agrupación para dar una respuesta más detallada a los analistas de seguridad.La combinación de técnicas de aprendizaje automático en el dominio de la seguridad de redes proporciona beneficios y mejoras en la realización de tests de seguridad mediante la utilización del marco integrado Consensus y su sistema de análisis de resultados Analia. / As networks become an integral part of corporations and everyone's lives, advanced network security technologies are being developed to protect data and preserve privacy. Network security testing is necessary to identify and report vulnerabilities, and also to assure enterprise security requirements. Security analysis is necessary to recognize malicious data, unauthorized traffic, detected vulnerabilities, intrusion data patterns, and also to extract conclusions from the information gathered in the security test. Then, where is the problem? There is no open-source standard for security testing, there is no integral framework that follows an open-source methodology for security testing, information gathered after a security test includes large data sets, there is not an exact and objective pattern of behavior among network devices or, furthermore, among data networks and, finally, there are too many potentially vulnerabilities. The challenge of this domain resides in having a great volume of data; data are complex and can appear inconsistent diagnostics. It is also an unsupervised domain where no machine learning techniques have been applied before. Thus a complete characterization of the domain is needed.Consensus is the main contribution of this thesis. Consensus is an integrated framework that includes a computer-aided system developed to help security experts during network testing and analysis. The system automates mechanisms related to a security assessment in order to minimize the time needed to perform an OSSTMM security test. This framework can be used in wired and wireless networks. Network security can be evaluated from inside or from outside the system. It gathers data of different network devices, not only computers but also routers, firewalls and Intrusion Detection Systems (IDS). Consensus manages many data to be processed by security analysts after an exhaustive test. General information, port scanning data, operating system fingerprinting, vulnerability scanning data, routing and filtering rules, IDS response, answer to malicious code, weak passwords reporting, and response to denial of service attacks can be stored for each tested device. This data is gathered by the automated testing tools that have been included in Consensus.The great amount of data for every device and the different number and type of attributes complicates a manually traffic pattern finding. The automated testing tools can obtain different results, incomplete or inconsistent information. Then data obtained from a security test can be uncertain, approximate, complex and partial true. In this environment arises the second main contribution of this thesis: Analia, the data analysis module of Consensus. Whereas Consensus gathers security data, Analia includes Artificial Intelligence to help analysts after a vulnerability assessment. Unsupervised learning has been analyzed to be adapted to this domain. Analia finds resemblances within tested devices and clustering aids analysts in the extraction of conclusions. Afterwards, the best results are selected by applying cluster validity indices. Then explanations of clustering results are included to give a more comprehensive response to security analysts.The combination of machine learning techniques in the network security domain provides benefits and improvements when performing security assessments with the Consensus framework and processing its results with Analia.

[EN] The object of this study is the design of a cybermetric methodology whose objectives are to measure the success of the content published in an online media and the possible prediction of the selected success variables. Framed in the field of digital journalism, it responds to the need to analyze the success of web content so that it can help in the decision-making of the editorial team of a digital medium. A line of research focused on the content itself, providing an innovative vision to that of previous research, and a methodology that serves as a basis for future scientific advances. It is about the contribution of valuable information, either from the statistical analysis of the data or from the possible prediction of the success indicators of greatest interest to the environment. In this way, it could be integrated as a feedback into the content strategy and thus favor its iterative optimization. The main objective, therefore, is the design of a cybermetric methodology for calculating the success of an online publication, having as specific objectives: to research the concept of success in digital journalism, the social network Twitter, web analytics and web advertising; design the methodology and determine what tools and reports are needed; extract and process data for statistical analysis; perform regressions that allow to obtain prediction equations of the selected success variables; and validate the prediction equations with test data and obtain their precision, serving this as a degree of confidence in the prediction. The design of the methodology has served to observe a significant over-dispersion in the data, as well as to demonstrate that the success of a web content has a strongly multifactorial nature, which causes a decrease in the variability calculated using the indicators proposed by previous research. This thesis serves, then, as the basis for a very interesting research framework both at an academic and business level: the prediction of the success of digital content. / [ES] El objetivo de estudio es el diseño de una metodología cibermétrica para medir el éxito de los contenidos publicados en un medio de comunicación online y su posible predicción, de manera que se pueda orientar la optimización de los futuros contenidos publicados por el medio. Enmarcada en el ámbito del periodismo digital, responde a la necesidad de analizar el éxito de los contenidos web de manera que se pueda ayudar en la toma de decisiones del equipo editorial. Para ello, se ha realizado un extenso estudio de las publicaciones académicas versadas en las diferentes disciplinas que tienen lugar en esta tesis: la comunicación de contenidos digitales, Twitter, la difusión de las noticias en Twitter, la analítica web, la cibermetría, la analítica en Twitter, el análisis de tendencias en Twitter y la publicidad web. Con dicho marco, se ha obtenido información valiosa para la optimización futura de los contenidos digitales, ya sea procedente del análisis estadístico de los datos o de la posible predicción de los indicadores de éxito de mayor interés para el medio. De esta manera, se podría integrar de manera retroalimentada en la estrategia de contenidos y favorecer así su optimización iterativamente. Para ello, se han tenido en cuenta los siguientes objetivos específicos: investigar el concepto de éxito en el periodismo digital, la red social Twitter, la analítica web y la publicidad en la web; diseñar la metodología y determinar qué herramientas y reportes son necesarios; extraer y procesar los datos para su análisis estadístico; realizar regresiones que permitan obtener ecuaciones de predicción de las variables de éxito seleccionadas; y validar las ecuaciones de predicción con datos de test y obtener su precisión, sirviendo esta como grado de confianza en la predicción. El diseño de la metodología ha servido para observar una sobre dispersión