El càncer de mama és el més freqüent entre les dones de les nostres contrades, fins ara per classificar-lo s’ha utilitzat una classificació histològica però amb les noves tecnologies es vol realitzar una classificació molecular. Nosaltres valorem la utilitat com a factors pronòstics dels nous grups de classificació molecular, dels factors clàssics histològics i d’algunes variables immunohistoquímiques. S’inclouen 311 pacients diagnosticades de carcinoma ductal infiltrant NOS, es realitzen tissue-arrays i tincions immunohistoquímiques. Dels resultats obtinguts s’ha de destacar el paper pronòstic, ja reconegut, dels factors clàssics (mida tumoral, grau histològic, nombre de ganglis axil· lars metastàtics), també cal destacar l’efecte protector dels receptors d’andrògens (augmenta la supervivència i disminueix la recidiva), i referent a la recidiva cal destacar el mal pronòstic conferit per la CK 5/6 i el bon pronòstic de la CK 34 E12. En quant a la classificació molecular el grup triple negatiu, sobretot el subgrup basal, és el que presenta pitjor pronòstic. / El cáncer de mama es el más frecuente entre las mujeres de nuestra zona, hasta ahora se ha usado una clasificación histológica pero con las nuevas tecnologías se está planteando realizar una clasificación molecular. Queremos estudiar la utilidad como factores pronósticos de los nuevos grupos de clasificación molecular, de los factores histológicos clásicos y de algunos parámetros inmunohistoquímicos. Incluimos 311 pacientes diagnosticadas de carcinoma ductal NOS, se realizan tissue-arrays i tinciones inmunohistoquímicas. Entre los resultados obtenidos destaca el papel pronóstico, ja conocido, de los factores clásicos (tamaño tumoral, grado histológico, número de ganglios axilares metastáticos), también destacar el efecto protector de los receptores de andrógenos (aumentando la supervivencia y disminuyendo la recidiva), y referido a la recidiva destacar el mal pronóstico de la expresión de CK 5/6 y el bueno de la CK 34 E12. Por lo referido a la clasificación molecular el grupo triple negativo, sobretodo el subgrupo basal, es el de peor pronóstico. Abstract Breast cancer is more common among women in our region, so far it has been used / Abstract Breast cancer is more common among women in our region, so far it has been used to classify a histological classification but with new technologies is to make a molecular classification. We value the utility as prognostic factors of new molecular classification groups, the classic histopathologic factors and immunohistochemical variables. Included 311 patients diagnosed with infiltrating ductal carcinoma NOS, we performed tissue-arrays and immunohistochemical staining. The results obtained have highlighted the role of expectations, as recognized classics of the factors (tumour size, histological grade, number of metastatic axillary nodes), also include the protective effect of androgen receptors (increasing survival and reduces relapse) and relapse include reference to the poor prognosis conferred by CK 5 / 6, and CK 34 E12 good prognosis. As for the molecular classification triple negative group, especially the basal subgroup, presents the worse prognosis.

INTRODUCCIÓNLas fracturas abiertas (FA) suponen un reto para el cirujano ortopédico, dado que se asocian a una alta tasa de infección y de pseudoartrosis. Se han desarrollado múltiples clasificaciones para las FA siendo la clasificación de Gustilo la más universalmente aceptada. Estas clasificaciones proporcionan una orientación en el tratamiento y un pronóstico basándose en criterios clínicos sujetos a una inherente variabilidad interobservador. Si bien la respuesta de fase aguda (RFA) ha sido bien estudiada en pacientes politraumátícos, existen pocos estudios a este respecto en FA. El presente es un estudio prospectivo sobre una cohorte de pacientes con fractura abierta de huesos largos, realizado con el fin de determinar si la RFA correlacionaba con los principales tipos de la clasificación de Gustilo y determinar la utilidad de los reactantes de fase aguda en la predicción de complicaciones y/o del resultado funcional a largo plazo.MATERIAL Y MÉTODOSSe trata de un estudio prospectivo, observacional, de un periodo de 15 meses, comprendido entre febrero de 2001 y mayo de 2003. Se incluyeron en el estudio aquellos pacientes esqueléticamente maduros, con fractura abierta de hueso largo, tratados dentro de las 6 primeras horas tras el accidente. Se excluyeron a los pacientes con antecedentes de infección activa, neoplasia o intervención quirúrgica en los 3 meses anteriores. Se excluyeron del estudio los pacientes con enfermedades previas con repercusión sobre la respuesta inmunitaria y/o inflamatoria. Se incluyeron un total de 64 pacientes con 69 FA con un Injury Severity Score (ISS) medio de 10,2. Se determinó la proteína C-reactiva, interleukina 6 (IL-6) y creatínquinasa (CK) el tercer día postoperatorio y se efectuó