[EN] Over the last 20 years health system has been revolutionized by imaging technology so diagnostic imaging has become the mainstay of the management of patients. Nowadays, degeneration of the intervertebral discs, herniation and spinal stenosis are very common entities that affect millions of people and cause back pain. The development of computer-aided diagnosis (CAD) methods for classifying and quantifying these pathologies has increased in the past decade as a way to assist radiologists in the diagnosis task. So, the main objective of the first part of this Doctoral Thesis is the development of a CAD software for the classification and quantification of spine disease by means of Magnetic Resonance image analysis. To this end, two different groups of patients have been used, one as training group (14 patients) and the other as testing group (53 patients). To classify disc degeneration according to the gold standard, Pfirrmann classification, a method mainly based on the measurement of disc signal intensity and structure has been developed. The method developed to detect disc herniations has been focused on disc segmentation and its approximation by an ellipse, in this way it is possible to extract disc shape features for detecting contour abnormalities. The method developed to detect spinal stenosis, based on signal intensity, has been developed to extract the spinal canal and, by applying different techniques, to detect spinal stenosis at every intervertebral disc level and quantify the severity of the pathology. The results have shown a segmentation inaccuracy below 1%. Regarding reproducibility, it has been obtained an almost perfect agreement (measured by the k and ICC statistics) for all the analysed pathologies. The results have shown that the developed methods can assist radiologists to perform their decision-making tasks, providing support for enhanced reproducibility of MRI reports and achieving greater objectivity. However, not only the intervertebral discs are susceptible to suffer several pathologies. The vertebral bodies are also subject to a wide variety of diseases because of different circumstances. So, prior to any diagnosis task, an accurate detection and segmentation of the vertebral bodies are the first crucial steps. Therefore, the main objective of the second part of this Doctoral Thesis is the development of an automatic method for the detection and segmentation of the spine in Computed Tomography imaging. Performing an automatic and robust segmentation is a very challenging task due to the difficulty discriminating between the ribs and the vertebral bodies. To overcome this problem, two different segmentation methods have been combined: the first method uses a Level-Set method to perform an initial segmentation; the second method uses a probabilistic atlas to refine the initial segmentation with a special focus on ribs suppression. So a 3D volume indicating the probability of each voxel of belonging to the spine has been developed, by means of a set of images, corresponding to 14 patients (training group), manually segmented by an expert. The generated probability map has been deformed and adapted to each testing case. To evaluate the segmentation results and the improvement obtained after applying the atlas to the initial segmentation, the Dice similarity coefficient (DSC) and the Hausdorff distance (HD) have been used. The results have shown up an average of 11 mm of improvement in segmentation accuracy in terms of HD, obtaining an overall final average of 14,98 ± 1,32 mm. A refinement of 1,3 % has been obtained in terms of DSC, with a global value of 91,75 ± 1,20 %. The study has demonstrated that the atlas is able to detect and appropriately eliminate the ribs while improving the segmentation accuracy. / [ES] En los últimos 20 años el sistema sanitario se ha visto revolucionado por la tecnología de la imagen, por lo que el diagnóstico por imagen se ha convertido en un pilar fundamental en el manejo de los pacientes. Hoy en día la degeneración de los discos intervertebrales, la hernia discal y la estenosis del canal vertebral, son tres patologías que afectan a millones de personas y causan dolor de espalda. El desarrollo de sistemas CAD para clasificar y cuantificar estas patologías se ha incrementado en la última década como una forma de ayuda al radiólogo en el diagnóstico. Por tanto, la primera parte de esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el desarrollo de un sistema CAD para la clasificación y cuantificación de la patología discal por medio del análisis de Imagen por Resonancia Magnética. Con este fin se han utilizado dos grupos de pacientes, uno como grupo de entrenamiento (14 pacientes) y el otro como grupo de prueba (53 pacientes). Para la clasificación de la degeneración discal se ha desarrollado un método basado en el cálculo de la estructura del disco y de su señal de intensidad. El método de detección de herniaciones se ha centrado en la segmentación del disco y su aproximación por una elipse, para extraer así información sobre la forma del disco. El método de detección de estenosis, basado en