Aunque en numerosas investigaciones se han obtenido resultados bastante prometedores con Imágenes de Resonancia Magnética (RMI) para la determinación de la calidad interna de las frutas y hortalizas, todavía existen problemas por resolver para alcanzar el uso comercial de la misma. Además, en general, se han utilizado equipos que tienen elevadísimos costes de inversión y de mantenimiento. La RMI basada en equipos de baja intensidad de campo magnético es en una interesante alternativa por su menor coste. En este trabajo se utilizaron técnicas RMI con un equipo de bajo campo (0,18 T) y se desarrollaron y evaluaron algoritmos para el procesamiento digital de las imágenes obtenidas de melocotones y las naranjas, con el objetivo de detectar automáticamente diferentes daños internos, no apreciables más que con métodos destructivos convencionales. Se estudiaron diferentes secuencias RMI y, mediante seis criterios de calidad desarrollados en esta tesis, se seleccionaron aquellas que permitieron obtener la mejor calidad de imagen del interior de los frutos. Dos secuencias eco espín, una ponderada en T1, y otra ponderada en T2, permitieron obtener imágenes RMI de alta calidad en los planos ecuatorial y longitudinal, tanto de melocotones como de naranjas, visualizando en ellas otros tipos de defectos internos. En melocotones, los algoritmos desarrollados detectaron el 98% de frutos afectados por un hongo saprofito, con una falsa detección en fruta sana del 21%. La detección de fruta con picadura de mosca fue del 71%, con una alta falsa asignación de fruta sana con daño (42%). Para el daño por frío, los algoritmos detectaron más del 98% de la fruta con daño almacenada durante 32 días a 5ºC, desde el día 22 cuando este ocurrió y con dos días de antelación a la valoración realizada con métodos destructivos. En naranjas, los algoritmos para detectar daños por hongos permitieron discriminar más del 80% de frutos afectados, con una falsa asignación de fruta sana como dañada meno / Aristizábal Torres, ID. (2006). Estudio, aplicación y propuesta de automatización del procesamiento de imágenes por resonancia magnética para la evaluación y detección de defectos internos de calidad en cítricos y melocotones [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1904

Aquesta tesi es planteja com a objectiu principal identificar, en pacients amb trastorn depressiu major (TDM), característiques neuroanatòmiques, tant a nivell neuroestructural com neurofuncional, que es puguin relacionar amb variables clíniques, d'evolució i de resposta a tractament i per tant, constituir fenotips de neuroimatge. Amb aquesta finalitat hem estudiat la relació entre les dades obtingudes mitjançant ressonància magnètica (RM) i variables com el subtipus depressiu (depressió amb malenconia i depressió comòrbida a trastorn obsessiu-compulsiu (TOC)), el nombre de recaigudes, el temps fins a la remissió o la resposta a tractament. Aquesta tesis doctoral consta de tres estudis principals: PRIMER ESTUDI: Es va estudiar un grup de pacients amb TDM que apareixia en el decurs d'un TOC, comparant-los amb un grup de pacients amb TOC pur. Es va deteminar que els primers presentaven una major reducció de l'escorça orbito-frontal medial (EOFm) i un patró de correlacions amb altres estructures que els diferenciava clarament dels subjectes amb TOC pur. Publicació: N Cardoner, C Soriano-Mas, J Pujol, P Alonso, B Harrison, J Deus, R Hernández-Ribas, JM Menchón, J Vallejo. Brain structural correlates of depressive comorbidity in obsessive-compulsive disorder. Neuroimage 2007; 38: 413-421 Factor d’impacte = 5,937. JCR 2010 = 1r quartil, 1r decil, número 1/14 (Neuroimatge). SEGON ESTUDI: Es va estudiar de forma transversal un grup de 70 pacients amb depressió malenconiosa, comparant-los amb una mostra de controls sans. Es van trobar reduccions de substància gris (SG) en l'ínsula esquerra i increment de la substància blanca (SB) en l'àrea troncoencefálica superior. Posteriorment es va realitzar el seguiment longitudinal d'aquests pacients, obtenint-se, en 30 dels 70 pacients inclosos en l'estudi transversal, una segona RM al cap de 7 anys. La SB de l'àrea troncoencefálica superior va mostrar una evolució temporal diferencial entre els pacients depressius i els controls sans, mostrant una disminució de volum en els primers i un increment en els segons. El decrement de SG en ambdues ínsules es va relacionar amb el nombre de recaigudes durant el seguiment. Publicació: C Soriano-Mas, R Hernández-Ribas, J Pujol, M Urretavizcaya, J Deus, B Harrison, H Ortiz, M López-Solà, JM Menchón, N Cardoner. Cross-Sectional and Longitudinal Assessment of Structural Brain Alterations in Melancholic Depression. Biological Psychiatry 2011; 69:318-325 Factor d’impacte = 8,674. JCR 2010 = 1r quartil, 1r decil, número 4/128 (Psiquiatria). TERCER ESTUDI: Es va estudiar mitjançant RM funcional (RMf) una mostra de pacients amb TDM amb la finalitat de determinar els correlats neurofuncionals de la resposta al tractament actiu mitjançant estimulació magnètica transcranial repetitiva (EMTr), comparant-lo amb un grup de subjectes que rebien EMTr placebo. Es va relacionar la resposta clínica a EMTr amb l'activitat en l'escorça cingulada anterior (CCA), l’EOFm esquerra, l'escorça frontal medial (EFm) dreta i el putamen ventro-caudal esquerre. Publicació: R Hernández-Ribas, J Deus, J Pujol, C Segalàs, J Vallejo, JM Menchón, N Cardoner, C Soriano-Mas. Identifying Brain Imaging Correlates of Clinical Response to Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) in Major Depression. Brain Stimulation (en premsa) Factor de impacto = 4,964. JCR 2010 = 1r quartil, número 41/239 (Neurociències). VALORACIÓ GLOBAL: En concordança amb les hipòtesis i els objectius del present treball, s’han descrit un conjunt d’alteracions neuroestructurals i neurofuncionals que es poden considerar correlats neurals d’aspectes clínics com el subtipus depressiu, d’aspectes evolutius com el nombre de recurrències clíniques, o d’aspectes relacionats amb la resposta al tractament antidepressiu. Aquests correlats es podrien considerar, segons el nostre criteri, com a fenotips de neuroimatge, ja que s’associen