un seguimiento hasta la consolidación de la fractura registrándose posibles complicaciones. Así mismo se realizó un seguimiento mediante entrevista telefónica, con un mínimo de cuatro años tras la FA, mediante el cuestionario SF-36.RESULTADOS Las concentraciones séricas de PCR, IL-6 y CK el tercer día postoperatorio de una FA de hueso largo, no correlacionaron con la clasificación de Gustilo en sus tres tipos principales (p <0.05). La media de las concentraciones de PCR, CK e IL-6 el tercer día postoperatorio no presentó diferencias significativas entre los pacientes que presentaron complicaciones en general, infección y retardo de consolidación o pseudoartrosis, respecto a los pacientes que tuvieron una recuperación sin complicaciones (p>0,05). La mediana del parámetro CK de la presente serie fue de 550 U/L y un total de 21 pacientes (30,4%) presentaron niveles de CK superiores a 1000 U/L. Los resultados en la escala SF-36 no se relacionaron con las concentraciones de PCR, CK e IL-6 el tercer día postoperatorio (p>0,05). Como conclusión, la presente serie muestra que la clasificación de Gustilo no correlaciona con la respuesta de fase aguda tras una FA. Los reactantes de fase aguda no mostraron utilidad para la predicción de complicaciones o de un mejor o peor resultado funcional. De forma interesante, la incidencia de rabdomiolisis fue elevada en esta serie. A pesar de que consideramos necesarios más estudios para corroborar este hallazgo, recomendamos la determinación sistemática de CK en todos los pacientes afectos de FA con el fin de diagnosticar y tratar de forma precoz una eventual rabdomiolisis.

L'expressiódels gens obtinguts de l'anàliside microarrays s'utilitza en molts casos, per classificar les cèllules. En aquestatesi, unaversióprobabilística del mètodeDiscriminant Partial Least Squares (p-DPLS)s'utilitza per classificar les mostres de les expressions delsseus gens. p-DPLS esbasa en la regla de Bayes de la probabilitat a posteriori. Aquestsclassificadorssónforaçats a classficarsempre.Per superaraquestalimitaciós'haimplementatl'opció de rebuig.Aquestaopciópermetrebutjarlesmostresamb alt riscd'errors de classificació (és a dir, mostresambigüesi outliers).Aquestaopció de rebuigcombinacriterisbasats en els residuals x, el leverage ielsvalorspredits. A més,esdesenvolupa un mètode de selecció de variables per triarels gens mésrellevants, jaque la majoriadels gens analitzatsamb un microarraysónirrellevants per al propòsit particular de classificacióI podenconfondre el classificador. Finalment, el DPLSs'estenen a la classificació multi-classemitjançant la combinació de PLS ambl'anàlisidiscriminant lineal.

En esta memoria se ha desarrollado una metodología para abordar problemas relativos a la clasificación y de un conjunto de objetos o individuos de una determinada población, mediante unas estructuras llamadas "Pirámides", introducidas por E. Diday en 1984, y que pretenden ser una generalización del concepto de Jerarquía, en el sentido de permitir la existencia no de grupos disjuntos o encajados, sino también de grupos solapados, y por tanto permitir clasificaciones en las que los grupos en que queda dividida la población a un determinado nivel, no tengan que ser forzosamente particiones de la misma, como pasa con las clasificaciones inducidas por las Jerarquías, sino que puedan ser recubrimientos. Este tipo de clasificaciones permite pues que un determinado individuo pueda pertenecer a dos grupos de una misma clasificación y por tanto, en la realidad, pueda ser caracterizado por las propiedades de los distintos grupos a los que pertenezca y no por las de un único grupo como en el caso jerárquico, con lo cual este nuevo modelo de clasificación y representación de datos se adaptará a la realidad que aquel. En primer lugar se ha situado este nuevo modelo de representación en el marco del Análisis Multivariante y se han presentado algunos conceptos y resultados ya conocidos, pero imprescindibles para el desarrollo del tema: Caracterización de las matrices asociadas a las disimilaridades piramidales, relación con los preordenes compatibles, etc. Se recuerda que toda disimilaridad ultramétrica es también piramidal y que, en consecuencia, toda Jerarquía Total Indexada es una Pirámide Indexada, con lo cual podemos considerar a los modelos piramidales como una generalización de los modelos jerárquicos. Se ha desarrollado también una nueva formalización de las bases sobre las que se amparan los modelos de representación y clasificación. En este sentido se ha precisado la axiomática y se han dado nuevos teoremas de Existencia y Unicidad de la pirámide inducida por una disimilaridad piramidal y recíprocamente, de la disimilaridad piramidal inducida por una pirámide.Una vez establecidos los resultados teóricos mencionados, se ha profundizado en otros aspectos teóricos conducentes a hacer que los métodos piramidales puedan llegar a ser útiles en la realización de trabajos