la señal de intensidad, ha sido desarrollado para extraer el canal vertebral y, con la aplicación de diferentes técnicas, detectar estrechamientos a la altura de los discos y cuantificar la gravedad de los mismos. Los resultados han demostrado una alta precisión en la segmentación, con un error inferior al 1 %. En cuanto a la reproducibilidad, se ha obtenido un acuerdo casi perfecto (medido con los coeficientes CCI y k) para todas las patologías analizadas. Los resultados obtenidos demuestran que los métodos desarrollados pueden servir de ayuda al radiólogo en el diagnóstico, mejorando la reproducibilidad y logrando una mayor objetividad. Sin embargo, no sólo los discos intervertebrales son susceptibles de sufrir alguna patología. Los cuerpos vertebrales también pueden sufrir lesiones por diversas circunstancias. No obstante, antes de realizar cualquier tarea de diagnóstico, llevar a cabo una detección y segmentación precisa de los cuerpos vertebrales es un primer paso crucial. Así pues, la segunda parte de esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el desarrollo de un método automático para la detección y segmentación de la columna vertebral por medio del análisis de Tomografía Computarizada. Llevar a cabo una segmentación automática y precisa es una tarea complicada debido principalmente a la gran dificultad para distinguir entre los cuerpos vertebrales y las costillas. Para solucionar este problema se han combinado dos métodos de segmentación diferentes: el primero utiliza un método Level-Set para llevar a cabo una segmentación inicial; el segundo utiliza un atlas probabilístico, para refinar la segmentación inicial, con un enfoque especial en la supresión de las costillas. Por tanto, se ha obtenido un volumen 3D indicando la probabilidad de cada voxel de pertenecer o no a la columna vertebral, por medio de un conjunto de imágenes correspondientes a 14 pacientes segmentadas manualmente por un experto. El mapa de probabilidad generado ha sido deformado y adaptado a cada uno de los 7 pacientes del grupo de prueba. Para evaluar los resultados de la segmentación y la mejora obtenida después de aplicar el atlas a la segmentación inicial, se ha utilizado el coeficiente Dice (DSC) y la distancia Hausdorff (HD). Los resultados han demostrado una mejora en la precisión de la segmentación de 11 mm de media en términos de HD, con una media global de 14,98 ± 1,32 mm. En términos de DSC se ha obtenido una mejora de un 1,3 % , con una media global de 91,75 ± 1,20 %. El estudio ha demostrado que el atlas es capaz de detectar y eliminar apropiadamente las estructuras costales / [CA] En els últims 20 anys el sistema sanitari s'ha vist revolucionat per la tecnologia de la imatge, per la qual cosa el diagnòstic per imatge s'ha convertit en un pilar fonamental en el maneig dels pacients. Hui en dia la degeneració dels discos intervertebrals, l'hèrnia discal i l'estenosi del canal vertebral, són tres patologies molt comunes que afecten milions de persones i causen dolor d'esquena. El desenvolupament de sistemes CAD per a classificar i quantificar estes patologies s'ha incrementat en l'última dècada com una forma d'ajuda al radiòleg en el diagnòstic. Per tant, la primera part d'aquesta Tesi Doctoral té com a objectiu el desenvolupament d'un sistema CAD per a la classificació i quantificació de la patologia discal per mitjà de l'anàlisi d'Imatge per Ressonància Magnètica. Amb aquest fi s'han utilitzat dos grups de pacients distints, un com a grup d'entrenament (14 pacients) i l'altre com a grup de prova (53 pacients). Per a la classificació de la degeneració discal, s'ha desenvolupat un mètode basat en el càlcul de l'estructura del disc i del seu senyal d'intensitat. El mètode de detecció d'herniacions s'ha centrat en la segmentació del disc i la seua aproximació per una el·lipse, per a extraure així informació sobre la forma del disc. El mètode de detecció d'estenosi, basat en el senyal d'intensitat, ha sigut desenvolupat per a extraure el canal vertebral i amb l'aplicació de diferents tècniques detectar estrenyiments a l'altura dels discos i quantificar la gravetat dels mateixos. Els resultats han demostrat una alta precisió en la segmentació, amb un error inferior a l'1 %. En quant a la reproduïbilitat, s'ha obtingut un acord quasi perfecte (mesurat amb els coeficients CCI i k) per a totes les patologies analitzades. Els resultats obtinguts demostren que els mètodes desenvolupats poden servir d'ajuda al radiòleg en el diagnòstic, millorant la reproduïbilitat i aconseguint una major objectivitat. No obstant això, no sols els discos intervertebrals són susceptibles de patir alguna patologia. Els cossos vertebrals també poden patir lesions per diverses circumstàncies. Per tant, abans de realitzar qualsevol tasca de diagnòstic, dur a terme una detecció i segmentació precisa dels cossos vertebrals és un primer pas crucial. Així, doncs, la segona part d'aquesta Tesi Doctoral té com a objectiu el desenvolupament d'un mètode automàtic per a la detecció i segmentació de la columna vertebral per mitjà de l'anàlisi de Tomografia Computada. Dur a terme una segmentació