a característiques concretes del trastorn depressiu major i ens permeten diferenciar entre grups/subgrups de pacients. / MAGNETIC RESONANCE IMAGING STUDY OF NEURAL BASIS OF MAJOR DEPRESSIVE DISORDER: FOCUS ON SYMPTOMS, LONGITUDINAL COURSE AND RESPONSE TO TREATMENT SUMMARY: Main objective: To identify brain imaging correlates of clinical, outcome and treatment response variables in patients with major depressive disorder (MDD). FIRST STUDY 72 obsessive-compulsive patients (OCD) with (n=33) or without (n=39) MDD, and 72 control subjects (CS) were assessed. OCD with MDD showed a larger reduction of medial orbitofrontal cortex (mOFC) gray matter (GM) volume. Both OCD groups showed distinct correlations of mOFC GM volume with other brain regions. Publication: N Cardoner, C Soriano-Mas, J Pujol, P Alonso, B Harrison, J Deus, R Hernández-Ribas, JM Menchón, J Vallejo. Brain structural correlates of depressive comorbidity in obsessive-compulsive disorder. Neuroimage 2007; 38: 413-421 SECOND STUDY Whole-brain magnetic resonance images (MRI) were collected from 70 melancholic inpatients and 40 CS. A subset of 30 patients and 20 CS were rescanned after a 7-year period. In cross-sectional assessment, melancholic patients showed GM reductions in the left insula and white matter (WM) increases in the upper brainstem tegmentum. In longitudinal assessment, WM of the upper brainstem tegmentum showed a different temporal evolution between groups. Bilateral GM insulae reductions were associated with the number of relapses. Publication: C Soriano-Mas, R Hernández-Ribas, J Pujol, M Urretavizcaya, J Deus, B Harrison, H Ortiz, M López-Solà, JM Menchón, N Cardoner. Cross-Sectional and Longitudinal Assessment of Structural Brain Alterations in Melancholic Depression. Biological Psychiatry 2011; 69:318-325 THIRD STUDY Twenty-one MDD patients received active or sham repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) on the left dorsolateral prefrontal cortex. In the active rTMS group, clinical response was correlated to smaller pre-treatment deactivations in the anterior cingulate, the left medial orbitofrontal and the right middle frontal cortices, and to larger activations in the left ventral-caudal putamen. Publication: R Hernández-Ribas, J Deus, J Pujol, C Segalàs, J Vallejo, JM Menchón, N Cardoner, C Soriano-Mas. Identifying Brain Imaging Correlates of Clinical Response to Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) in Major Depression. Brain Stimulation (in press) COMMENT In our research, we found brain imaging changes related to variables such as depressive subtype, number of clinical relapses or response to treatment. These imaging correlates could be considered as neuroimaging phenotypes.

La articulación temporomandibular (ATM) del caballo es una región anatómica compleja que tiene una gran influencia en el rendimiento deportivo. La ecografía, la tomografía computerizada (TC) y la imagen por resonancia magnética (IRM) permiten evaluar los componentes articulares evitando la superposición de estructuras adyacentes como ocurre en radiografía. Los estudios acerca del uso de dichas técnicas en el diagnóstico de la ATM equina son escasos. El objetivo de estas Tesis fue estudiar detalladamente la anatomía, la anatomía ecográfica, tomográfica y por resonancia magnética de la ATM equina. La ATM presenta un aporte vascular periférico propio y una relación íntima con estructuras vitales como el oído medio y el nervio mandibular, explicando así muchos síntomas inespecíficos descritos en patologías temporomandibulares. El estudio ecográfico de la ATM precisa de tres abordajes, lateral, caudal y rostral mediante los que se evalúa el aspecto más lateral de la articulación. La TC es el método de elección para estudiar los componentes óseos articulares y estructuras adyacentes, siendo los planos más informativos el sagital y el transversal. Mediante la IRM (secuencias SE T1, T2* y DP supresión grasa) se evalúan de forma simultánea los componentes óseos y tejidos blandos de la ATM, obteniéndose mayor información en los planos sagital y transversal oblicuos. / The equine temporomandibular joint (TMJ) is a complex anatomical region which has a great influence on the horse's performance. Ultrasonography (US), computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging allow the assessment of the articular components avoiding the superimposition of the adjacent osseous structures as occur on the radiographic views. Reports concerning the use of these techniques in the equine TMJ are limited. The aim of this Thesis was to study in detail the anatomy and the ultrasonographic, CT and MRI anatomy of the equine TMJ. The equine TMJ has its own peripheral vascular supply and is related to vital structures such as the middle ear and mandibular nerve. These relationships can explain many of the non-specific symptoms described in TMJ pathologies. For TMJ ultrasonography, 3 approaches, lateral, caudal and rostral, are used to evaluate the lateral aspect of the joint. CT is the method of choice to study TMJ bony components and adjacent structures, being the sagittal and transverse planes the most informative planes. By MRI (SE T1, T2* and PD fat-suppression sequences), bone and soft tissues of the TMJ are assessed simultaneously, obtaining more information from the oblique sagittal and transverse planes.