prácticos como lo han sido los modelos jerárquicos clásicos.En este sentido se ha diseñado un algoritmo de clasificación piramidal, inspirado en el descrito por el propio Diday, convenientemente modificado, con el fin de obtener una pirámide indexada lo más sencilla posible desde el punto de de la representación visual.Se han caracterizado los grupos sobrantes en una pirámide indexada y se ha demostrado que son los únicos que pueden ser eliminados de una pirámide sin que ello suponga pérdida de información sobre la clasificación. Se ha definido un índice de agregación adecuado a los modelos de representación piramidal y se ha demostrado que el algoritmo de clasificación piramidal descrito, utilizando un tal índice de agregación, produce siempre una pirámide indexada en sentido estricto, sin inversiones, sin cruzamientos y sin grupos sobrantes.Finalmente se ha efectuado una programación informática del algoritmo en Turbo Prolog. El programa, llamado PIR. PRO, a partir de una matriz de disimilaridad dada sobre los individuos de la población, efectúa una clasificación piramidal de la misma por los métodos del Mínimo, del Máximo y del UPGMA, obteniéndose como resultado una de las pirámides indexadas correspondientes, la disimilaridad piramidal asociada, el grafo piramidal y como coeficientes de adecuación entre la disimilaridad inicial y la piramidal obtenida, el coeficiente de correlación cofenética (rho) y el coeficiente gamma de Goodman-Kurskal.Debido a las restricciones impuestas en el algoritmo, se establece que el algoritmo piramidal del mínimo produce siempre la jerarquía del mínimo, que como es sabido, es única.Un sencillo experimento de simulación nos confirma la mejora que suponen las representaciones piramidales frente a las ultramétricas, en el sentido de ser próxima la realidad.En problemas reales de clasificación, una vez obtenida la pirámide es necesario evaluar el nivel de adecuación de la estructura piramidal obtenida, a la estructura inicial de los datos. Para ello disponemos de numerosos coeficientes de adecuación, en nuestro caso hemos considerado el coeficiente de correlación cofenética y el de Goodman-Kurskal. A pesar de disponer de estos parámetros, en un caso concreto, es difícil valorar hasta qué punto sus valores realmente significativos. Así pues, seria conveniente encontrar algún criterio que nos permitiese evaluar el nivel de significación de dichos parámetros. En este sentido hemos intentado una validación estadística de los métodos piramidales del mínimo y del máximo así como la obtención de algún criterio evaluar la potencia-eficiencia de los mismos.Debido al desconocimiento de las distribuciones de los estadísticos utilizados (gamma y rho), se han tratado cuestiones inferenciales un punto de vista empírico. Mediante algunas pruebas de simulación por métodos de Monte Carlo se ha tabulado, a partir de la distribución muestral del estadístico gamma, un test de significación de la bondad de ajuste de una representación piramidal por los métodos del mínimo y del máximo. Asimismo se ha establecido que, en general, el método piramidal del máximo recupera mejor una posible estructura piramidal subyacente en la población a clasificar que el método del mínimo, a menos que pueda preverse que la estructura de la población inicial se asemeje a una jerarquía encadenada. / In this memory it is developed a methodology to tackle problems about the classifications and representations population's members through structures called "Pyramids". Pyramidal trees, introduced by E. Diday, are a logical generalization of ultrametric trees. They are less restrictive structures where recovering replaces the concept of partition, obtaining a representation which bears information is closer to the dissimilarities. A new formalization of mathematics bases of the pyramidal models is developed. In this sense, the axiomatic has fixed and new theorems of existence and uniqueness of the pyramid induced from pyramidal dissimilarity, they are considered, and mutually. An algorithm of pyramidal classification is designed in order to obtain an easiest pyramid. The spare groups in an indexed pyramid are characterized. A suitable criterion to the pyramidal models is definited to calculate the distance between groups. From mentioned algorithm and using this criterion indexed pyramid in strict sense, without reversals, crossings and spare groups. Moreover, a computer programming of the algorithm is developed in Turbo Prolog.In applied problems is necessary to measure the fitting between the pyramidal tree from some algorithm and the initial structure. Using some simulation techniques by means of Monte Carlo methods, sample distribution of is obtained, to tabulate a goodness-of-fit test of the pyramidal representation using the minimum method and the maximum method. Finally, we have studied the efficiency of the maximum method and the minimum method through other simulation tests.