automàtica i precisa és una tasca complicada degut principalment a la gran dificultat per a distingir entre els cossos vertebrals i les costelles. Per a solucionar aquest problema s'han combinat dos mètodes de segmentació diferents: el primer utilitza un mètode Level-Set per a dur a terme una segmentació inicial; el segon utilitza un atles probabilístic, per a refinar la segmentació inicial amb un enfocament especial en la supressió de les costelles. Per tant, s'ha obtingut un volum 3D indicant la probabilitat de cada voxel de pertànyer o no a la columna vertebral, per mitjà d'un conjunt d'imatges corresponents a 14 pacients (grup d'entrenament) segmentades manualment per un expert. El mapa de probabilitat generat ha sigut deformat i adaptat a cadascun dels 7 pacients del grup de prova. Per a avaluar els resultats de la segmentació i la millora obtinguda després d'aplicar l'atles a la segmentació inicial, s'ha utilitzat el coeficient Dice (DSC) i la distància Hausdorff (HD). Els resultats han demostrat una millora en la precisió de la segmentació d'11 mm de mitja en termes de HD, amb una mitja global de 14,98 ± 1,32 mm. S'ha obtingut una millora d'un 1,3 % en termes de DSC, amb una mitja global de 91,75 ± 1,20 %. L'estudi ha demostrat que l'atles és capaç de detectar i eliminar apropiadament les estructures costals alhora que millora la precisió de la segmentació. / Ruiz España, S. (2016). CARACTERIZACIÓN CUANTITATIVA DE LA PATOLOGÍA DISCAL Y LUMBAR DEGENERATIVA MEDIANTE ANÁLISIS DE IMAGEN POR RESONANCIA MAGNÉTICA Y DETECCIÓN Y SEGMENTACIÓN DE LA COLUMNA VERTEBRAL EN PACIENTES ONCOLÓGICOS A PARTIR DEL ANÁLISIS DE IMAGEN EN TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/68485

Die vorliegende Staatsexamensarbeit versteht sich als eine erste detaillierte erinnerungskulturelle Verortung der Bürgerkriegsliteratur von Juan Eduardo Zúñiga (1929) am Beispiel seines ersten Erzählungsbandes „Largo noviembre de Madrid“ (1980). Stark gewachsen ist in Spanien seit dem Ende der 1990er Jahre das zivilgesellschaftliche und wissenschaftliche Interesse an einer „recuperación de la memoria“, einer Wiedererlangung der Erinnerung an die konfliktreiche Bürgerkriegs- und Franco-Vergangenheit. Damit einhergehend lotet die hispanistische Literaturforschung in jüngster Zeit verstärkt fiktive Bürgerkriegs-Darstellungen in ihren erinnerungskulturellen Bedeutungen aus. Es muss allerdings verwundern, dass sie Zúñiga hierbei aber kaum Beachtung schenkt. Denn die Publikation von „Largo noviembre de Madrid“ inmitten der Transición, der politischen Übergangszeit nach dem Tod Francos, stellt nicht nur im literarischen Feld eine Pionierleistung im erinnerungskulturellen Umgang mit der Bürgerkriegs-Vergangenheit dar. Die vorliegende Analyse soll zeigen, dass Zúñiga mit „Largo noviembre de Madrid“ den Beginn einer spanischen Bürgerkriegsliteratur einleitet, die sich primär als Medium der Erinnerung begreift und als solche dezidiert gegen die „desmemoria“, die gesamtgesellschaftliche Schweigehaltung hinsichtlich der (traumatischen) Bürgerkriegs-Erfahrungen, ausgerichtet ist. Zum Inhalt des Erzählungsbandes: Die in „Largo noviembre de Madrid“ enthaltenen 16 cuentos eröffnen, weitgehend in einer dunklen, hermetischen Erzählweise gehalten, einen beklemmenden Einblick in das Innenleben des republikanischen Madrids, das fast für die gesamte Dauer des Spanischen Bürgerkrieges (1936-39) einer Belagerung durch die frankistischen Truppen ausgesetzt war. Meine Analyse konzentriert sich insbesondere auf die Erzählung „Riesgos del atardecer“, da dieser in erinnerungskultureller Hinsicht eine besondere Bedeutung zukommt. Zúñiga evoziert hier am Beispiel eines Ehepaares der Madrider Mittelschicht die prekäre Situation der sogenannten „ciudad clandestina“ (Javier Cervera), des zurückgezogen oder gar klandestin lebenden profrankistischen Teils der Madrider Bevölkerung, für den das „rote Madrid“ der Frente Popular eine feindliche Umgebung darstellte. Unter Rückgriff auf die theoretischen Betrachtungen Astrid Erlls zum erinnerungskulturellen Potenzial literarischer Texte, gemäß derer sich Kriegsliteratur immer auch als „Dokument der Erinnerungskultur“ versteht, soll die vorliegende Untersuchung Folgendes zeigen: „Largo noviembre de Madrid“ ist – so die erste, grundlegende These – primär ein Medium der Gedächtnisbildung. Indem Zúñiga als Zeitzeugenautor im entstehungsgeschichtlichen Kontext der Transición ein fiktives Bürgerkriegs-Madrid evoziert, überführt er damit Erinnerungen an eine konfliktreiche Vergangenheit, die der „desmemoria“ zum Opfer zu fallen drohen, in den „Fernhorizont des kulturellen Gedächtnisses“ (Erll). In narrative Strukturen transformiert wird hierbei nicht die „große“ Ereignisgeschichte, sondern das zivile Alltagsgeschehen einer belagerten Stadt. Dieses spiegelt Zúñiga vor allem in der mentalen Verfassung der einzelnen Protagonisten wider. Die einzelnen Erzählungen geben so psychologische Momentaufnahmen wieder, in denen sich – dies meine zweite These – das kollektive Bewusstsein repräsentativer Gruppen und sozialer Zusammenhänge im Bürgerkriegs-Madrid kristallisieren. Bemerkenswert