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Compara las imágenes entre la secuencia convencional y la secuencia de difusión en la resonancia magnética nuclear del accidente cerebrovascular isquémico agudo en el Centro Diagnóstico Osteoperú en Lima en el año 2017. Es un estudio cuantitativo, observacional, con diseño descriptivo-comparativo, transversal y retrospectivo cuya muestra está constituida por 78 estudios de resonancia magnética nuclear cerebral en pacientes con accidente cerebrovascular isquémico agudo atendidos en el Centro Diagnóstico Osteoperú en Lima en el año 2017, seleccionados mediante un registro censal, teniendo en cuenta los criterios de inclusión y exclusión. La técnica utilizada es el análisis documental y el instrumento una ficha de recolección de datos. Para el análisis descriptivo de las variables cualitativas se estiman frecuencias absolutas y relativas (porcentajes). / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / El documento digital no refiere asesor / Determina la correlación entre los hallazgos por colangioresonancia y los hallazgos por colangiopancreatografía endoscópica retrograda en el diagnóstico de coledocolitiasis realizado en el Hospital Nacional Daniel Alcides Carrión de enero a junio del 2017. Desarrolla una investigación observacional, retrospectivo, sin grupo control y de corte transversal. Utiliza como muestra 57 historias clínicas (45 de mujeres y 12 de varones) de pacientes con sospecha de coledocolitiasis sometidos a colangioresonancia y a colangiopancreatografía retrógrada endoscópica con el fin de comparar los hallazgos obtenidos en ambas técnicas diagnósticas. Además se buscó obtener el número de casos en el que ambas técnicas presentaban los mismos hallazgos. La técnica considerada gold estándar en este estudio fue la CPRE. Encuentra que la validez de la colangioresonancia como método diagnóstico se evalúa por dos componentes: la sensibilidad, que en este estudio fue de 94.1%, y la especificidad, que fue en este estudio de 66.7%, con un intervalo de confianza del 95%. El grado de confiabilidad de la Colangioresonancia como método diagnóstico se evalúa por el valor predictivo positivo, que en este estudio fue de 96%; y el valor predictivo negativo, que en este estudio fue de 57.14%, con un intervalo de confianza del 95%. Concluye que hay concordancia entre los hallazgos por CPRE y Colangioresonancia en 85.96% de los casos en el diagnóstico de coledocolitiasis. / Tesis

La reacción de transposición de Beckmann de cetoximas en amidas es una de las etapas fundamentales en la producción industrial de la -caprolactama, precursor en la fabricación de Nylon-6 a partir de ciclohexanona oxima. El procedimiento clásico industrial a gran escala se realiza en fase líquida utilizando ácido sulfúrico como catalizador. Con objeto de evitar la utilización de ácido sulfúrico se han realizado numerosas investigaciones para desarrollar un catalizador sólido adecuado para llevar a cabo la reacción de transposición de Beckmann. En esta tesis doctoral se ha estudiado la reacción de transposición de Beckmann de diferentes tipos de oximas, lineales como la acetofenona oxima y cíclicas como la ciclohexanona o ciclododecanona oximas, sobre zeolitas y materiales mesoporosos como catalizadores, variando los tamaños de poro y la naturaleza de los centros activos. El estudio se ha abordado combinando técnicas espectroscópicas 'in situ', infrarrojo y RMN de sólidos y cálculos teóricos, con objeto de profundizar en el mecanismo de reacción y en la naturaleza, ácidos Brönsted o grupos silanoles, de los centros activos en la transposición de Beckmann en zeolitas y materiales mesoporosos, y su localización. La combinación de la técnica de RMN de sólidos 'in situ' y los cálculos teóricos de los modelos de interacción oxima-zeolita indica que el primer paso de la reacción de transposición de Beckmann cuando se utilizan catalizadores con centros ácidos Brönsted es la protonación de la oxima en el átomo de nitrógeno. Los grupos silanoles presentes en zeolitas y materiales mesoporosos activos en la reacción, no son suficientemente ácidos para transferir el protón a la oxima, produciéndose interacción a través de puentes de hidrógeno. Los resultados obtenidos muestran que los grupos ácidos Brönsted y los grupos silanoles, situados en el interior o en la boca de poro de las zeolitas, o en los mesoporos de la MCM-41 son activos en la reacción de transposición de Beckma / Fernández Sánchez, AB. (2008). Aplicación de métodos espectroscópicos "in situ" en el estudio de la reacción de transposición de Beckmann catalizada por sólidos porosos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4061

Tesis por compendio / [EN] Image segmentation is, along with multimodal and monomodal registration, the operation with the greatest applicability in medical image processing. There are many operations and filters, as much as applications and cases, where the segmentation of an organic tissue is the first step. The case of liver segmentation in radiological images is, after the brain, that on which the highest number of scientific publications can be found. This is due, on the one hand, to the need to continue innovating in existing algorithms and, on the other hand, to the applicability in many situations related to diagnosis, treatment and monitoring of liver diseases but also for clinical planning. In the case of magnetic resonance imaging (MRI), only in recent years some solutions have achieved good results in terms of accuracy and robustness in the segmentation of the liver. However these algorithms are generally not user-friendly. In the case of computed tomography (CT) scans more methodologies and solutions have been developed but it is difficult to find a good trade-off between accuracy and practical clinical use. To improve the state-of-the-art in both cases (MRI and CT), a common methodology to design and develop two liver segmentation algorithms in those imaging modalities has been proposed in this thesis. The second step has been the validation of both algorithms. In the case of CT images, there exist public databases with images segmented manually by experts that the scientific community uses as a common link for the validation and comparison of their algorithms. The validation is done by obtaining certain coefficients of similarity between the manual and the automatic segmentation. This way of validating the accuracy of the algorithm has been followed in this thesis, except in the case of magnetic resonance imaging because, at present, there are no databases publicly available. In this case, there aren't public or accessible images. Accordingly, a private database has been created where several expert radiologists have manually segmented different studies of patients that have been used as a reference. This database is composed by 17 studies (with more than 1,500 images), so the validation of this method in MRI is one of the more extensive currently