Aquesta memòria s'ha escrit amb l'ànim d'exposar els punts de vista i els resultats nous que l'autor ha pogut obtenir. No s'hi troba, per tant, una descripció detallada de tots els temes que conformen la teoria dels operadors de T-indistingibilitat, el Raonament Aproximat ni, per descomptat, la Lògica Difusa. S'ha glossat només els aspectes necessaris per fer la memòria autocontinguda, i s'ha reforçat l'exposició amb un conjunt ampli de referències bibliogràfiques. L'excel·lència de moltes d'elles fa absolutament innecesari i pretenciós l'intent de l'autor de reescriure sobre els mateixos temes amb l'ànim de fer-los entenedors.La memòria està dividida en dues parts: 1) Operadors de T-indistingibilitat (Capítols 1, 2 i 3)2) Aplicacions al Raonament Aproximat (Capítols 4 i 5)En la primera part s'estudia qüestions relatives a l'estructura dels operadors de T-indistingibilitat.El Capítol 1 tracta dels aspectes previs: les t-normes i, sobre tot, les seves quasi-inverses. Són les operacions bàsiques sobre les que es construeixen els operadors de T-indistingibilitat.En el Capítol 2 s'estudia l'estructura del conjunt HE dels generadors d'una T-indistingibilitat E, des del punt de vista reticular i dimensional. Finalment, el Capítol 3 està dedicat als morfismes entre operadors de T-indistingibilitat i a l'estructura dual.A la segona part es proposa un principi general de Raonament Aproximat que es basa en els operadors de T-indistingibilitat. En el Capítol 4, s'analitza les diferents formes de CRI a través d'aquest principi, i es proposa nous mecanismes d'inferència diferents de CRI (Operador Natural d'Inferència), mentre que en el Capítol 5 s'estudia l'estructura dels nous mecanismes introduïts i el seu comportament en interpolació, en presència de múltiples regles.Cada capítol s'encapçala amb una introducció en forma de sumari i amb un llistat de les aportacions de la memòria (resultats nous).

Premi extraordinari ex-aequo en l'àmbit d'Electrònica i Telecomunicacions. Convocatoria 1999 - 2000 / Nearest Neighbour (NN) classifiers are one of the most celebrated algorithms in machine learning. In recent years, interest in these methods has flourished again in several fields (including statistics, machine learning and pattern recognition) since, in spite of their simplicity, they reveal as powerful non-parametric classification systems in real-world problems. The present work is mainly devoted to the development of new learning algorithms for these classifiers and is focused on the following topics:- Development of learning algorithms for crisp and soft k-NN classifiers with large margin- Extension and generalization of Kohonen's LVQ algorithms- Local stabilization techniques for ensembles of NN classifiers- Study of the finite-sample convergence of the on-line LVQ1 and k-means algorithmsBesides, a novel oriented principal component analysis (OPCA) addressed for featureextraction in classification is introduced. The method integrates the feature extraction into the classifier and performs global training to extract those features useful for the classifier. The application of this general technique in the context of NN classifiers derives in a problem of learning their weight metric.

La aplicación del modelo simulativo de f. Newhall (1976) a series de datos climáticos, del área meridional de Lleida, produce la aparición generalizada del régimen de humedad USTIC. Tal resultado es incoherente con las características de los suelos del clima de esta comarca y ha motivado la elaboración de un nuevo modelo simulativo del régimen de humedad de los suelos, cuyas características principales son: - considerar varios tipos de perfil de suelo. - posibilidad de utilizar datos de precipitación diaria o mensual. - tiene en cuenta la infiltración real del agua de lluvia. - tiene en cuenta las características de los suelos para modelizar los procesos de infiltración y evapotranspiración. - coinciden muy satisfactoriamente los resultados experimentales con los obtenidos mediante el modelo. El modelo simulativo propuesto da como resultado que el regimen de humedad de los suelos del área meridional de Lleida es XEREIC-I y ARIDIC en los de menos capacidad de retención de agua. / Lack of irrigation water in southern Lleida (north-east of Spain) restricts the possibilities of an intensive use of soils. To better this situation we need a good information about soil moisture contents, Esther in the present situation or in a future implantation of some irrigation methods.The present research has been developed from 1984 to 1988. Its first aim has been to study the soil moisture contents in the above mentioned area during these years . The soil moisture contents has been determined in order to establish the real situation of the moisture control section; from twenty-two initial control points we selected two representative ones.The second aim has been to determine the moisture regimes of soils in the above mentioned area in order to determine its classification as Soil Taxonomy (USDA 1975) is concerned, to avoid the problems that arose from the fact of not knowing whether the regime was Aridic or not.In this research, Franklin Newhall's simulation model (1976) has been proved inadequate when applied in a semiarid zone like the studied. Therefore we propose a new simulation model for the soil moisture regimes with the following main properties: (1) possibility of using daily or monthly precipitation data; (2) possibility of taking account the efficiency of infiltration of rainfall water: (3) possibility of using the model soil profiles of different available water capacity; (4) it takes into account local soils and local whether properties; (5) it allows knowing the state of the moisture control section each day during each year of the studied series (7) it is very easy to use in a Personal Computer with MS-DOS operating system.Finally, there is a great coincidence between the experimental mentioned results and the estimation obtained by applying the model proponed in this work. Therefore, the soil moisture regimes in southern Lleida are Xeric and Aridic in soils with lower available water capacity, opposite to Ustic regime obtained by applying the F. Newhall's model.