ist sicherlich auch, dass Zúñiga in seinem Erzählungsband die Freiheiten der Nach-Franco-Ära nutzt, um die zuvor verschwiegenen „linken“ Geschichten zu erzählen – unverkennbar setzt er mit „Largo noviembre de Madrid“ den Verteidigern des republikanischen Madrids ein literarisches Denkmal – doch dies ist nur ein Aspekt seiner Bürgerkriegsdarstellung und bei Weitem nicht der beherrschende. Denn Zúñiga entwirft alles andere als ein einseitiges, von den eigenen politischen Vorstellungen dominiertes Geschichtsbild. Vielmehr eröffnen die 16 Erzählungen ein heterogenes Panorama der eingeschlossenen Stadt. Dieses umfasst neben dem offiziellen, republikanischen Madrid auch diejenigen Bevölkerungsteile, die mit Franco sympathisierten oder zwischen den Fronten standen. In diesem Sinne rekonstruiert „Largo noviembre de Madrid“ – so die dritte These – ein polyperspektivisches Bürgerkriegs-Madrid, das unterschiedliche, zum Teil konträre historische Haltungen und Sichtweisen weitgehend gleichwertig nebeneinanderstellt. Diese eint „Largo noviembre de Madrid“ letztlich wieder in einem übergreifenden Geschichtsbild, wonach die Belagerung für alle Bevölkerungsteile eine kollektive Leiderfahrung bedeutete. Zúñiga legt somit ein Erinnerungsmedium vor, – so die vierte These – das eine konfliktreiche Geschichte in versöhnender Weise darstellt. / En la presente tesina* se analiza por primera vez en detalle la literatura de la Guerra Civil de Juan Eduardo Zúñiga (1929) en el campo de la cultura de la memoria histórica, concentrándose en su primera recopilación de cuentos que fue publicada bajo el título “Largo noviembre de Madrid” (1980). La representación ficticia de la Guerra Civil, en cuanto al papel de la cultura de la memoria histórica, se ha transformado en los años recientes en un desiderátum frecuentemente utilizado en la filología hispánica. Teniendo en cuenta que la recuperación de la memoria histórica respecto a la Guerra Civil y al franquismo tuvo un gran impacto desde finales de los años noventa (tanto en el campo académico como en la sociedad española en general), destaca que la narración de Zúñiga todavía no haya recibido la atención merecida. La aparición del volumen “Largo noviembre de Madrid”, en medio de la transición española, significa un hecho pionero aún más allá del ámbito literario en cuanto al tratamiento del recuerdo de la Guerra Civil. El siguiente análisis localiza “Largo noviembre de Madrid” como inicio de una literatura de la Guerra Civil española escrita decididamente como vehículo para mantener la memoria histórica e impedir que el recuerdo de estos años (traumáticos) sea relegado al olvido. En lo que respecta al contenido del volumen: Los dieciséis cuentos recogidos en “Largo noviembre de Madrid”, caracterizados por una estética enigmática, evocan la angustiosa atmósfera que se vivía en el Madrid republicano sitiado por las tropas franquistas casi durante toda la Guerra Civil (1936-39). El análisis se enfoca principalmente en el cuento “Riesgos del atardecer”, debido a que obtiene un significado especial en lo que se refiere a la memoria cultural. Zúñiga recuerda, através de una pareja madrileña de clase media, la situación precaria de la así llamada “ciudad clandestina” (Javier Cervera). Se trata de una representación ficticia de la vida escondida de la población franquista en la ciudad de Madrid, para quien el “Madrid rojo” del Frente Popular representaba un entorno hostil. La literatura de guerra siempre es, al mismo tiempo, un documento de la memoria cultural (Astrid Erll). Sobre esta base el presente análisis intenta verificar las siguientes tesis: “Largo noviembre de Madrid” es sobre todo un medio de recuperación de la memoria. Zúñiga, testigo del tiempo de la Guerra Civil, evoca una ficción del Madrid de entonces. De esta manera recupera la memoria de un pasado conflictivo que de otra manera hubiera caído en el olvido ante la actitud de desmemoria asumida durante la transición. En vez de la “gran” historia, Zúñiga transforma en estructuras narrativas los acontecimientos de la vida cotidiana en el Madrid sitiado. Se concentra sobre todo en las condiciones mentales de sus protagonistas. Cada uno de los cuentos capta una imagen histórica desde una perspectiva psicológica en la cual se cristaliza la conciencia colectiva de agrupaciones y sectores sociales representativos para el Madrid de la Guerra Civil. Es notable que Zúñiga utiliza en “Largo noviembre de Madrid” las nuevas posibilidades del post-franquismo, recuperando las historias de la izquierda antes ocultadas. Sin duda erige un monumento literario a los defensores del Madrid republicano. En cualquier caso, este no es el elemento predominante de la representación ficticia de la presente recopilación, sino tan sólo un aspecto más que el autor trata. Sin embargo no es una obra simplista, resultado de la percepción personal del autor: más bien los dieciséis cuentos ofrecen al lector un panorama histórico bastante heterogéneo de la ciudad sitiada. Este pretende no solo mostrar el Madrid oficial de los republicanos, sino también el de los simpatizantes y militantes de Franco como ciudadanos “neutrales”, caídos entre dos fuegos con el comienzo de la guerra. De tal manera „Largo noviembre de Madrid“ reconstruye varias perspectivas del Madrid de la Guerra Civil. Por lo tanto, Zúñiga evoca simultáneamente posturas y puntos de vista históricos opuestos de forma equivalente en un mismo volumen. Estos están reunidos bajo una imagen común de la historia, según la cual el Madrid sitiado significaba para su población un momento destacado de sufrimiento colectivo. En resumen, Zúñiga ha creado con „Largo noviembre de Madrid“ un documento para la memoria que retoma un pasado conflictivo de una forma conciliadora. * En alemán “Wissenschaftliche Arbeit”, trabajo de investigación que forma parte del primer examen estatal del estudio superior para ser profesor de enseñanza secundaria.

[ES] El dolor lumbar es una afección común que afecta a casi el 70% de la población, representando una carga significativa para el sistema de atención médica. Esta tesis se centra en extraer conocimiento médico a partir de Imágenes de Resonancia Magnética (IRM) lumbar, relacionándolas con el dolor lumbar. A través de las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), se procesan extensos conjuntos de datos de IRM lumbar para desarrollar algoritmos de segmentación semántica que identifican las estructuras en la columna vertebral. El objetivo principal es mejorar la comprensión de las causas del dolor lumbar y desarrollar modelos predictivos que respalden una toma de decisiones clínicas más precisa. Simultáneamente, se busca crear un repositorio público de imágenes de columna lumbar anonimizadas y datos poblacionales para facilitar la colaboración en la investigación en este campo. Los métodos propuestos en esta tesis se centran en el análisis preciso de IRM lumbar de pacientes con antecedentes de dolor lumbar en hospitales públicos de la Comunidad Valenciana, generando dos conjuntos de datos significativos. El primero, llamado "Massive Image Data Anatomy of the Spine" (MIDAS), contiene datos de alrededor de 23,688 pacientes, equivalente a unas 124,800 IRM lumbar. Estos datos fueron recopilados de 17 departamentos de salud y sometidos a diversas fases, que incluyen la aprobación de un comité ético, la de-identificación y corrección de metadatos DICOM, y la estandarización de protocolos de adquisición. Además, se implementó una estructura de archivos estandarizada llamada " Medical Imaging Data Structure" (MIDS) para garantizar la transparencia y reproducibilidad de los datos. Este conjunto de datos está disponible para descarga bajo solicitud en https://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/midas- 2/. El segundo conjunto de datos se creó mediante la segmentación manual de 181 IRM lumbar, realizada por dos radiólogos expertos. El propósito de esta tarea fue asignar etiquetas de clase a cada píxel de las imágenes, donde las clases se definieron según elementos anatómicos como vértebras, discos intervertebrales, nervios, vasos sanguíneos y otros tejidos, cubriendo un total de 11 elementos diferentes de la columna vertebral. Estos datos se utilizaron para diseñar y entrenar variantes de arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Networks o CNN) para la tarea de segmentación automática de IRM lumbar. Como resultado de los experimentos, esta tesis hace hincapié en la importancia de recopilar y preprocesar datos de alta calidad, así como elegir estratégicamente arquitecturas de red y técnicas de aprendizaje profundo en la segmentación semántica de imágenes médicas. Presenta topologías de red efectivas que superan al modelo U-Net estándar y resalta la versatilidad de un solo modelo para segmentar imágenes de diferentes protocolos y vistas, simplificando el desarrollo de sistemas de procesamiento de imágenes médicas. En última instancia, esta tesis representa un viaje interdisciplinario desde la ingeniería hasta la medicina, destacando la innovación de aplicar métodos de ML para obtener conjuntos de datos médicos etiquetados a gran escala. Las futuras investigaciones se centran en mejorar el conjunto de datos y desarrollar herramientas de visión por computadora para detectar y clasificar patologías de la columna lumbar. Una vez validadas clínicamente, estas innovaciones podrían revolucionar el diagnóstico clínico y la toma de decisiones médicas basadas en evidencia en este campo. / [CA] El dolor lumbar és una afecció comuna que afecta a gairebé el 70% de la població, la qual cosa representa una càrrega significativa per al sistema d'atenció mèdica. Aquesta tesi se centra a extraure coneixement mèdic a partir d'Imatges de Ressonància Magnètica (IRM) lumbar, relacionant-les amb el dolor lumbar. Mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic ("Machine Learning", ML), es processen extensos conjunts de dades d'IRM lumbar per tal de desenvolupar algoritmes de segmentació semàntica que identifiquen les estructures a la columna vertebral. L'objectiu principal és millorar la comprensió de les causes del dolor lumbar i desenvolupar models predictius que donen suport a una presa de decisions clíniques més precisa. Simultàniament, es busca crear un