published. In the validation stage, an accuracy above 90% in the Jaccard and Dice coefficients has been achieved. The vast majority of the compared authors achieves similar values. However, in general, the algorithms proposed in this thesis are more user-friendly for clinical environments because the computational cost is lower, the clinical interaction is non-existent and it is not necessary an initiation in the case of the magnetic resonance algorithm and a small initiation (it is only necessary to introduce a manual seed) for the computed tomography algorithm. In this thesis, a third hypothesis that makes use of the results of liver segmentation in MRI combined to augmented reality algorithms has also been developed. Specifically, a real and innocuous study, non-invasive for clinician and patient has been designed and validated through it has been shown that the use of this technology creates benefits in terms of greater accuracy and less variability versus the non-use in a particular case of laparoscopic surgery. / [ES] La segmentación de imágenes es, junto al registro multimodal y monomodal, la operación con mayor aplicabilidad en tratamiento digital de imagen médica. Son multitud las operaciones y filtros, así como las aplicaciones y casuística, que derivan de una segmentación de un tejido orgánico. El caso de segmentación del hígado en imágenes radiológicas es, después del cerebro, la que mayor número de publicaciones científicas podemos encontrar. Esto es debido por un lado a la necesidad de seguir innovando en los algoritmos ya existentes y por otro a la gran aplicabilidad que tiene en muchas situaciones relacionadas con el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de patologías hepáticas pero también para la planificación clínica de las mismas. En el caso de imágenes de resonancia magnética, sólo en los últimos años han aparecido soluciones que consiguen buenos resultados en cuanto a precisión y robustez en la segmentación del hígado. Sin embargo dichos algoritmos, por lo general son poco utilizables en el ambiente clínico. En el caso de imágenes de tomografía computarizada encontramos mucha más variedad de metodologías y soluciones propuestas pero es difícil encontrar un equilibrio entre precisión y uso práctico clínico. Es por ello que para mejorar el estado del arte en ambos casos (imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada) en esta tesis se ha planteado una metodología común a la hora de diseñar y desarrollar sendos algoritmos de segmentación del hígado en las citadas modalidades de imágenes anatómicas. El segundo paso ha sido la validación de ambos algoritmos. En el caso de imágenes de tomografía computarizada existen bases de datos públicas con imágenes segmentadas manualmente por expertos y que la comunidad científica suele utilizar como nexo común a la hora de validar y posteriormente comparar sus algoritmos. La validación se hace mediante la obtención de determinados coeficientes de similitud entre la imagen segmentada manualmente por los expertos y las que nos proporciona el algoritmo. Esta forma de validar la precisión del algoritmo ha sido la seguida en esta tesis, con la salvedad que en el caso de imágenes de resonancia magnética no existen bases de datos de acceso público. Por ello, y para este caso, lo que se ha hecho es la creación previa de una base de datos propia donde diferentes expertos radiólogos han segmentado manualmente diferentes estudios de pacientes con el fin de que puedan servir como referencia y se pueda seguir la misma metodología que en el caso anterior. Dicha base de datos ha hecho posible que la validación se haga en 17 estudios (con más de 1.500 imágenes), lo que convierte la validación de este método de segmentación del hígado en imágenes de resonancia magnética en una de las más extensas publicadas hasta la fecha. La validación y posterior comparación han dejado patente una precisión superior al 90% reflejado en el coeficiente de Jaccard y Dice, muy en consonancia con valores publicados por la inmensa mayoría de autores que se han podido comparar. Sin embargo, y en general, los algoritmos planteados en esta tesis han obtenido unos criterios de uso mucho mayores, ya que en general presentan menores costes de computación, una interacción clínica casi nula y una iniciación nula en el caso del algoritmo de resonancia magnética y casi nula en el caso de algoritmos de tomografía computarizada. En esta tesis, también se ha abordado un tercer punto que hace uso de los resultados obtenidos en la segmentación del hígado en imágenes de resonancia magnética. Para ello, y haciendo uso de algoritmos de realidad aumentada, se ha diseñado y validado un estudio real inocuo y no invasivo para el clínico y para el paciente donde se ha demostrado que la utilización de esta tecnología reporta mayores beneficios en cuanto a mayor precisión y menor variabilidad frente a su no uso en un caso concreto de ciru / [CA] La segmentació d'imatges és, al costat del registre multimodal i monomodal, l'operació amb major aplicabilitat en tractament digital d'imatge mèdica. Són multitud les operacions i filtres, així com les aplicacions i casuística, que comencen en la segmentació d'un teixit orgànic. El cas de segmentació del fetge en imatges radiològiques és, després del cervell, la que major nombre de publicacions científiques podem trobar. Això és degut per una banda a la necessitat de seguir innovant en els algoritmes ja existents i per un altre a la gran aplicabilitat que té en moltes situacions relacionades amb el diagnòstic, tractament i seguiment de patologies hepàtiques però també per a la planificació clínica de les mateixes. En el cas d'imatges de ressonància magnètica, només en els últims anys han aparegut solucions que aconsegueixen bons resultats quant a precisió i robustesa en la segmentació del fetge. No obstant això aquests algoritmes, en general són poc utilitzables en l'ambient clínic. En el cas d'imatges de tomografia computeritzada trobem molta més varietat de metodologies i solucions proposades però és difícil trobar un equilibri entre precisió i ús pràctic clínic. És per això que per millorar l'estat de l'art en els dos