significativa en los datos, así como demostrar que el éxito de un contenido web tiene un carácter fuertemente multifactorial, lo cual provoca una disminución en la variabilidad calculada mediante los indicadores propuestos por investigaciones previas. Esta tesis sirve, entonces, como base para una línea de investigación sobre la optimización de contenido digital basándose en la predicción estadística de su éxito. / [CAT] L'objectiu d'estudi és el disseny d'una metodologia cibermètrica per a mesurar l'èxit dels continguts publicats en un mitjà de comunicació en línia i la seua possible predicció, de manera que es puga orientar l'optimització dels futurs continguts publicats pel mitjà. Emmarcada en l'àmbit del periodisme digital, respon a la necessitat d'analitzar l'èxit dels continguts web de manera que es puga ajudar en la presa de decisions de l'equip editorial. Per a això, s'ha realitzat un extens estudi de les publicacions acadèmiques versades en les diferents disciplines que tenen lloc en aquesta tesi: la comunicació de continguts digitals, Twitter, la difusió de les notícies en Twitter, l'analítica web, la cibermetría, l'analítica en Twitter, l'anàlisi de tendències en Twitter i la publicitat web. Amb aquest marc, s'ha obtingut informació valuosa per a l'optimització futura dels continguts digitals, ja siga procedent de l'anàlisi estadística de les dades o de la possible predicció dels indicadors d'èxit de major interés per al mitjà. D'aquesta manera, es podria integrar de manera retroalimentada en l'estratègia de continguts i afavorir així la seua optimització iterativament. Per a això, s'han tingut en compte els següents objectius específics: investigar el concepte d'èxit en el periodisme digital, la xarxa social Twitter, l'analítica web i la publicitat en la web; dissenyar la metodologia i determinar quines eines i reportes són necessaris; extraure i processar les dades per a la seua anàlisi estadística; realitzar regressions que permeten obtindre equacions de predicció de les variables d'èxit seleccionades; i validar les equacions de predicció amb dades de test i obtindre la seua precisió, servint aquesta com a grau de confiança en la predicció. El disseny de la metodologia ha servit per a observar una sobre dispersió significativa en les dades, així com demostrar que l'èxit d'un contingut web té un caràcter fortament multifactorial, la qual cosa provoca una disminució en la variabilitat calculada mitjançant els indicadors proposats per investigacions prèvies. Aquesta tesi serveix, llavors, com a base per a una línia d'investigació sobre l'optimització de contingut digital basant-se en la predicció estadística del seu èxit. / Yeste Moreno, VM. (2021). Diseño de una metodología cibermétrica de cálculo del éxito para la optimización de contenidos web [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/176009 / TESIS

[ES] El síndrome de dolor regional complejo (SDRC) es un trastorno de dolor crónico debilitante que suele afectar a una extremidad, y se caracteriza por su compleja e incomprendida fisiopatología subyacente, lo que supone un reto para su diagnóstico y tratamiento. Para evitar el deterioro de la calidad de vida de los pacientes, la consecución de un diagnóstico y tratamiento tempranos marca un punto de inflexión. Entre los diferentes tratamientos, los bloqueos simpáticos lumbares (BSLs) tienen como objetivo aliviar el dolor y reducir algunos signos simpáticos de la afección. Este procedimiento intervencionista se lleva a cabo inyectando anestesia local alrededor de los ganglios simpáticos y, hasta ahora, se realiza frecuentemente bajo el control de diferentes técnicas de imagen, como los ultrasonidos o la fluoroscopia. Dado que la termografía infrarroja (TIR) ha demostrado ser una herramienta eficaz para evaluar la temperatura de la piel, y teniendo en cuenta el efecto vasodilatador que presentan los anestésicos locales inyectados, se ha considerado el uso de la IRT para la evaluación de los BSLs. El objetivo de esta tesis es, estudiar la capacidad de la TIR como una técnica complementaria para la evaluación de la eficacia en la ejecución de los BSLs. Para cumplir este objetivo, se han realizado tres estudios implementando la TIR en pacientes diagnosticados de SDRC de miembros inferiores sometidos a BSLs. El primer estudio se centra en la viabilidad de la TIR como herramienta complementaria para la evaluación de la eficacia ejecución de los BSLs. Cuando se realizan los BSLs, la colocación correcta de la aguja es crítica para llevar realizar el procedimiento técnicamente correcto y, en consecuencia, para lograr los resultados clínicos deseados. Para verificar la posición de la aguja, tradicionalmente se han utilizado técnicas de imagen, sin embargo, los BSLs bajo control fluoroscópico no siempre aseguran su exacta ejecución. Por este motivo, se han aprovechado las alteraciones térmicas inducidas por los anestésicos locales y se han evaluado mediante la TIR. Así, cuando en las imágenes infrarrojas se observaron cambios térmicos en la planta del pie afectado tras la inyección de lidocaína, se consideró que el BSL era exitoso. El segundo estudio trata del análisis cuantitativo de los datos térmicos recogidos en el entorno clínico a partir de diferentes parámetros basados en las temperaturas extraídas de ambos pies. Según los resultados, para predecir adecuadamente los BSLs exitosos, se deberían analizar las temperaturas de las plantas de los pies durante los primeros cuatro minutos tras la inyección del anestésico local. Así, la aplicación de la TIR en el entorno clínico podría ser de gran ayuda para evaluar la eficacia de ejecución de los BSLs mediante la evaluación de las temperaturas de los pies en tiempo real. Por último, el tercer estudio aborda el análisis cuantitativo mediante la implementación de herramientas de machine learning (ML) para evaluar su capacidad de clasificar automáticamente los BSLs. En este estudio se han utilizado una serie de características térmicas extraídas de las imágenes infrarrojas para evaluar cuatro algoritmos de ML para tres momentos diferentes después del instante de referencia (inyección de lidocaína). Los resultados indican que los cuatro modelos evaluados presentan buenos rendimientos para clasificar automáticamente los BSLs entre exitosos y fallidos. Por lo tanto, la combinación de parámetros térmicos junto con de clasificación ML muestra ser eficaz para la clasificación automática de los procedimientos de BSLs. En conclusión, el uso de la TIR como técnica complementaria en la práctica clínica diaria para la evaluación de los BSLs ha demostrado ser totalmente eficaz. Dado que es un método objetivo y relativamente sencillo de implementar, puede permitir que los médicos especialistas en dolor identifiquen los bloqueos realizados fallidos y, en consecuencia, puedan revertir esta situación. / [CA] La síndrome de dolor regional complex (SDRC) és un trastorn de dolor crònic debilitant que sol afectar una extremitat, i es caracteritza per la seua complexa i incompresa fisiopatologia subjacent, la qual cosa suposa un repte per al seu diagnòstic i tractament. Per a evitar la deterioració de la qualitat de vida dels pacients, la consecució d'un diagnòstic i tractament primerencs marca un punt d'inflexió. Entre els diferents tractaments , els bloquejos simpàtics lumbars (BSLs) tenen com a objectiu alleujar el dolor i reduir alguns signes simpàtics de l'afecció. Aquest procediment intervencionista es duu a terme injectant anestèsia local al voltant dels ganglis simpàtics i, fins ara, es realitza freqüentment sota el control de diferents tècniques d'imatge, com els ultrasons o la fluoroscopia. Atés que la termografia infraroja (TIR) ha demostrat ser una eina eficaç per a avaluar la temperatura de la pell, i tenint en compte l'efecte vasodilatador que presenten els anestèsics locals injectats, s'ha considerat l'ús de la TIR per a l'avaluació dels BSLs. L'objectiu d'aquesta tesi és, estudiar la capacitat de la TIR com una tècnica complementària per a l'avaluació de l'eficàcia en l'execució dels BSLs. Per a complir aquest objectiu, s'han realitzat tres estudis implementant la TIR en pacients diagnosticats de SDRC de membres inferiors sotmesos a BSLs. El primer estudi avalua la viabilitat de la TIR com a eina complementària per a l'analisi de l'eficàcia en l'execució dels BSLs. Quan es realitzen els BSLs, la col·locació correcta de l'agulla és crítica per a dur a terme el procediment tècnicament correcte i, en conseqüència, per a aconseguir els resultats clínics desitjats. Per a verificar la posició de l'agulla, tradicionalment s'han utilitzat tècniques d'imatge, no obstant això, els BSLs baix control fluoroscòpic no sempre asseguren la seua exacta execució. Per aquest motiu, s'han aprofitat les alteracions tèrmiques induïdes pels anestèsics locals i s'han avaluat mitjançant la TIR. Així, quan en les imatges infraroges es van observar canvis tèrmics en la planta del peu afectat després de la injecció de lidocaIna, es va considerar que el BSL era exitós. El segon estudi tracta de l'anàlisi quantitativa de les dades tèrmiques recollides en l'entorn clínic a partir de diferents paràmetres basats en les temperatures extretes d'ambdós peus. Segons els resultats, per a predir adequadament l'execució exitosa d'un BSL, s'haurien d'analitzar les temperatures de les plantes dels peus durant els primers quatre minuts després de la injecció de l'anestèsic local. Així, l'implementació de la TIR en l'entorn clínic podria ser de gran ajuda per a avaluar l'eficàcia d'execució dels BSLs mitjançant l'avaluació de les temperatures dels peus en temps real. El tercer estudi aborda l'anàlisi quantitativa mitjançant la implementació d'eines machine learning (ML) per a avaluar la seua capacitat de classificar automàticament els BSLs. En aquest estudi s'han utilitzat una sèrie de característiques tèrmiques extretes de les imatges infraroges per a avaluar quatre algorismes de ML per a tres moments diferents després de l'instant de referència (injecció de lidocaïna). Els resultats indiquen que els quatre models avaluats presenten bons rendiments per a classificar automàticament els BSLs en exitosos i fallits. Per tant, la combinació de paràmetres tèrmics juntament amb models de classificació ML mostra ser eficaç per a la classificació automàtica dels procediments de BSLs. En conclusió, l'ús de la TIR com a tècnica complementària en la pràctica clínica diària per a l'avaluació dels BSLs ha demostrat ser totalment eficaç. Atés que és un mètode objectiu i relativament senzill d'implementar, pot ajudar els metges especialistes en dolor a identificar els bloquejos realitzats fallits i, en conseqüència, puguen revertir aquesta situació. / [EN] Complex regional pain syndrome (CRPS) is a debilitating chronic pain condition that usually affects one limb, and it is characterized by its misunderstood underlying pathophysiology, resulting in both challenging diagnosis and treatment. To avoid the patients' impairment quality of life, the achievement of both an early diagnosis and treatment marks a turning point. Among the different treatment approaches, lumbar sympathetic blocks (LSBs) are addressed to alleviate the pain and reduce some sympathetic signs of the condition. This interventional procedure is performed by injecting local anaesthetic around the sympathetic ganglia and, until now, it has been performed under different imaging techniques, including the ultrasound or the fluoroscopy approaches. Since infrared thermography (IRT) has proven to be a powerful tool to evaluate skin temperatures and taking into account the vasodilatory effects of the local anaesthetics injected in the LSB, the use of IRT has been considered for the LSBs assessment. Therefore, the purpose of this thesis is to evaluate the capability of IRT as a complementary assessment technique for the LSBs procedures performance. To fulfil this aim, three studies have been conducted implementing the IRT in patients diagnosed with lower limbs CRPS undergoing LSBs. The first study focuses on the feasibility of IRT as a complementary assessment tool for LSBs performance, that is, for the confirmation of the proper needle position. When LSBs are performed, the correct needle placement is critical to carry out the procedure technically correct and, consequently, to achieve the desired clinical outcomes. To verify the needle placement position, imaging techniques have traditionally been used, however, LSBs under radioscopic guidance do not always ensure an exact performance. For this reason, the thermal alterations induced by the local anaesthetics, have been exploited and assessed by means of IRT. Thus, the LSB procedure was considered successfully performed when thermal changes within the affected plantar foot were observed in the infrared images after the lidocaine injection. The second study deals with the quantitative analysis of the thermal data collected in the clinical setting through the evaluation of different temperature-based parameters extracted from both feet. According to the results, the proper LSB success prediction could be achieved in the first four minutes after the block through the evaluation of the feet skin temperatures. Therefore, the implementation of IRT in the clinical setting might be of great help in assessing the LSBs performance by evaluating the plantar feet temperatures in real time. Finally, the third study addresses the quantitative analysis by implementing machine learning (ML) tools to assess their capability to automatically classify LSBs. In this study, a set of thermal features retrieved from the infrared images have been used to evaluate four ML algorithms for three different moments after the baseline time (lidocaine injection). The results indicate that all four models evaluated present good performance metrics to automatically classify LSBs into successful and failed. Therefore, combining infrared features with ML classification models shows to be effective for the LSBs procedures automatic classification. In conclusion, the use of IRT as a complementary technique in daily clinical practice for LSBs assessment has been evidenced entirely effective. Since IRT is an objective method and it is not very demanding to perform, it is of great help for pain physicians to identify failed procedures, and consequently, it allow them to reverse this situation. / Cañada Soriano, M. (2022). Infrared Thermography for the Assessment of Lumbar Sympathetic Blocks in Patients with Complex Regional Pain Syndrome [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181699 / TESIS