repositori públic d'imatges de columna lumbar anonimitzades i dades poblacionals per facilitar la col·laboració en la recerca en aquest camp. Els mètodes proposats en aquesta tesi se centren en l'anàlisi precisa d'IRM lumbar de pacients amb antecedents de dolor lumbar en hospitals públics de la Comunitat Valenciana, generant dos conjunts de dades significatius. El primer, anomenat "Massive Image Data Anatomy of the Spine" (MIDAS), conté dades de vora 23.688 pacients, equivalent a unes 124.800 IRM lumbars. Aquestes dades van ser recopilades de 17 departaments de salut i sotmeses a diverses fases, que inclouen l'aprovació d'un comitè ètic, la desidentificació i correcció de metadades DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), i l'estandardització de protocols d'adquisició. A més, es va implementar una estructura d'arxius estandarditzada anomenada "Medical Imaging Data Structure" (MIDS) per tal de garantir la transparència i la reproducció de les dades. Aquest conjunt de dades està disponible per a descarregar sota sol·licitud a https://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/midas-2/. El segon conjunt de dades es va crear mitjançant la segmentació manual de 181 IRM lumbars, realitzada per dos radiòlegs experts. El propòsit d'aquesta tasca va ser assignar etiquetes de classe a cada píxel de les imatges, classes que es van definir segons elements anatòmics com ara vèrtebres, discs intervertebrals, nervis, vasos sanguinis i altres teixits, tot cobrint un total d'11 elements diferents de la columna vertebral. Aquestes dades es van utilitzar per dissenyar i entrenar variants d'arquitectures de Xarxes Neuronals Convolucionals (Convolutional Neural Networks o CNN) per a la tasca de segmentació automàtica d'IRM lumbar. Com a resultat dels experiments, aquesta tesi destaca la importància de recopilar i preprocessar dades d'alta qualitat, així com de triar estratègicament arquitectures de xarxa i tècniques de DL en la segmentació semàntica d'imatges mèdiques. Presenta topologies de xarxa efectives que superen al model U-Net estàndard i destaca la versatilitat d'un sol model per a segmentar imatges de diferents protocols i vistes, simplificant el desenvolupament de sistemes de processament d'imatges mèdiques. Finalment, aquesta tesi representa un viatge interdisciplinari des de l'enginyeria fins a la medicina, tot destacant la innovació a l'hora d'aplicar mètodes d'ML per obtenir conjunts de dades mèdiques etiquetats a gran escala. Les futures investigacions se centren a millorar el conjunt de dades i desenvolupar eines de visió per ordinador per detectar i classificar patologies de la columna lumbar. Un cop validades clínicament, aquestes innovacions podrien revolucionar el diagnòstic clínic i la presa de decisions mèdiques basades en evidències en aquest camp. / [EN] Lower back pain is a common condition affecting nearly 70% of the population, representing a significant burden for the healthcare system. This thesis focuses on extracting medical knowledge from lumbar Magnetic Resonance Imaging (MRI), linking them to lower back pain. Through Machine Learning techniques, extensive lumbar MRI datasets are processed to develop semantic segmentation algorithms that identify structures in the spine. The main goal is to improve understanding of the causes of lower back pain and develop predictive models that support more accurate clinical decision-making. Simultaneously, the aim is to create a public repository of anonymized lumbar spine images and population data to facilitate collaboration in research in this field. The methods proposed in this thesis focus on the precise analysis of lumbar MRI from patients with a history of lower back pain in public hospitals of the Valencian Community, generating two significant datasets. The first, called "Massive Image Data Anatomy of the Spine" (MIDAS), contains data from around 23,688 patients, equivalent to about 124,800 lumbar MRIs. These data were collected from 17 health departments and underwent various phases, including ethical committee approval, de-identification and correction of DICOM metadata, and standardization of acquisition protocols. In addition, a standardized file structure called "Medical Imaging Data Structure" (MIDS) was implemented to ensure data transparency and reproducibility. This dataset is available for download upon request at https://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/midas-2/. The second dataset involved the manual segmentation of 181 lumbar MRIs. Two expert radiologists performed this to assign class labels to each pixel in the images based on anatomical elements, including vertebrae, intervertebral discs, nerves, blood vessels, and other tissues, comprising 11 distinct elements of the spine. This data was utilized to design and train different Convolutional Neural Network (CNN) architectures for the automatic segmentation of lumbar MRI. As a result of the experiments, this thesis emphasizes the importance of collecting and preprocessing high-quality data and strategically choosing network architectures and DL techniques in the semantic segmentation of