INTRODUCCIÓ: Les neoplàsies colorectals ocupen actualment els primers llocs de lesneoplàsies més freqüents i també són les que causen més morts. Tot i que per unabanda, en els últims anys les millores en els tractaments quirúrgic, neoadjuvant iadjuvant han contribuït a l'augment de la supervivència i al percentatge de curacions.Per l'altra, es continuen fent servir els mateixos factors pronòstics que fa uns anys,principalment les classificació de Dukes i Astler-Coller i l'estadi TNM. El fet que lacarcinogènesi colorectal sigui una de les més ben estudiades permet que els gens ofactors que es veuen alterats durant aquest procés puguin ser estudiats com apossibles factors pronòstics per preveure l'evolució de la malaltia. L'activitat de latelomerasa (AT), la longitud del telòmer (LT) i l'expressió del TRF1 han estat els factorsescollits per a ser estudiats com a factors pronòstics per la seva implicació en laregulació i homeòstasi dels telòmers, els quals tenen un paper important en l'estabilitatdel genoma, la viabilitat cel·lular i el desenvolupament del procés carcinogènic.HIPÒTESIS: Estudiar dins la nostra sèrie de pacients amb càncer colorectal (CCR)l'activitat de la telomerasa, la longitud del telòmer (LT) i l'expressió del TRF1, veure comes comporten dins la seqüència adenoma-carcinoma i determinar si poden ser nousfactors pronòstics independents per al temps lliure de malaltia i de supervivènciaglobal.PACIENTS I MÈTODES: L'AT es va determinar per la tècnica F-TRAP en la mucosatumoral, transicional, normal i pòlips. La LT es va analitzar per mitjà del Southern-blot enla mucosa tumoral, normal, pòlips i sang de pacients amb CCR i en sang i mucosacolònica de pacients sense cap afectació colorectal. L'expressió del TRF1 es vadeterminar per Western-blot en mucosa tumoral i normal de pacients amb CCR. Es vanrelacionar l'AT, la LT i l'expressió del TRF1 entre sí i amb les característiquesanatomopatològiques dels pacients. Els pacients van ser seguits durant els 4 anyssegüents ala cirurgia i els anàlisis del temps lliure de malaltia i de la supervivència aixícom la recerca de factors pronòstics independents es va realitzar als 2 i als 4 anys.RESULTATS: L'AT en la mucosa tumoral era significativament més elevada que en lamucosa normal, mentre entre les mucoses transicional i normal les diferències no erensignificatives. L'AT en els pòlips era més elevada que en la mucosa normal però inferiora la de la mucosa tumoral, i els pòlips aïllats tenien una AT superior que els pòlipssincrònics. La mitjana de la LT en la mucosa tumoral era significativament més curtaque la de la mucosa normal. Comparant la LT tumoral-normal de cada pacientobteníem que un 55% dels tumors mantenien la LT similar respecte la corresponentmucosa normal, un 10% els allargaven i un 35% els escurçaven. La LT en la mucosatumoral i normal presentaven un comportament paral·lel. La LT no es correlacionavaamb l'AT. La longitud del telòmer en sang va ser molt similar entre els pacients amb isense CCR però la LT en la mucosa normal dels pacients amb CCR era molt més curtaque en la mucosa colònica dels pacients sans. La LT dels pacients sans escorrelacionava amb l'edat, en la sang i també en la mucosa colònica. Les mostrestumorals expressaven majors nivells de TRF1 i l'expressió del TRF1 semblava estarrelacionada amb la LT però no amb l'AT. Els pòlips van presentar una AT superior a lacorresponent mucosa normal i inferior a la tumoral i també van mostrar telòmers méscurts que la mucosa normal però més llargs que la tumoral. La ràtio de la longitud deltelòmer (RLT) va ser factor pronòstic independent per la supervivència als 2 anys en elsmalalts de còlon. L'IT va ser un factor pronòstic independent per a la progressió de lamalaltia als 2 anys i per a la supervivència global als 2 i 4 anys només en els malalts derecte.CONCLUSIONS: L'AT augmenta a mesura que ho fa el grau de malignitat del tumormentre que la LT disminueix. L'IT (índex de la telomerasa) és un factor pronòsticindependent per a la progressió de la malaltia als 2 anys i per a la supervivència als 2 ials 4 anys en els pacients amb càncer de recte. La ràtio de la longitud del telòmer eraun factor pronòstic independent per al temps de supervivència global als 2 anys en elspacients amb càncer de còlon. / INTRODUCCIÓN: La neoplasia colorrectal ocupa el segundo lugar entre las másfrecuentes y también es la segunda que causa más muertes. Aunque, en los últimosaños las mejoras en los tratamientos quirúrgicos, neoadyuvantes y adyuvantes hancontribuido al aumento de la supervivencia y al porcentaje de curaciones. Por otraparte, se continúan usando los mismos factores pronóstico que hace unos años,variables anatomopatológicas del tumor. El hecho que la carcinogénesis colorrectalsea una de las más bien estudiadas permite que los genes o factores que se venalterados durante este proceso puedan ser estudiados como posibles factorespronóstico para prever la evolución de la enfermedad. La actividad de la telomerasa(AT), la longitud del