casos (imatges de ressonància magnètica i tomografia computeritzada) en aquesta tesi s'ha plantejat una metodologia comuna a l'hora de dissenyar i desenvolupar dos algoritmes de segmentació del fetge en les esmentades modalitats d'imatges anatòmiques. El segon pas ha estat la validació de tots dos algoritmes. En el cas d'imatges de tomografia computeritzada hi ha bases de dades públiques amb imatges segmentades manualment per experts i que la comunitat científica sol utilitzar com a nexe comú a l'hora de validar i posteriorment comparar els seus algoritmes. La validació es fa mitjançant l'obtenció de determinats coeficients de similitud entre la imatge segmentada manualment pels experts i les que ens proporciona l'algoritme. Aquesta forma de validar la precisió de l'algoritme ha estat la seguida en aquesta tesi, amb l'excepció que en el cas d'imatges de ressonància magnètica no hi ha bases de dades d'accés públic. Per això, i per a aquest cas, el que s'ha fet és la creació prèvia d'una base de dades pròpia on diferents experts radiòlegs han segmentat manualment diferents estudis de pacients amb la finalitat que puguen servir com a referència i es puga seguir la mateixa metodologia que en el cas anterior. Aquesta base de dades ha fet possible que la validació es faja en 17 estudis (amb més de 1.500 imatges), cosa que converteix la validació d'aquest mètode de segmentació del fetge en imatges de ressonància magnètica en una de les més extenses publicades fins a la data. La validació i posterior comparació han deixat patent una precisió superior al 90 \% reflectit en el coeficient de \ textit {Jaccard} i \ textit {Dice}, molt d'acord amb valors publicats per la immensa majoria d'autors en que s'ha pogut comparar. No obstant això, i en general, els algoritmes plantejats en aquesta tesi han obtingut uns criteris d'ús molt més grans, ja que en general presenten menors costos de computació, una interacció clínica quasi nul·la i una iniciació nul·la en el cas de l'algoritme de ressonància magnètica i quasi nul·la en el cas d'algoritmes de tomografia computeritzada. En aquesta tesi, també s'ha abordat un tercer punt que fa ús dels resultats obtinguts en la segmentació del fetge en imatges de ressonància magnètica. Per a això, i fent ús d'algoritmes de realitat augmentada, s'ha dissenyat i validat un estudi real innocu i no invasiu per al clínic i per al pacient on s'ha demostrat que la utilització d'aquesta tecnologia reporta més beneficis pel que fa a major precisió i menor variabilitat enfront del seu no ús en un cas concret de cirurgia amb laparoscòpia. / López Mir, F. (2015). Advanced techniques in medical image segmentation of the liver [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/59428 / Premios Extraordinarios de tesis doctorales / Compendio

[ES] En los últimos años, los investigadores han intentado explotar la información de las imágenes médicas a través de la evaluación de parámetros cuantitativos para ayudar a los clínicos con el diagnóstico de enfermedades. Esta práctica ha sido bautizada como radiomics. El análisis de texturas proporciona una gran variedad de parámetros que permiten cuantificar la heterogeneidad característica de diferentes tejidos, especialmente cuando se obtienen de imagen por resonancia magnética (IRM). Basándonos en esto, decidimos estudiar las posibilidades de los parámetros texturales extraídos de IRM para caracterizar varios trastornos cerebrales. El potencial de las texturas se analizó con enfoques de aprendizaje automático, usando diferentes clasificadores y métodos de selección de características para hallar el modelo óptimo para cada tarea específica. En esta tesis, la metodología radiomics se usó para realizar cuatro proyectos independientes. En el primer proyecto, estudiamos la diferenciación entre glioblastomas multiformes (GBMs) y metástasis cerebrales (MCs) en IRM convencional. Estos tipos de tumores cerebrales pueden confundirse al diagnosticarse, ya que presentan un perfil radiológico similar y los datos clínicos pueden no ser concluyentes. Con el fin de evitar procedimientos exhaustivos e invasivos, estudiamos el poder discriminatorio de texturas 2D extraídas de imágenes de referencia T1 filtradas y sin filtrar. Los resultados sugieren que los parámetros texturales proporcionan información sobre la heterogeneidad de los GBMs y las MCs que puede servir para distinguir con precisión ambas lesiones cuando se utiliza un enfoque de aprendizaje automático adecuado. En el segundo proyecto, analizamos la clasificación de las MCs según su origen primario en IRM de referencia. En un porcentaje de pacientes, las MCs son diagnosticadas como la primera manifestación de un tumor primario desconocido. Con el fin de detectar el tumor primario de una forma no invasiva y más rápida, examinamos la capacidad del análisis de texturas 2D y 3D para diferenciar las MCs derivadas de los tumores primarios más propensos a metastatizar (cáncer de pulmón, cáncer de mama y melanoma) en imágenes T1. Los resultados mostraron que se logra una alta precisión al usar un conjunto reducido de texturas 3D para diferenciar MCs de cáncer de pulmón de MCs de cáncer de mama y melanoma. En el tercer proyecto, evaluamos las propiedades del hipocampo en IRM para identificar las diferentes etapas de la enfermedad de Alzheimer (EA). Los criterios actuales para diagnosticar la EA requieren la presencia de déficits cognitivos severos. Con la idea de establecer nuevos biomarcadores para detectar la EA en sus primeras etapas, evaluamos un conjunto de texturas 2D y 3D extraídas de IRM del hipocampo de pacientes con EA avanzada, deterioro cognitivo leve y normalidad cognitiva. Muchos parámetros de textura 3D resultaron ser estadísticamente significativos para diferenciar entre pacientes con EA y sujetos de las otras dos poblaciones. Al combinar estos parámetros con técnicas de aprendizaje automático, se obtuvo una alta precisión. En el cuarto proyecto, intentamos caracterizar los patrones de heterogeneidad del ictus cerebral isquémico en IRM estructural. En IRM cerebral de individuos de edad avanzada, algunos procesos patológicos presentan características similares, como las lesiones