[ES] El Análisis de la Estructura de Documentos (Document Layout Analysis), aplicado a documentos manuscritos, tiene como objetivo obtener automáticamente la estructura intrínseca de dichos documentos. Su desarrollo como campo de investigación se extiende desde los sistemas de segmentación de caracteres desarrollados a principios de la década de 1960 hasta los sistemas complejos desarrollados en la actualidad, donde el objetivo es analizar estructuras de alto nivel (líneas de texto, párrafos, tablas, etc.) y la relación que existe entre ellas. Esta tesis, en primer lugar, define el objetivo del Análisis de la Estructura de Documentos desde una perspectiva probabilística. A continuación, la complejidad del problema se reduce a un conjunto de subproblemas complementarios bien conocidos, de manera que pueda ser gestionado por medio de recursos informáticos modernos. Concretamente se abordan tres de los principales problemas del Análisis de la Estructura de Documentos siguiendo una formulación probabilística. Específicamente se aborda la Detección de Línea Base (Baseline Detection), la Segmentación de Regiones (Region Segmentation) y la Determinación del Orden de Lectura (Reading Order Determination). Uno de los principales aportes de esta tesis es la formalización de los problemas de Detección de Línea Base y Segmentación de Regiones bajo un marco probabilístico, donde ambos problemas pueden ser abordados por separado o de forma integrada por los modelos propuestos. Este último enfoque ha demostrado ser muy útil para procesar grandes colecciones de documentos con recursos informáticos limitados. Posteriormente se aborda el subproblema de la Determinación del Orden de Lectura, que es uno de los subproblemas más importantes, aunque subestimados, del Análisis de la Extructura de Documentos, ya que es el nexo que permite convertir los datos extraídos de los sistemas de Reconocimiento Automático de Texto (Automatic Text Recognition Systems) en información útil. Por lo tanto, en esta tesis abordamos y formalizamos la Determinación del Orden de Lectura como un problema de clasificación probabilística por pares. Además, se proponen dos diferentes algoritmos de decodificación que reducen la complejidad computacional del problema. Por otra parte, se utilizan diferentes modelos estadísticos para representar la distribución de probabilidad sobre la estructura de los documentos. Estos modelos, basados en Redes Neuronales Artificiales (desde un simple Perceptrón Multicapa hasta complejas Redes Convolucionales y Redes de Propuesta de Regiones), se estiman a partir de datos de entrenamiento utilizando algoritmos de aprendizaje automático supervisados. Finalmente, todas las contribuciones se evalúan experimentalmente, no solo en referencias académicas estándar, sino también en colecciones de miles de imágenes. Se han considerado documentos de texto manuascritos y documentos musicales manuscritos, ya que en conjunto representan la mayoría de los documentos presentes en bibliotecas y archivos. Los resultados muestran que los métodos propuestos son muy precisos y versátiles en una amplia gama de documentos manuscritos. / [CA] L'Anàlisi de l'Estructura de Documents (Document Layout Analysis), aplicada a documents manuscrits, pretén automatitzar l'obtenció de l'estructura intrínseca d'un document. El seu desenvolupament com a camp d'investigació comprén des dels sistemes de segmentació de caràcters creats al principi dels anys 60 fins als complexos sistemes de hui dia que busquen analitzar estructures d'alt nivell (línies de text, paràgrafs, taules, etc) i les relacions entre elles. Aquesta tesi busca, primer de tot, definir el propòsit de l'anàlisi de l'estructura de documents des d'una perspectiva probabilística. Llavors, una vegada reduïda la complexitat del problema, es processa utilitzant recursos computacionals moderns, per a dividir-ho en un conjunt de subproblemes complementaris més coneguts. Concretament, tres dels principals subproblemes de l'Anàlisi de l'Estructura de Documents s'adrecen seguint una formulació probabilística: Detecció de la Línia Base Baseline Detection), Segmentació de Regions (Region Segmentation) i Determinació de l'Ordre de Lectura (Reading Order Determination). Una de les principals contribucions d'aquesta tesi és la formalització dels problemes de la Detecció de les Línies Base i dels de Segmentació de Regions en un entorn probabilístic, sent els dos problemes tractats per separat o integrats en conjunt pels models proposats. Aquesta última aproximació ha demostrat ser de molta utilitat per a la gestió de grans col·leccions de documents amb uns recursos computacionals limitats. Posteriorment s'ha adreçat el subproblema de la Determinació de l'Ordre de Lectura, sent un dels subproblemes més importants de l'Anàlisi d'Estructures de Documents, encara així subestimat, perquè és el nexe que permet transformar en informació d'utilitat l'extracció de dades dels sistemes de reconeixement automàtic de text. És per això que el fet de determinar l'ordre de lectura s'adreça i formalitza com un problema d'ordenació probabilística per parells. A més, es proposen dos algoritmes descodificadors diferents que reducix la complexitat computacional del problema. Per altra banda s'utilitzen diferents models estadístics per representar la distribució probabilística sobre l'estructura dels documents. Aquests models, basats en xarxes neuronals artificials (des d'un simple perceptron multicapa fins a complexes xarxes convolucionals i de propostes de regió), s'estimen a partir de dades d'entrenament mitjançant algoritmes d'aprenentatge automàtic supervisats. Finalment, totes les contribucions s'avaluen experimentalment, no només en referents acadèmics estàndard, sinó també en col·leccions de milers d'imatges. S'han considerat documents de text manuscrit i documents musicals manuscrits, ja que representen la majoria de documents presents a biblioteques i arxius. Els resultats mostren que els mètodes proposats són molt precisos i versàtils en una àmplia gamma de documents manuscrits. / [EN] Document Layout Analysis, applied to handwritten documents, aims to automatically obtain the intrinsic structure of a document. Its development as a research field spans from the character segmentation systems developed in the early 1960s to the complex systems designed nowadays, where the goal is to analyze high-level structures (lines of text, paragraphs, tables, etc) and the relationship between them. This thesis first defines the goal of Document Layout Analysis from a probabilistic perspective. Then, the complexity of the problem is reduced, to be handled by modern computing resources, into a set of well-known complementary subproblems. More precisely, three of the main subproblems of Document Layout Analysis are addressed following a probabilistic formulation, namely Baseline Detection, Region Segmentation and Reading Order Determination. One of the main contributions of this thesis is the formalization of Baseline Detection and Region Segmentation problems under a probabilistic framework, where both problems can be handled separately or in an integrated way by the proposed models. The latter approach is proven to be very useful to handle large document collections under restricted computing resources. Later, the Reading Order Determination subproblem is addressed. It is one of the most important, yet underestimated, subproblem of Document Layout Analysis, since it is the bridge that allows us to convert the data extracted from Automatic Text Recognition systems into useful information. Therefore, Reading Order Determination is addressed and formalized as a pairwise probabilistic sorting problem. Moreover, we propose two different decoding algorithms that reduce the computational complexity of the problem. Furthermore, different statistical models are used to represent the probability distribution over the structure of the documents. These models, based on Artificial Neural Networks (from a simple Multilayer Perceptron to complex Convolutional and Region Proposal Networks), are estimated from training data using supervised Machine Learning algorithms. Finally, all the contributions are experimentally evaluated, not only on standard academic benchmarks but also in collections of thousands of images. We consider handwritten text documents and handwritten musical documents as they represent the majority of documents in libraries and archives. The results show that the proposed methods are very accurate and versatile in a very wide range of handwritten documents. / Quirós Díaz, L. (2022). Layout Analysis for Handwritten Documents. A Probabilistic Machine Learning Approach [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181483 / TESIS