telómero (LT) y la expresión del TRF1 (factor 1 de unión al telómero)han sido los factores escogidos para ser estudiados como factores pronóstico por suimplicación en la regulación y homeostasis de los telómeros, los cuales tienen un papelimportante en la estabilidad del genoma, la viabilidad celular y en el desarrollocarcinogénico.HIPÓTESIS: Estudiar dentro de nuestra serie de pacientes con cáncer colorrectal (CCR)la actividad de la telomerasa, la longitud del telómero (LT) y la expresión del TRF1,observar como se comportan dentro de la secuencia adenoma-carcinoma ydeterminar si pueden ser nuevos factores pronósticos independientes para el tiempolibre de enfermedad y de supervivencia global.PACIENTES Y MÉTODOS: La AT fue determinada mediante la técnica F-TRAP en lamucosa tumoral, transicional, normal y de pólipos colorrectales. La LT se analizómediante Southern-blot en la mucosa tumoral, normal, pólipos y sangre de pacientescon CCR y en sangre y mucosa colónica de pacientes sin ninguna afectacióncolorrectal. La expresión del TRF1 fue determinada por Western-blot en mucosatumoral y normal de pacientes con CCR. Se relacionaron la AT, la LT y la expresión delTRF1 entre sí y con las características anatomopatológicas. Se realizaron los análisis deltiempo libre de enfermedad y del tiempo de supervivencia y se estudiaron los factorespronósticos independientes a los 2 y 4 años.RESULTADOS: La AT en la mucosa tumoral fue más elevada que en la mucosa normal(p< 0.001), mientras que entre las mucosas transicional y normal las diferencies nofueron significativas. La AT en los pólipos fue más elevada que en la mucosa normalpero inferior que en la mucosa tumoral, y los pólipos aislados presentaron una ATsuperior que los pólipos sincrónicos (p = 0.020). La media de la LT en la mucosa tumoralfue más corta que en la mucosa normal (p < 0.001). Comparando la LT tumoral-normalde cada paciente obtuvimos que la LT era mantenida en un 55% de los tumores,alargada en un 10% y acortada en un 35%. La LT en la mucosa tumoral y normalpresentaba un comportamiento paralelo (p < 0.001). La LT no se correlacionó con laAT. La LT en sangre fue muy similar entre los pacientes con y sin CCR pero la LT en lamucosa normal de los pacientes con CCR fue más corta que en la mucosa colónicade los pacientes sanos. La LT de los pacientes sanos se correlacionó con la edad, ensangre y también en la mucosa colónica (p <0.001; p = 0.037). Las muestras tumoralesexpresaron niveles mayores de TRF1 y la expresión del TRF1 parecía estar relacionadacon la LT pero no con la AT. Los pólipos presentaron una AT superior a lacorrespondiente mucosa normal y inferior a la tumoral y también mostraron telómerosmás cortos que en la mucosa normal pero más largos que en la tumoral. La ratio de lalongitud del telómero (RLT) fue factor pronóstico independiente para la supervivenciaa los 2 años en el colon (p = 0.022). El IT (índice de telomerasa) fue un factor pronósticoindependiente para la progresión de la enfermedad a los 2 años (p = 0.035) y para lasupervivencia global a los 2 y 4 años solamente en el recto (p = 0.040; p = 0.030).CONCLUSIONES: La AT aumenta a medida que lo hace el grado de malignidad deltumor mientras que la LT disminuye. El IT es un factor pronóstico independiente para laprogresión de la enfermedad a los 2 años y para la supervivencia a los 2 y 4 años en lospacientes con cáncer de recto. La RLT es un factor pronóstico independiente para eltiempo de supervivencia global a los 2 años en los pacientes con cáncer de colon. / INTRODUCTION: Colorectal cancer is the second cancer in incidence and mortality.Although in the last years the improvements in surgical, adjuvant and neoadjuvanttherapies contributed to increase the survival rates and percentage of healings. Butwe still use the same prognostic factors, based on the anatomopathologicalcharacteristics of tumour. The fact that colorectal carcinogenesis is one of the mostknown allows to study the genes or other factors that can be altered during thisprocess, and use them as possible prognostic factors to prevent the evolution of theillness. For this study the factors selected are: telomerase activity (TA), telomerelength (TL) and TRF1 (telomeric repeat factor) expression due to their implication inthe regulation and homeostasis of telomeres, which have an important role in thegenome stability, cellular viability and carcinogenic development.HYPOTHESIS AND OBJECTIVES: To analyse in our series of patients with colorectalcancer (CRC) telomerase activity, telomere length and TRF1 expression, to observeits behaviour in the adenoma-carcinoma sequence and to determine if they couldbe new independent prognostic factors for disease-free survival and overall survival.METHODS AND PATIENTS: The TA was determined by F-TRAP in tumoral, transitionaland normal mucosa and polyps in 108 patients. The TL was analysed by Shouternblot in tumoral and normal mucosa and blood cells in patients with CRC and inblood cells and colon mucosa in healthy patients. The