El análisis sistémico de datos biomédicos procedentes de diferentes niveles biológicos abre amplias expectativas en el proceso de toma de decisiones médicas. Las nuevas tecnologías biomédicas permiten la interpretación del origen de las afecciones que sufren los pacientes, trasladando el paradigma de decisión hacia la medicina basada en la evidencia. Esta Tesis centra su atención en la ayuda al diagnóstico del cáncer asistida por ordenador. El objetivo de nuestro estudio es obtener unos resultados de alto acierto en clasificación, que ofrezcan transparencia en su interpretación mediante conocimiento médico y capacidad de generalización cuando se aplican a pacientes procedentes de múltiples centros estudiados con posterioridad. Los aspectos técnicos cubiertos en esta Tesis incluyen el procesamiento, modelado, extracción de características, y combinación de datos biomédicos; así como la inferencia y evaluación de modelos predictivos de dichos datos y la integración de los modelos predictivos en sistemas de ayuda a la decisión para entornos clínicos. Concretamente, estos puntos se abordan para dos problemas médicos: el diagnóstico de Tumores de Partes Blandas (TPB) y, especialmente, el diagnóstico de Tumores Cerebrales (TC). En los desarrollos realizados para el problema de TPB con hallazgos de imagen se alcanzó una alta eficacia en la clasificación basada en Reconocimiento de Formas de tumores según su carácter benigno o maligno. Un sistema de ayuda a la decisión especializado para el problema de TPB fue diseñado e implementado a partir de los clasificadores aprendidos a partir de una base de datos multicéntrica. Las contribuciones de esta Tesis al estudio de Tumores Cerebrales incluyen el análisis de señales biomédicas in-vivo y ex-vivo del paciente. Ha sido propuesta una nueva aproximación para la combinación de Espectros de Resonancia Magnética (ERM) adquiridos para un mismo paciente con diferentes tiempos de eco (TE corto y TE largo) ha sido propuesta. También se / García Gómez, JM. (2009). Pattern recognition approaches for biomedical data in computer-assisted cancer research [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4602