por ictus y las hiperintensidades de la sustancia blanca (HSBs). Dado que los ictus afectan también al tejido adyacente, decidimos estudiar la viabilidad de texturas 3D extraídas de las HSBs, la sustancia blanca no afectada y las estructuras subcorticales para diferenciar sujetos afectados por ictus lacunares o corticales visibles en IRM convencional (imágenes T1, T2 y FLAIR) de sujetos sin ictus. Las texturas no sirvieron para diferenciar ictus corticales y lacunares, pero se lograron resultados prometedores para discernir pacientes qu / [CA] En els últims anys, els investigadors han intentat explotar la informació de les imatges mèdiques a través de l'avaluació de nombrosos paràmetres quantitatius per ajudar els clínics amb el diagnòstic i la valoració de malalties. Aquesta pràctica ha sigut batejada com radiomics,. L'anàlisi de textures proporciona una gran varietat de paràmetres que permeten quantificar l'heterogeneïtat característica de diferents teixits, especialment quan s'obtenen a partir d'imatge per ressonància magnètica (IRM). Basant-nos en aquests fets, vam decidir estudiar les possibilitats dels paràmetres texturals extrets d'IRM per caracteritzar diversos trastorns cerebrals. El potencial de les textures es va analitzar amb mètodes d'aprenentatge automàtic, usant diferents classificadors i mètodes de selecció de característiques per trobar el model òptim per a cada tasca específica. En aquesta tesi, la metodologia radiomics es va emprar per realitzar quatre projectes independents. En el primer projecte, vam estudiar la diferenciació entre glioblastomes multiformes (GBMs) i metàstasis cerebrals (MCs) en IRM convencional. Aquests tipus de tumors cerebrals poden confondre's al diagnosticar-se ja que presenten un perfil radiològic similar i les dades clíniques poden no ser concloents. Per tal d'evitar procediments exhaustius i invasius, vam estudiar el poder discriminatori de textures 2D extretes d'imatges de referència T1 filtrades i sense filtrar. Els resultats suggereixen que els paràmetres texturals proporcionen informació sobre l'heterogeneïtat dels GBMs i les MCs que pot servir per distingir amb precisió ambdues lesions quan s'utilitza una aproximació d'aprenentatge automàtic adequada. En el segon projecte, vam analitzar la classificació de MCs segons el seu origen primari en IRM de referència. En un percentatge de pacients, les MCs són diagnosticades com la primera manifestació d'un tumor primari desconegut. Per tal de detectar el tumor primari d'una forma no invasiva i més ràpida, vam examinar la capacitat de l'anàlisi de textura 2D i 3D per diferenciar les MCs derivades dels tumors primaris més propensos a metastatitzar (càncer de pulmó, càncer de mama i melanoma) en imatges T1. Els resultats van mostrar que s'aconsegueix una alta precisió quan s'utilitza un conjunt reduït de textures 3D per diferenciar les MCs de càncer de pulmó de les MCs de càncer de mama i melanoma. En el tercer projecte, vam avaluar les propietats de l'hipocamp en la IRM per identificar les diferents etapes de la malaltia d'Alzheimer (MA). Els criteris actuals per diagnosticar la MA requereixen la presència de dèficits cognitius severs. Amb la idea d'establir nous biomarcadors per detectar la MA en les seues primeres etapes, vam avaluar un conjunt de textures 2D i 3D extretes d'IRM de l'hipocamp de pacients amb MA avançada, deteriorament cognitiu lleu i normalitat cognitiva. Molts paràmetres de textura 3D van resultar ser estadísticament significatius per diferenciar entre pacients amb MA i individus de les altres dues poblacions. En combinar aquests paràmetres amb tècniques d'aprenentatge automàtic, es va obtenir una alta precisió. En el quart projecte, vam intentar caracteritzar els patrons d'heterogeneïtat de l'ictus cerebral isquèmic en la IRM estructural. En la IRM cerebral d'individus d'edat avançada, alguns processos patològics presenten característiques similars, com les lesions per ictus i les hiperintensitats de la substància blanca (HSBs). Atès que els ictus tenen efecte també en teixit adjacent, vam decidir estudiar la viabilitat de textures 3D extretes de les HSBs, la substància blanca no afectada i les estructures subcorticals per diferenciar individus afectats per ictus llacunars o corticals visibles en IRM convencional (imatges T1, T2 i FLAIR) d'individus sense ictus. Les textures no foren útils per diferenciar ictus corticals i llacunars, però es van obtenir resultats prometedors per disce / [EN] Over the last years, researchers have attempted to exploit the information provided by medical images through the evaluation of numerous imaging quantitative parameters in order to help clinicians with the diagnosis and assessment of many lesions and diseases. This practice has been recently named as radiomics. Texture analysis supply a wide range of features that allow quantifying the distinctive heterogeneity of different tissues, especially when obtained from magnetic resonance imaging (MRI). With this in mind, we decided to study the possibilities of texture features from MRI in order to characterize several disorders that affect the human brain. The potential of texture features was analyzed with various machine learning approaches, involving different classifiers and feature selection methods so as to find the optimal model to accomplish each specific task. In this thesis, the radiomics methodology was used to perform four independent projects. In the first project, we studied the differentiation between glioblastomas (GBMs) and brain metastases (BMs) in conventional MRI. Sometimes these types of brain tumors can be misdiagnosed since they may present a similar radiological profile and the clinical data may be inconclusive. With the aim of avoiding exhaustive and invasive procedures, we studied the discriminatory power of a large amount of 2D texture features extracted from baseline original and filtered T1-weighted images. The results suggest that 2D texture features provide some heterogeneity information of GBMs and BMs that can help in their accurate discernment when using the proper machine learning approach. In the second project, we analyzed the classification of