[ES] En los últimos años, el aprendizaje profundo ha cambiado significativamente el panorama en diversas áreas del campo de la inteligencia artificial, entre las que se incluyen la visión por computador, el procesamiento del lenguaje natural, robótica o teoría de juegos. En particular, el sorprendente éxito del aprendizaje profundo en múltiples aplicaciones del campo del procesamiento del lenguaje natural tales como el reconocimiento automático del habla (ASR), la traducción automática (MT) o la síntesis de voz (TTS), ha supuesto una mejora drástica en la precisión de estos sistemas, extendiendo así su implantación a un mayor rango de aplicaciones en la vida real. En este momento, es evidente que las tecnologías de reconocimiento automático del habla y traducción automática pueden ser empleadas para producir, de forma efectiva, subtítulos multilingües de alta calidad de contenidos audiovisuales. Esto es particularmente cierto en el contexto de los vídeos educativos, donde las condiciones acústicas son normalmente favorables para los sistemas de ASR y el discurso está gramaticalmente bien formado. Sin embargo, en el caso de TTS, aunque los sistemas basados en redes neuronales han demostrado ser capaces de sintetizar voz de un realismo y calidad sin precedentes, todavía debe comprobarse si esta tecnología está lo suficientemente madura como para mejorar la accesibilidad y la participación en el aprendizaje en línea. Además, existen diversas tareas en el campo de la síntesis de voz que todavía suponen un reto, como la clonación de voz inter-lingüe, la síntesis incremental o la adaptación zero-shot a nuevos locutores. Esta tesis aborda la mejora de las prestaciones de los sistemas actuales de síntesis de voz basados en redes neuronales, así como la extensión de su aplicación en diversos escenarios, en el contexto de mejorar la accesibilidad en el aprendizaje en línea. En este sentido, este trabajo presta especial atención a la adaptación a nuevos locutores y a la clonación de voz inter-lingüe, ya que los textos a sintetizar se corresponden, en este caso, a traducciones de intervenciones originalmente en otro idioma. / [CA] Durant aquests darrers anys, l'aprenentatge profund ha canviat significativament el panorama en diverses àrees del camp de la intel·ligència artificial, entre les quals s'inclouen la visió per computador, el processament del llenguatge natural, robòtica o la teoria de jocs. En particular, el sorprenent èxit de l'aprenentatge profund en múltiples aplicacions del camp del processament del llenguatge natural, com ara el reconeixement automàtic de la parla (ASR), la traducció automàtica (MT) o la síntesi de veu (TTS), ha suposat una millora dràstica en la precisió i qualitat d'aquests sistemes, estenent així la seva implantació a un ventall més ampli a la vida real. En aquest moment, és evident que les tecnologies de reconeixement automàtic de la parla i traducció automàtica poden ser emprades per a produir, de forma efectiva, subtítols multilingües d'alta qualitat de continguts audiovisuals. Això és particularment cert en el context dels vídeos educatius, on les condicions acústiques són normalment favorables per als sistemes d'ASR i el discurs està gramaticalment ben format. No obstant això, al cas de TTS, encara que els sistemes basats en xarxes neuronals han demostrat ser capaços de sintetitzar veu d'un realisme i qualitat sense precedents, encara s'ha de comprovar si aquesta tecnologia és ja prou madura com per millorar l'accessibilitat i la participació en l'aprenentatge en línia. A més, hi ha diverses tasques al camp de la síntesi de veu que encara suposen un repte, com ara la clonació de veu inter-lingüe, la síntesi incremental o l'adaptació zero-shot a nous locutors. Aquesta tesi aborda la millora de les prestacions dels sistemes actuals de síntesi de veu basats en xarxes neuronals, així com l'extensió de la seva aplicació en diversos escenaris, en el context de millorar l'accessibilitat en l'aprenentatge en línia. En aquest sentit, aquest treball presta especial atenció a l'adaptació a nous locutors i a la clonació de veu interlingüe, ja que els textos a sintetitzar es corresponen, en aquest cas, a traduccions d'intervencions originalment en un altre idioma. / [EN] In recent years, deep learning has fundamentally changed the landscapes of a number of areas in artificial intelligence, including computer vision, natural language processing, robotics, and game theory. In particular, the striking success of deep learning in a large variety of natural language processing (NLP) applications, including automatic speech recognition (ASR), machine translation (MT), and text-to-speech (TTS), has resulted in major accuracy improvements, thus widening the applicability of these technologies in real-life settings. At this point, it is clear that ASR and MT technologies can be utilized to produce cost-effective, high-quality multilingual subtitles of video contents of different kinds. This is particularly true in the case of transcription and translation of video lectures and other kinds of educational materials, in which the audio recording conditions are usually favorable for the ASR task, and there is a grammatically well-formed speech. However, although state-of-the-art neural approaches to TTS have shown to drastically improve the naturalness and quality of synthetic speech over conventional concatenative and parametric systems, it is still unclear whether this technology is already mature enough to improve accessibility and engagement in online learning, and particularly in the context of higher education. Furthermore, advanced topics in TTS such as cross-lingual voice cloning, incremental TTS or zero-shot speaker adaptation remain an open challenge in the field. This thesis is about enhancing the performance and widening the applicability of modern neural TTS technologies in real-life settings, both in offline and streaming conditions, in the context of improving accessibility and engagement in online learning. Thus, particular emphasis is placed on speaker adaptation and cross-lingual voice cloning, as the input text corresponds to a translated utterance in this context. / Pérez González De Martos, AM. (2022). Deep Neural Networks for Automatic Speech-To-Speech Translation of Open Educational Resources [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/184019 / TESIS / Premios Extraordinarios de tesis doctorales