TRF1 expression wasdetermined by Western blot in tumoral and normal mucosa in patients with CRC. TA,TL and TRF1 expression were related to anatomopathological characteristics ofpatients. The disease-free survival and overall survival were realized andindependent prognostic factors were studied at 2 and 4 years.RESULTS: The TA in tumoral mucosa was higher than normal mucosa (p< 0.001), whilethe differences were not significant between transitional and normal mucosa. TA inthe polyps was higher than normal mucosa but was lower than tumoral mucosa,and the isolated polyps had a higher TA than synchronic polyps (p = 0.020). The TLmean in tumoral mucosa was shorter than normal mucosa (p< 0.001). When wecompared tumoral-normal TL in each patient we obtained that TL was maintained in55% tumours, elongated in 10% and shortened in 35%. The TL in tumoral and normalmucosa showed a parallel behaviour (p< 0.001). TL did not correlate with TA. TL inblood cells was similar in patients with and without CRC, but TL in normal mucosa inpatients with CRC was shorter than normal mucosa in healthy patients. TL in healthypatients correlates with age in blood cells and also in normal mucosa (p< 0.001; p =0.037). Tumoral mucosa expressed greater levels of TRF1 and this expression seemedto be related to LT but not to TA. Polyps showed a greater TA than their respectivenormal mucosa and lower than tumoral mucosa, and polyps showed shortertelomeres than normal mucosa but longer than tumoral mucosa. The telomerelength ratio (TLR) was an independent prognostic factor for overall 2 years survival inpatients with colon cancer (p = 0.022). Telomerase index (TI) was an independentprognostic factor for 2 years disease-free survival (p = 0.035) and for overallsurvival at 2 and 4 years in patients with rectal cancer (p = 0.040; p = 0.030).CONCLUSIONS: TA increases and TL reduces as the tumour malignancy degreeincreases. The TI is an independent prognostic factor for diseases-free survival at 2years and for overall survival at 2 and 4 years in patients with rectal cancer. The TLR isan independent prognostic factor for overall survival at 2 years in patients with coloncancer.

Les xarxes neuronals cel·lulars altrament anomenades CNNs, són un tipus de sistema dinàmic que relaciona diferents elements que s'anomenen neurones via unes plantilles de paràmetres. Aquest sistema queda completament determinat coneixent quines són les entrades a la xarxa, les sortides i els paràmetres o pesos. En aquest treball fem un estudi exhaustiu sobre aquest tipus de xarxa en el cas més senzill on només hi intervenen dues neurones. Tot i la simplicitat del sistema, veurem que pot tenir una dinàmica molt rica. Primer de tot, revisem l'estabilitat d'aquest sistema des de dos punts de vista diferents. Usant la teoria de Lyapunov, trobem el rang de paràmetres en el que hem de treballar per aconseguir la convergència de la xarxa cap a un punt fix. Aquest mètode ens obre les portes per abordar els diferents tipus de problemes que es poden resoldre usant una xarxa neuronal cel·lular de dues neurones. D'altra banda, el comportament dinàmic de la CNN està determinat per la funció lineal a trossos que defineix les sortides del sistema. Això ens permet estudiar els diferents sistemes que apareixen en cada una de les regions on el sistema és lineal, aconseguint un estudi complet de l'estabilitat de la xarxa en funció de les posicions locals dels diferents punts d'equilibri del sistema. D'aquí obtenim bàsicament dos tipus de convergència, cap a un punt fix o bé cap a un cicle límit. Aquests resultats ens permeten organitzar aquest estudi bàsicament en aquests dos tipus de convergència. Entendre el sistema d'equacions diferencials que defineixen la CNN en dimensió 1 usant només dues neurones, ens permet trobar les dificultats intrínseques de les xarxes neuronals cel·lulars així com els possibles usos que els hi podem donar. A més, ens donarà les claus per a poder entendre el cas general. Un dels primers problemes que abordem és la dependència de les sortides del sistema respecte les condicions inicials. La funció de Lyapunov que usem en l'estudi de l'estabilitat es pot veure com una quàdrica si la pensem com a funció de les sortides. La posició i la geometria d'aquesta forma quadràtica ens permeten trobar condicions sobre els paràmetres que descriuen el sistema dinàmic. Treballant en aquestes regions aconseguim abolir el problema de la dependència. A partir d'aquí ja comencem a estudiar les diferents aplicacions de les CNN treballant en un rang de paràmetres on el sistema convergeix a un punt fix. Una primera aplicació la trobem usant aquest tipus de xarxa per a reproduir distribucions de probabilitat tipus Bernoulli usant altre cop la funció de Lyapunov emprada en l'estudi de l'estabilitat. Una altra aplicació apareix quan ens centrem a treballar dins del quadrat unitat. En aquest cas, el sistema és capaç de reproduir funcions lineals. L'existència de la funció de Lyapunov permet també de construir unes