BMs by their primary site of origin in baseline MRI. A percentage of patients are diagnosed with BM as the first manifestation of an unknown primary tumor. In order to detect the primary tumor in a faster non-invasive way, we examined the capability of 2D and 3D texture analysis to differentiate BMs derived from the most common primary tumors (lung cancer, breast cancer and melanoma) in T1-weighted images. The results showed that high accuracy was achieved when using a reduced set of 3D descriptors to differentiate lung cancer BMs from breast cancer and melanoma BMs. In the third project, we evaluated the hippocampus MRI profile of Alzheimer's disease (AD) patients to identify the different stages of the disease. The current criteria for diagnosing AD require the presence of relevant cognitive deficits. With the purpose of establishing new biomarkers to detect AD in its early stages, we evaluated a set of 2D and 3D texture features extracted from MRI scans of the hippocampus of patients with advanced AD, early mild cognitive impairment and cognitive normality. Many 3D texture parameters resulted to be statistically significant to differentiate between AD patients and subjects from the other two populations. When combining these 3D parameters with machine learning techniques, high accuracy was obtained. In the fourth project, we attempted to characterize the heterogeneity patterns of ischemic stroke in structural MRI. In brain MRI of older individuals, some pathological processes present similar imaging characteristics, like in the case of stroke lesions and white matter hyperintensities (WMH) of diverse natures. Given that stroke effects are present not only in the affected region, but also in unaffected tissue, we investigated the feasibility of 3D texture features from WMH, normal-appearing white matter and subcortical structures to differentiate individuals who had a lacunar or cortical stroke visible on conventional brain MRI (T1-weighted, T2-weighted and FLAIR images) from subjects who did not. Texture features were not useful to differentiate between post-acute cortical and lacunar strokes, but promising results were achieved for discerning between patients presenting an old stroke and normal-ageing patients who never had a stroke. / Ortiz Ramón, R. (2019). Radiomics for diagnosis and assessing brain diseases: an approach based on texture analysis on magnetic resonance imaging [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/119118

[ES] El aumento de la esperanza de vida en la población con edad por encima de 50 años está generando un mayor número de casos detectados de cáncer de próstata (CaP). Por este motivo, los recursos se destinan al diagnóstico en etapas tempranas y al tratamiento efectivo. A pesar de la multitud de estudios basados en biomarcadores y discriminación histológica, es difícil diferenciar con efectividad los casos de CaP con baja agresividad de aquellos que progresarán y acabarán produciendo mortalidad o una disminución en la esperanza de vida del paciente. Con el objetivo de mejorar el diagnostico, localización y gradación de los tumores malignos, las técnicas de imagen por Resonancia Magnética (MRI) son las más adecuadas para el estudio del cáncer, proporcionando métodos de diagnóstico no-invasivos, sensibles y específicos, basados en secuencias morfológicas (T2w) y funcionales (perfusión de la sangre y difusión del agua). Las diferentes características y parámetros extraídos de estas secuencias, conocidos como biomarcadores de imagen, pueden evaluar las diferencias asociadas al desarrollo de los procesos tumorales, como los modelos farmacocinéticos para estudiar angiogénesis (perfusión) y los modelos mono- y bi-exponenciales para estudiar la caída de la señal en difusión con el objetivo de estudiar la celularización. Normalmente, estos biomarcadores de imagen se analizan de forma "univariante", sin aprovechar la información de las estructuras de correlación interna que existen entre ellos. Una manera de mejorar este análisis es mediante la aplicación de las técnicas estadísticas que ofrece el Análisis Multivariante de Imágenes (MIA), obteniendo estructuras (latentes) simplificadas que ayudan a entender la relación entre los parámetros (variables) y sus propios procesos fisiológicos, además de reducir la incertidumbre en la estimación de los biomarcadores. En esta tesis, se han desarrollado nuevos biomarcadores de imagen para perfusión y difusión con la aplicación de alguna de las herramientas de MIA como la Resolución Multivariante de Curvas con Mínimos Cuadrados Alternos (MCR-ALS), obteniendo parámetros que tienen interpretación clínica directa. A continuación, los métodos basados en mínimos cuadrados parciales (PLS) se aplicaron para estudiar la capacidad de clasificación de estos biomarcadores. En primer lugar, los biomarcadores de perfusión se utilizaron para la detección de tumores (control vs lesión). Posteriormente, la combinación de perfusión + difusión + T2 se empleó para estudiar agresividad tumoral con la aplicación de métodos PLS multibloque, en concreto (secuencial) SMB-PLS. Los resultados mostrados indican que los biomarcadores de perfusión obtenidos mediante MCR son mejores que los parámetros farmacocinéticos en la diferenciación de la lesión. Con lo que respecta al estudio de la agresividad tumoral, la combinación de los biomarcadores de difusión (empleando ambos métodos: modelos paramétricos y MCR) y los valores de T2w normalizados proporcionaron los mejores resultados. En conclusión, MIA se puede aplicar a las secuencias morfológicas y funcionales de resonancia magnética para mejorar el diagnóstico y el estudio de la agresividad de los tumores en próstata. Obteniendo nuevos parámetros cuantitativos y combinándolos con los biomarcadores más ampliamente utilizados en el ambiente clínico. / [CA] El increment de la esperança de vida en la població per damunt dels 50 anys està generant un major nombre de casos detectats de càncer de pròstata (CaP). Per aquest motiu, els recursos es destinen al diagnòstic en etapes primerenques i al tractament efectiu. Tot i la multitud de estudis basats en biomarcadors y discriminació histològica, es