Esta tesis doctoral tiene como fin realizar una revisión de los principios económicos del turismo desde una perspectiva de la economía de la innovación, analizar el potencial impacto de la aplicación de IA en la industria turística a todos los niveles, y el estudio del mercado turístico más disruptivo de las últimas décadas: la economía de plataforma, ejemplificada en el caso de estudio de Airbnb. En este Capítulo I se establece el hilo conductor de los apartados de los que consta esta tesis en formato compendio, inspirada en diversos trabajos, entre los que se incluyen los publicados por el doctorando en esta etapa predoctoral. Para ello se presenta el diseño de la investigación, explicando detalladamente todo el proceso realizado para lograr el planteamiento de la tesis y la consecución de los objetivos y se dedica un breve apartado para presentar las principales conclusiones de la tesis. El Capítulo II de esta investigación está dedicado a la revisión de la evolución del concepto de innovación y su importancia en la teoría económica. Para ello nos basaremos en referentes teóricos que han estudiado el papel de la tecnología y la innovación en el crecimiento económico, como Schumpeter, Solow, Romer o Lucas. Con ello se pretende comprender el impacto que están teniendo los cambios disruptivos que vivimos en la economía, para posteriormente aplicarlos a la transformación de la estructura de la industria turística. En el Capítulo III se realiza un análisis aplicado de la innovación y del impacto de las nuevas tecnologías en el sector turístico. En él se estudiará el estado de la innovación del sector, realizando importantes aclaraciones sobre la capacidad que tiene la industria para adaptar o desarrollar tecnologías disruptivas. Además, se explicarán los principios digitales que están transformando la industria turística y el nuevo ciclo de investigación derivado de la aparición del Big Data y que está protagonizado por técnicas basadas en algoritmos de Machine Learning, justificando así la elección del sector turístico como caso de estudio. En el Capítulo IV se realiza una revisión completa del proceso transformador que está viviendo la estructura de la industria turística debido al cambio de paradigma tecnológico. Así, se estudia cómo estos procesos innovadores están desarrollando una nueva demanda turística basada en los datos, cómo se está reinventando la cadena de valor turística, cómo se fijan los precios turísticos en un mercado con información casi perfecta, qué retos supone para el mercado laboral y formativo del sector, y qué papel juegan en el surgimiento de nuevos competidores de base tecnológica en el sector. En los Capítulos V y VI se escoge como caso de estudio aplicado el mercado alojativo, utilizando la información de Airbnb. Sin duda, esta empresa representa muchos de los desafíos a los que se enfrenta el sector en cuestiones tecnológicas, de regulación política, intervención de mercado, reinterpretación de la cadena de valor turística, aparición de shocks económicos o pandémicos a los que se deben enfrentar los investigadores. El Capítulo V tiene como objeto de análisis la ciudad de Madrid, cuarto destino por número de anuncios de Airbnb en Europa. Para este caso aplicado se estudia si la pandemia de la COVID-19 tuvo un impacto significativo en la estructura de la oferta y de la demanda de Airbnb. Para ello, el estudio parte de un modelo logit de datos de panel hedónicos, se aplican diferentes métodos alternativos de selección de variables y pruebas de verosimilitud para confirmar la existencia del cambio estructural que afecte a la toma de decisiones a la hora de alquilar un apartamento de la Plataforma. El Capítulo VI centra el estudio en la Comunidad Valenciana, uno de los principales destinos turísticos de sol y playa, para realizar un análisis sobre la fijación de precios del alojamiento turístico en la plataforma. Este caso de estudio tiene por objetivo analizar si la aplicación de algoritmos de ML permite a las empresas optimizar precios de una manera más eficiente que modelos tradicionales. Para ello, se enfrenta el rendimiento de un modelo de precios hedónicos tradicional frente a un modelo de estimación basado en redes neuronales, comprobándose el mejor ajuste en la capacidad predictiva de las técnicas basadas en machine learning a la hora de fijar precios. De este modo la tesis doctoral constituye una valiosa y novedosa aportación al nuevo ciclo de investigación del sector. Propone una exhaustiva revisión de todas las implicaciones y las aplicaciones que tienen las nuevas tecnologías en el turismo y de las ventajas del uso de técnicas de análisis basadas machine learning para los investigadores en su estudio.

[ES] Los Cuidados Paliativos (PC) son cuidados médicos especializados cuyo objetivo esmejorar la calidad de vida de los pacientes con enfermedades graves. Históricamente,se han aplicado a los pacientes en fase terminal, especialmente a los que tienen undiagnóstico oncológico. Sin embargo, los resultados de las investigaciones actualessugieren que la PC afecta positivamente a la calidad de vida de los pacientes condiferentes enfermedades. La tendencia actual sobre la PC es incluir a pacientes nooncológicos con afecciones como la EPOC, la insuficiencia de funciones orgánicas ola demencia. Sin embargo, la identificación de los pacientes con esas necesidades escompleja, por lo que se requieren herramientas alternativas basadas en datos clínicos. La creciente demanda de PC puede beneficiarse de una herramienta de cribadopara identificar a los pacientes con necesidades de PC durante el ingreso hospitalario.Se han propuesto varias herramientas, como la Pregunta Sorpresa (SQ) o la creaciónde diferentes índices y puntuaciones, con distintos grados de éxito. Recientemente,el uso de algoritmos de inteligencia artificial, en concreto de Machine Learning (ML), ha surgido como una solución potencial dada su capacidad de aprendizaje a partirde las Historias Clínicas Electrónicas (EHR) y con la expectativa de proporcionarpredicciones precisas para el ingreso en programas de PC. Esta tesis se centra en la creación de herramientas digitales basadas en ML para la identificación de pacientes con necesidades de cuidados paliativos en el momento del ingreso hospitalario. Hemos utilizado la mortalidad y la fragilidad como los dos criterios clínicos para la toma de decisiones, siendo la corta supervivencia y el aumento de la fragilidad, nuestros objetivos para hacer predicciones. También nos hemos centrado en la implementación de estas herramientas en entornos clínicos y en el estudio de su usabilidad y aceptación en los flujos de trabajo clínicos. Para lograr estos objetivos, en primer lugar, estudiamos y comparamos algoritmos de ML para la supervivencia a un año en pacientes adultos durante el ingreso hospitalario. Para ello, definimos una variable binaria a predecir, equivalente a la SQ y definimos el conjunto de variables predictivas basadas en la literatura. Comparamos modelos basados en Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (kNN), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) y Multilayer Perceptron (MLP), atendiendo a su rendimiento, especialmente al Área bajo la curva ROC (AUC ROC). Además, obtuvimos información sobre la importancia de las variables para los modelos basados en árboles utilizando el criterio GINI. En segundo lugar, estudiamos la medición de la fragilidad de la calidad de vida(QoL) en los candidatos a la intervención en PC. Para este segundo estudio, redujimosla franja de edad de la población a pacientes ancianos (≥ 65 años) como grupo objetivo. A continuación, creamos tres modelos diferentes: 1) la adaptación del modelo demortalidad a un año para pacientes ancianos, 2) un modelo de regresión para estimarel número de días desde el ingreso hasta la muerte para complementar los resultadosdel primer modelo, y finalmente, 3) un modelo predictivo del estado de fragilidad aun año. Estos modelos se compartieron con la comunidad académica a través de unaaplicación web b que permite la entrada de datos y muestra la predicción de los tresmodelos y unos gráficos con la importancia de las variables. En tercer lugar, propusimos una versión del modelo de mortalidad a un año enforma de calculadora online. Esta versión se diseñó para maximizar el acceso de losprofesionales minimizando los requisitos de datos y haciendo que el software respondiera a las plataformas tecnológicas actuales. Así pues, se eliminaron las variablesadministrativas específicas de la fuente de datos y se trabajó en un proceso para minimizar las variables de entrada requeridas, manteniendo al mismo tiempo un ROCAUC