medical images. It presents effective network topologies that surpass the standard U-Net model and highlights the versatility of a single model to segment images from different protocols and views, simplifying the development of medical image processing systems. Ultimately, this thesis represents an interdisciplinary journey from engineering to medicine, highlighting the innovation of applying ML methods to obtain large-scale labelled medical datasets. Future research focuses on improving the dataset and developing computer vision tools to detect and classify lumbar spine pathologies. Once clinically validated, these innovations could revolutionize clinical diagnosis and evidence-based medical decision-making in this field. / Sáenz Gamboa, JJ. (2024). Machine Learning en Resonancia Magnética. Describiendo la Fisiopatología del Dolor Lumbar [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/207346

Die vorliegende Staatsexamensarbeit versteht sich als eine erste detaillierte erinnerungskulturelle Verortung der Bürgerkriegsliteratur von Juan Eduardo Zúñiga (1929) am Beispiel seines ersten Erzählungsbandes „Largo noviembre de Madrid“ (1980). Stark gewachsen ist in Spanien seit dem Ende der 1990er Jahre das zivilgesellschaftliche und wissenschaftliche Interesse an einer „recuperación de la memoria“, einer Wiedererlangung der Erinnerung an die konfliktreiche Bürgerkriegs- und Franco-Vergangenheit. Damit einhergehend lotet die hispanistische Literaturforschung in jüngster Zeit verstärkt fiktive Bürgerkriegs-Darstellungen in ihren erinnerungskulturellen Bedeutungen aus. Es muss allerdings verwundern, dass sie Zúñiga hierbei aber kaum Beachtung schenkt. Denn die Publikation von „Largo noviembre de Madrid“ inmitten der Transición, der politischen Übergangszeit nach dem Tod Francos, stellt nicht nur im literarischen Feld eine Pionierleistung im erinnerungskulturellen Umgang mit der Bürgerkriegs-Vergangenheit dar. Die vorliegende Analyse soll zeigen, dass Zúñiga mit „Largo noviembre de Madrid“ den Beginn einer spanischen Bürgerkriegsliteratur einleitet, die sich primär als Medium der Erinnerung begreift und als solche dezidiert gegen die „desmemoria“, die gesamtgesellschaftliche Schweigehaltung hinsichtlich der (traumatischen) Bürgerkriegs-Erfahrungen, ausgerichtet ist. Zum Inhalt des Erzählungsbandes: Die in „Largo noviembre de Madrid“ enthaltenen 16 cuentos eröffnen, weitgehend in einer dunklen, hermetischen Erzählweise gehalten, einen beklemmenden Einblick in das Innenleben des republikanischen Madrids, das fast für die gesamte Dauer des Spanischen Bürgerkrieges (1936-39) einer Belagerung durch die frankistischen Truppen ausgesetzt war. Meine Analyse konzentriert sich insbesondere auf die Erzählung „Riesgos del atardecer“, da dieser in erinnerungskultureller Hinsicht eine besondere Bedeutung zukommt. Zúñiga evoziert hier am Beispiel eines Ehepaares der Madrider Mittelschicht die prekäre Situation der sogenannten „ciudad clandestina“ (Javier Cervera), des zurückgezogen oder gar klandestin lebenden profrankistischen Teils der Madrider Bevölkerung, für den das „rote Madrid“ der Frente Popular eine feindliche Umgebung darstellte. Unter Rückgriff auf die theoretischen Betrachtungen Astrid Erlls zum erinnerungskulturellen Potenzial literarischer Texte, gemäß derer sich Kriegsliteratur immer auch als „Dokument der Erinnerungskultur“ versteht, soll die vorliegende Untersuchung Folgendes zeigen: „Largo noviembre de Madrid“ ist – so die erste, grundlegende These – primär ein Medium der Gedächtnisbildung. Indem Zúñiga als Zeitzeugenautor im entstehungsgeschichtlichen Kontext der Transición ein fiktives Bürgerkriegs-Madrid evoziert, überführt er damit Erinnerungen an eine konfliktreiche Vergangenheit, die der „desmemoria“ zum Opfer zu fallen drohen, in den „Fernhorizont des kulturellen Gedächtnisses“ (Erll). In narrative Strukturen transformiert wird hierbei nicht die „große“ Ereignisgeschichte, sondern das zivile Alltagsgeschehen einer belagerten Stadt. Dieses spiegelt Zúñiga vor allem in der mentalen Verfassung der einzelnen Protagonisten wider. Die einzelnen Erzählungen geben so psychologische Momentaufnahmen wieder, in denen sich – dies meine zweite These – das kollektive Bewusstsein repräsentativer Gruppen und sozialer Zusammenhänge im Bürgerkriegs-Madrid kristallisieren. Bemerkenswert ist sicherlich auch, dass Zúñiga in seinem Erzählungsband die Freiheiten der Nach-Franco-Ära nutzt, um die zuvor verschwiegenen „linken“ Geschichten zu erzählen – unverkennbar setzt er mit „Largo noviembre de Madrid“ den Verteidigern des republikanischen Madrids ein literarisches Denkmal – doch dies ist nur ein Aspekt seiner Bürgerkriegsdarstellung und bei Weitem nicht der beherrschende. Denn Zúñiga entwirft alles andere als ein einseitiges, von den eigenen politischen Vorstellungen dominiertes Geschichtsbild. Vielmehr eröffnen die 16 Erzählungen ein heterogenes Panorama der eingeschlossenen Stadt. Dieses umfasst neben dem offiziellen, republikanischen Madrid auch diejenigen Bevölkerungsteile, die mit Franco sympathisierten oder zwischen den Fronten standen. In diesem Sinne rekonstruiert „Largo noviembre de Madrid“ – so die dritte These – ein polyperspektivisches Bürgerkriegs-Madrid, das unterschiedliche, zum Teil konträre historische Haltungen und Sichtweisen weitgehend gleichwertig nebeneinanderstellt. Diese eint „Largo noviembre de Madrid“ letztlich wieder in einem übergreifenden Geschichtsbild, wonach die Belagerung für alle Bevölkerungsteile eine kollektive Leiderfahrung bedeutete. Zúñiga legt somit ein Erinnerungsmedium vor, – so die vierte These – das eine konfliktreiche Geschichte in versöhnender Weise darstellt. / En la presente tesina* se analiza por primera vez en detalle la literatura de la Guerra Civil de Juan Eduardo Zúñiga (1929) en el campo de la cultura de la memoria histórica, concentrándose en su primera recopilación de cuentos que fue publicada bajo el título “Largo noviembre de Madrid” (1980). La representación ficticia de la Guerra Civil, en cuanto al papel de la cultura de la memoria histórica, se ha transformado en los años recientes en un desiderátum frecuentemente utilizado en la filología hispánica. Teniendo en cuenta que la recuperación de la memoria histórica respecto a la Guerra Civil y al franquismo tuvo un gran impacto desde finales de los años noventa (tanto en el campo académico como en la sociedad española en general), destaca que la narración de Zúñiga todavía no haya recibido la atención merecida. La aparición del volumen “Largo noviembre de Madrid”, en medio de la transición española, significa un hecho pionero aún más allá del ámbito literario en cuanto al tratamiento del recuerdo de la Guerra Civil. El siguiente análisis localiza “Largo noviembre de Madrid” como inicio de una literatura de la Guerra Civil española escrita decididamente como vehículo para mantener la memoria histórica e impedir que el recuerdo de estos años (traumáticos) sea relegado al olvido. En lo que respecta al contenido del volumen: Los dieciséis cuentos recogidos en “Largo noviembre de Madrid”, caracterizados por una estética enigmática, evocan la angustiosa atmósfera que se vivía en el Madrid republicano sitiado por las tropas franquistas casi durante toda la Guerra Civil (1936-39). El análisis se enfoca principalmente en el cuento “Riesgos del atardecer”, debido a que obtiene un significado especial en lo que se refiere a la memoria cultural. Zúñiga recuerda, através de una pareja madrileña de clase media, la situación precaria de la así llamada “ciudad clandestina” (Javier Cervera). Se trata de una representación ficticia de la vida escondida de la población franquista en la ciudad de Madrid, para quien el “Madrid rojo” del Frente Popular representaba un entorno hostil. La literatura de guerra siempre es, al mismo tiempo, un documento de la memoria cultural (Astrid Erll). Sobre esta base el presente análisis intenta verificar las siguientes tesis: “Largo noviembre de Madrid” es sobre todo un medio de recuperación de la memoria. Zúñiga, testigo del tiempo de la Guerra Civil, evoca una ficción del Madrid de entonces. De esta manera recupera la memoria de un pasado conflictivo que de otra manera hubiera caído en el olvido ante la actitud de desmemoria asumida durante la transición. En vez de la “gran” historia, Zúñiga transforma en estructuras narrativas los acontecimientos de la vida cotidiana en el Madrid sitiado. Se concentra sobre todo en las condiciones mentales de sus protagonistas. Cada uno de los cuentos capta una imagen histórica desde una perspectiva psicológica en la cual se cristaliza la conciencia colectiva de agrupaciones y sectores sociales representativos para el Madrid de la Guerra Civil. Es notable que Zúñiga utiliza en “Largo noviembre de Madrid” las nuevas posibilidades del post-franquismo, recuperando las historias de la izquierda antes ocultadas. Sin duda erige un monumento literario a los defensores del Madrid republicano. En cualquier caso, este no es el elemento predominante de la representación ficticia de la presente recopilación, sino tan sólo un aspecto más que el autor trata. Sin embargo no es una obra simplista, resultado de la percepción personal del autor: más bien los dieciséis cuentos ofrecen al lector un panorama histórico bastante heterogéneo de la ciudad sitiada. Este pretende no solo mostrar el Madrid oficial de los republicanos, sino también el de los simpatizantes y militantes de Franco como ciudadanos “neutrales”, caídos entre dos fuegos con el comienzo de la guerra. De tal manera „Largo noviembre de Madrid“ reconstruye varias perspectivas del Madrid de la Guerra Civil. Por lo tanto, Zúñiga evoca simultáneamente posturas y puntos de vista históricos opuestos de forma equivalente en un mismo volumen. Estos están reunidos bajo una imagen común de la historia, según la cual el Madrid sitiado significaba para su población un momento destacado de sufrimiento colectivo. En resumen, Zúñiga ha creado con „Largo noviembre de Madrid“ un documento para la memoria que retoma un pasado conflictivo de una forma conciliadora. * En alemán “Wissenschaftliche Arbeit”, trabajo de investigación que forma parte del primer examen estatal del estudio superior para ser profesor de enseñanza secundaria.