difícil diferenciar amb efectivitat els casos de CaP que tenen baixa agressivitat dels que progressaran y acabaran produint mortalitat o una disminució en la esperança de vida del pacient. Amb el objectiu de millorar el diagnòstic, localització y gradació dels tumors malignes, les tècniques de imatge per Ressonància Magnètica (MRI) son els mètodes més adequats per al estudi del càncer, proporcionant metodologies de diagnòstic no-invasius, sensibles y específiques basades en seqüències morfològiques (T2w) y funcionals (perfusió de la sang y difusió del aigua). Les diferents característiques i paràmetres extrets de aquestes seqüències, coneguts com biomarcadors d'imatge, poden avaluar les diferències associades al desenvolupament dels processos tumorals. Primer, amb els models farmacocinétics per a estudiar angiogènesis (perfusió) y segon, amb els models mono- i bi-exponencials per a estudiar la caiguda de la senyal en difusió amb el objectiu de estudiar la cel·lularització. Normalment, aquests biomarcadors d'imatge s'analitzen de forma "univariant", sense aprofitar la informació de las estructures de correlació interna que existeixen entre ells. Una forma de millorar aquest anàlisis es mitjançant la aplicació de las tècniques estadístiques aportades pel Anàlisis Multivariant de Imatges (MIA), obtenint estructures (latents) simplificades què ajuden a entendre la relació entre els paràmetres (variables) i els seus processos fisiològics, a més de reduir la incertesa en la estimació dels biomarcadors. En aquesta tesis, s'han desenvolupat nous biomarcadors d'imatge per a perfusió i difusió amb la aplicació de alguna de las ferramentes de MIA com la Resolució Multivariant de Corbes i Mínims Quadrats Alterns (MCR-ALS), obtenint paràmetres què tenen interpretació clínica directa. A continuació, els mètodes basats en mínims quadrats parcials (PLS) s'han aplicat per a estudiar la capacitat de classificació d'aquests biomarcadors. En primer lloc, els biomarcadors de perfusió s'han utilitzat per a la detecció de tumors (control contra lesió). Posteriorment, la combinació de perfusió + difusió + T2 s'ha utilitzat per a estudiar agressivitat tumoral amb la aplicació de mètodes PLS multi-bloc, en concret (seqüencial) SMB-PLS. Els resultats mostren què els biomarcadors de perfusió obtinguts mitjançant MCR són millors què els paràmetres farmacocinètics en la diferenciació de la lesió. En lo què es refereix al estudi de la agressivitat tumoral, la combinació dels biomarcadors de difusió (utilitzant els dos mètodes: models paramètrics i MCR) i els valors de T2w normalitzats proporcionaren els millors resultats. En conclusió, MIA es pot aplicar a les seqüències morfològiques i funcionals de ressonància magnètica per a millorar el diagnòstic i el estudi de l'agressivitat dels tumors en pròstata. Obtenint nous paràmetres quantitatius y combinant-los amb els biomarcadors més utilitzats en el ambient clínic. / [EN] The increase in life expectancy and population with age higher than 50 years is producing a major number of detected cases of prostate cancer (PCa). For this reason, the resources are focused in the early diagnosis and effective treatment. In spite of multiple studies with histologic discriminant biomarkers, it is hard to clearly differentiate the low aggressiveness PCa cases from those that will progress and produce mortality or rather a decrease in the life expectancy. With the objective of improving the diagnosis, location and gradation of the malignant tumors, Magnetic Resonance Imaging (MRI) has come up as the most appropriate image acquisition technique for cancer studies, which provides a non-invasive, sensitive and specific diagnosis, based on morphological and functional (blood perfusion and water diffusion) sequences. The different characteristics and parameters extracted from these sequences, known as imaging biomarkers, can evaluate the different processes associated to tumor development, like pharmacokinetic modeling for angiogenesis assessment (perfusion) or mono- and bi-exponential signal decay modeling for cellularization (diffusion). Normally, these imaging biomarkers are analyzed in a "univariate" way, without taking advantage of the internal correlation structures among them. One way to improve this analysis is by applying Multivariate Image Analysis (MIA) statistical techniques, obtaining simplified (latent) structures that help to understand the relation between parameters (variables) and the inner physiological processes, moreover reducing the uncertainty in the estimation of the biomarkers. In this thesis, new imaging biomarkers are developed for perfusion and diffusion by applying MIA tools like Multivariate Curve Resolution Alternating Least Squares (MCR-ALS), obtaining parameters with direct clinical interpretation. Partial Least Squares (PLS) based methods are then used for studying the classification capability of these biomarkers. First, perfusion imaging biomarkers have been tested for tumor detection (control vs lesion). Then, diffusion + perfusion have been combined to study tumor aggressiveness by applying PLS-multiblock methods (SMB-PLS). The results showed that MCR-based perfusion biomarkers performed better than state-of-the-art pharmacokinetic parameters for lesion differentiation. Regarding the assessment of tumor aggressiveness, the combination of diffusion-based imaging biomarkers (using both the parametric models and MCR) and normalized T2-weighted measurements provided the best discriminating outcome, while perfusion was not needed as it did not supply additional information. In conclusion, MIA can be applied to morphologic and functional MRI to improve the diagnosis and aggressiveness assessment of prostate tumors by obtaining new quantitative parameters and combining them with state-of-the-art imaging biomarkers. / Aguado Sarrió, E. (2019). Application of multivariate image analysis to prostate cancer for improving the comprehension of the related physiological phenomena and the development and validation of new imaging biomarkers [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/134023

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