elevado del modelo. Como resultado, e / [CA] Les Cures Pal·liatives (PC) són cures mèdiques especialitzades l'objectiu de les qualsés millorar la qualitat de vida dels pacients amb malalties greus. Històricament, s'hanaplicat als pacients en fase terminal, especialment als quals tenen un diagnòstic oncològic. No obstant això, els resultats de les investigacions actuals suggereixen que lesPC afecten positivament a la qualitat de vida dels pacients amb diferents malalties. Latendència actual sobre les PC és incloure a pacients no oncològics amb afeccions comla malaltia pulmonar obstructiva crònica, la insuficiència de funcions orgàniques o lademència. No obstant això, la identificació dels pacients amb aqueixes necessitats éscomplexa, per la qual cosa es requereixen eines alternatives basades en dades clíniques. La creixent demanda de PC pot beneficiar-se d'una eina de garbellat per a identificar als pacients amb necessitats de PC durant l'ingrés hospitalari. S'han proposatdiverses eines, com la Pregunta Sorpresa (SQ) o la creació de diferents índexs i puntuacions, amb diferents graus d'èxit. Recentment, l'ús d'algorismes d'intel·ligènciaartificial, en concret de Machine Learning (ML), ha sorgit com una potencial soluciódonada la seua capacitat d'aprenentatge a partir de les Històries Clíniques Electròniques (EHR) i amb l'expectativa de proporcionar prediccions precises per a l'ingrés enprogrames de PC. Aquesta tesi se centra en la creació d'eines digitals basades en MLper a la identificació de pacients amb necessitats de cures pal·liatives durant l'ingréshospitalari. Hem utilitzat mortalitat i fragilitat com els dos criteris clínics per a lapresa de decisions, sent la curta supervivència i la major fragilitat els nostres objectiusa predir. Després, ens hem centrat en la seua implementació en entorns clínics i hemestudiat la seua usabilitat i acceptació en els fluxos de treball clínics.Aquesta tesi se centra en la creació d'eines digitals basades en ML per a la identificació de pacients amb necessitats de cures pal·liatives en el moment de l'ingrés hospitalari. Hem utilitzat la mortalitat i la fragilitat com els dos criteris clínics per ala presa de decisions, sent la curta supervivència i l'augment de la fragilitat, els nostresobjectius per a fer prediccions. També ens hem centrat en la implementació d'aquesteseines en entorns clínics i en l'estudi de la seua usabilitat i acceptació en els fluxos detreball clínics. Per a aconseguir aquests objectius, en primer lloc, estudiem i comparem algorismesde ML per a la supervivència a un any en pacients adults durant l'ingrés hospitalari.Per a això, definim una variable binària a predir, equivalent a la SQ i definim el conjuntde variables predictives basades en la literatura. Comparem models basats en Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (kNN), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) i Multilayer Perceptron (MLP), atenent el seu rendiment,especialment a l'Àrea sota la corba ROC (AUC ROC). A més, vam obtindre informaciósobre la importància de les variables per als models basats en arbres utilitzant el criteri GINI. En segon lloc, estudiem el mesurament de la fragilitat de la qualitat de vida (QoL)en els candidats a la intervenció en PC. Per a aquest segon estudi, vam reduir lafranja d'edat de la població a pacients ancians (≥ 65 anys) com a grup objectiu. Acontinuació, creem tres models diferents: 1) l'adaptació del model de mortalitat a unany per a pacients ancians, 2) un model de regressió per a estimar el nombre de dies desde l'ingrés fins a la mort per a complementar els resultats del primer model, i finalment,3) un model predictiu de l'estat de fragilitat a un any. Aquests models es van compartiramb la comunitat acadèmica a través d'una aplicació web c que permet l'entrada dedades i mostra la predicció dels tres models i uns gràfics amb la importància de lesvariables. En tercer lloc, vam proposar una versió del model de mortalitat a un any en formade calculadora en línia. Aquesta versió es va di / [EN] Palliative Care (PC) is specialized medical care that aims to improve patients' quality of life with serious illnesses. Historically, it has been applied to terminally ill patients, especially those with oncologic diagnoses. However, current research results suggest that PC positively affects the quality of life of patients with different conditions. The current trend on PC is to include non-oncological patients with conditions such as Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), organ function failure or dementia. However, the identification of patients with those needs is complex, and therefore alternative tools based on clinical data are required. The growing demand for PC may benefit from a screening tool to identify patients with PC needs during hospital admission. Several tools, such as the Surprise Question (SQ) or the creation of different indexes and scores, have been proposed with varying degrees of success. Recently, the use of artificial intelligence algorithms, specifically Machine Learning (ML), has arisen as a potential solution given their capacity to learn from the Electronic Health Records (EHRs) and with the expectation to provide accurate predictions for admission to PC programs. This thesis focuses on creating ML-based digital tools for identifying patients with palliative care needs at hospital admission. We have used mortality and frailty as the two clinical criteria for decision-making, being short survival and increased frailty, as our targets to make predictions. We also have focused on implementing these tools in clinical settings and studying their usability and acceptance in clinical workflows. To accomplish these objectives, first, we studied and compared ML algorithms for one-year survival in adult patients during hospital admission. To do so, we defined a binary variable to predict, equivalent to the SQ and defined the set of predictive variables based on literature. We compared models based on Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (kNN), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) and Multilayer Perceptron (MLP), attending to their performance, especially to the Area under the ROC curve (AUC ROC). Additionally, we obtained information on the importance of variables for tree-based models using the GINI criterion. Second, we studied frailty measurement of Quality of Life (QoL) in candidates for PC intervention. For this second study, we narrowed the age of the population to elderly patients (≥ 65 years) as the target group. Then we created three different models: 1) for the adaptation of the one-year mortality model for elderly patients, 2) a regression model to estimate the number of days from admission to death to complement the results of the first model, and finally, 3) a predictive model for frailty status at one year. These models were shared with the academic community through a web application a that allows data input and shows the prediction from the three models and some graphs with the importance of the variables. Third, we proposed a version of the 1-year mortality model in the form of an online calculator. This version was designed to maximize access from professionals by minimizing data requirements and making the software responsive to the current technological platforms. So we eliminated the administrative variables specific to the dataset source and worked on a process to minimize the required input variables while maintaining high the model's AUC ROC. As a result, this model retained most of the predictive power and required only seven bed-side inputs. Finally, we evaluated the Clinical Decision Support System (CDSS) web tool on PC with an actual set of users. This evaluation comprised three domains: evaluation of participant's predictions against the ML baseline, the usability of the graphical interface, and user experience measurement. A first evaluation was performed, followed by a period of implementation of improvements and corrections to the pla / Blanes Selva, V. (2022). Clinical Decision Support Systems for Palliative Care Referral: Design and Evaluation of Frailty and Mortality Predictive Models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190993

Tesis por compendio / [ES] Durante la última década, los medios de comunicación han experimentado una revolución, alejándose de la televisión convencional hacia las plataformas de contenido bajo demanda. Además, esta revolución no ha cambiado solamente la manera en la que nos entretenemos, si no también la manera en la que aprendemos. En este sentido, las plataformas de contenido educativo bajo demanda también han proliferado para proporcionar recursos educativos de diversos tipos. Estas nuevas vías de distribución de contenido han llegado con nuevos requisitos para mejorar la accesibilidad, en particular las relacionadas con las dificultades de audición y las barreras lingüísticas. Aquí radica la oportunidad para el reconocimiento automático del habla (RAH) para cumplir estos requisitos, proporcionando subtitulado automático de alta calidad. Este subtitulado proporciona una base sólida para reducir esta brecha de accesibilidad, especialmente para contenido en directo o streaming. Estos sistemas de streaming deben trabajar bajo estrictas condiciones de tiempo real, proporcionando la subtitulación tan rápido como sea posible, trabajando con un contexto limitado. Sin embargo, esta limitación puede conllevar una degradación de la calidad cuando se compara con los sistemas para contenido en diferido u offline. Esta tesis propone un sistema de RAH en streaming con baja latencia, con una calidad similar a un sistema offline. Concretamente, este trabajo describe el camino seguido desde el sistema offline híbrido inicial hasta el eficiente sistema final de reconocimiento en streaming. El primer paso es la adaptación del sistema para efectuar una sola iteración de reconocimiento haciendo uso de modelos de lenguaje estado del arte basados en redes neuronales. En los sistemas basados en múltiples iteraciones estos modelos son relegados a una segunda (o posterior) iteración por su gran coste computacional. Tras adaptar el modelo de lenguaje, el modelo acústico basado en redes neuronales también tiene que adaptarse para trabajar con un contexto limitado. La integración y la adaptación de estos modelos es ampliamente descrita en esta tesis, evaluando el sistema RAH resultante, completamente adaptado para streaming, en conjuntos de datos académicos extensamente utilizados y desafiantes tareas basadas en contenidos audiovisuales reales. Como resultado, el sistema proporciona bajas tasas de error con un reducido tiempo de respuesta, comparables al sistema offline. / [CA] Durant l'última dècada, els mitjans de comunicació han experimentat una revolució, allunyant-se de la televisió convencional cap a les plataformes de contingut sota demanda. A més a més, aquesta revolució no ha canviat només la manera en la que ens entretenim, si no també la manera en la que aprenem. En aquest sentit, les plataformes de contingut educatiu sota demanda també han proliferat pera proporcionar recursos educatius de diversos tipus. Aquestes noves vies de distribució de contingut han arribat amb nous requisits per a millorar l'accessibilitat, en particular les relacionades amb les dificultats d'audició i les barreres lingüístiques. Aquí radica l'oportunitat per al reconeixement automàtic de la parla (RAH) per a complir aquests requisits, proporcionant subtitulat automàtic d'alta qualitat. Aquest subtitulat proporciona una base sòlida per a reduir aquesta bretxa d'accessibilitat, especialment per a contingut en directe o streaming. Aquests sistemes han de treballar sota estrictes condicions de temps real, proporcionant la subtitulació tan ràpid com sigui possible, treballant en un context limitat. Aquesta limitació, però, pot comportar una degradació de la qualitat quan es compara amb els sistemes per a contingut en diferit o offline. Aquesta tesi proposa un sistema de RAH en streaming amb baixa latència, amb una qualitat similar a un sistema offline. Concretament, aquest treball descriu el camí seguit des del sistema offline híbrid inicial fins l'eficient sistema final de reconeixement en streaming. El primer pas és l'adaptació del sistema per a efectuar una sola iteració de reconeixement fent servir els models de llenguatge de l'estat de l'art basat en xarxes neuronals. En els sistemes basats en múltiples iteracions aquests models son relegades a una segona (o posterior) iteració pel seu gran cost computacional. Un cop el model de llenguatge s'ha adaptat, el model acústic basat en xarxes neuronals també s'ha d'adaptar per a treballar amb un context limitat. La integració i l'adaptació d'aquests models és àmpliament descrita en aquesta tesi, avaluant el sistema RAH resultant, completament adaptat per streaming, en conjunts de dades acadèmiques àmpliament utilitzades i desafiants tasques basades en continguts audiovisuals reals. Com a resultat, el sistema proporciona baixes taxes d'error amb un reduït temps de resposta, comparables al sistema offline. / [EN] Over the last decade, the media have experienced a revolution, turning away from the conventional TV in favor of on-demand platforms. In addition, this media revolution not only changed the way entertainment is conceived but also how learning is conducted. Indeed, on-demand educational platforms have also proliferated and are now providing educational resources on diverse topics. These new ways to distribute content have come along with requirements to improve accessibility, particularly related to hearing difficulties and language barriers. Here is the opportunity for automatic speech recognition (ASR) to comply with these requirements by providing high-quality automatic captioning. Automatic captioning provides a sound basis for diminishing the accessibility gap, especially for live or streaming content. To this end, streaming ASR must work under strict real-time conditions, providing captions as fast as possible, and working with limited context. However, this limited context usually leads to a quality degradation as compared to the pre-recorded or offline content. This thesis is aimed at developing low-latency streaming ASR with a quality similar to offline ASR. More precisely, it describes the path followed from an initial hybrid offline system to an efficient streaming-adapted system. The first step is to perform a single recognition pass using a state-of-the-art neural network-based language model. In conventional multi-pass systems, this model is often deferred to the second or later pass due to its computational complexity. As with the language model, the neural-based acoustic model is also properly adapted to work with limited context. The adaptation and integration of these models is thoroughly described and assessed using fully-fledged streaming systems on well-known academic and challenging real-world benchmarks. In brief, it is shown that the proposed adaptation of the language and acoustic models allows the streaming-adapted system to reach the accuracy of the initial offline system with low latency. / Jorge Cano, J. (2022). Streaming Automatic Speech Recognition with Hybrid Architectures and Deep Neural Network Models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/191001 / Compendio