gràfiques que depenen dels paràmetres de la CNN que ens indiquen la relació que hi ha entre les entrades de la CNN i les sortides. Aquestes gràfiques ens donen un algoritme per a dissenyar plantilles de paràmetres reproduint aquestes relacions. També ens obren la porta a un nou problema: com composar diferents plantilles per aconseguir una determinada relació entrada¬sortida. Tot aquest estudi ens porta a pensar en buscar una relació funcional entre les entrades externes a la xarxa i les sortides. Com que les possibles sortides és un conjunt discret d'elements gràcies a la funció lineal a trossos, la correspondència entrada¬sortida es pot pensar com un problema de classificació on cada una de les classes està definida per les diferent possibles sortides. Pensant¬ho d'aquesta manera, estudiem quins problemes de classificació es poden resoldre usant una CNN de dues neurones i trobem quina relació hi ha entre els paràmetres de la CNN, les entrades i les sortides. Això ens permet trobar un mètode per a dissenyar plantilles per a cada problema concret de classificació. A més, els resultats obtinguts d'aquest estudi ens porten cap al problema de reproduir funcions Booleanes usant CNNs i ens mostren alguns dels límits que tenen les xarxes neuronals cel·lulars tot intentant reproduir el capçal de la màquina universal de Turing descoberta per Marvin Minsky l'any 1962. A partir d'aquí comencem a estudiar la xarxa neuronal cel·lular quan convergeix cap a un cicle límit. Basat en un exemple particular extret del llibre de L.O Chua, estudiem primer com trobar cicles límit en el cas que els paràmetres de la CNN que connecten les diferents neurones siguin antisimètrics. D'aquesta manera trobem en quin rang de paràmetres hem de treballar per assegurar que l'estat final de la xarxa sigui una corba tancada. A més ens dona la base per poder abordar el problema en el cas general. El comportament periòdic d'aquestes corbes ens incita primer a calcular aquest període per cada cicle i després a pensar en possibles aplicacions com ara usar les CNNs per a generar senyals de rellotge. Finalment, un cop estudiats els diferents tipus de comportament dinàmics i les seves possibles aplicacions, fem un estudi comparatiu de la xarxa neuronal cel·lular quan la sortida està definida per la funció lineal a trossos i quan està definida per la tangent hiperbòlica ja que moltes vegades en la literatura s'usa l'una en comptes de l'altra aprofitant la seva diferenciabilitat. Aquest estudi ens indica que no sempre es pot usar la tangent hiperbòlica en comptes de la funció lineal a trossos ja que la convergència del sistema és diferent en un segons com es defineixin les sortides de la CNN. / Les redes neuronales celulares o CNNs, son un tipo de sistema dinámico que relaciona diferentes elementos llamados neuronas a partir de unas plantillas de parámetros. Este sistema queda completamente determinado conociendo las entradas de la red, las salidas y los parámetros o pesos. En este trabajo hacemos un estudio exhaustivo de estos tipos de red en el caso más sencillo donde sólo intervienen dos neuronas. Este es un sistema muy sencillo que puede llegar a tener una dinámica muy rica. Primero, revisamos la estabilidad de este sistema desde dos puntos de vista diferentes. Usando la teoría de Lyapunov, encontramos el rango de parámetros en el que hemos de trabajar para conseguir que la red converja hacia un punto fijo. Este método nos abre las puertas parar poder abordar los diferentes tipos de problemas que se pueden resolver usando una red neuronal celular de dos neuronas. Por otro lado, el comportamiento dinámico de la CNN está determinado por la función lineal a tramos que define las salidas del sistema. Esto nos permite estudiar los diferentes sistemas que aparecen en cada una de las regiones donde el sistema es lineal, consiguiendo un estudio completo de la estabilidad de la red en función de las posiciones locales de los diferentes puntos de equilibrio del sistema. Obtenemos básicamente dos tipos de convergencia, hacia a un punto fijo o hacia un ciclo límite. Estos resultados nos permiten organizar este estudio básicamente en estos dos tipos de convergencia. Entender el sistema de ecuaciones diferenciales que definen la CNN en dimensión 1 usando solamente dos neuronas, nos permite encontrar las dificultades intrínsecas de las redes neuronales celulares así como sus posibles usos. Además, nos va a dar los puntos clave para poder entender el caso general. Uno de los primeros problemas que abordamos es la dependencia de las salidas del sistema respecto de las condiciones iniciales. La función de Lyapunov que usamos en el estudio de la estabilidad es una cuadrica si la pensamos como función de las salidas. La posición y la geometría de esta forma cuadrática nos permiten encontrar condiciones sobre los parámetros que describen el sistema dinámico. Trabajando en estas regiones logramos resolver el problema de la dependencia. A partir de aquí ya podemos empezar a estudiar las diferentes aplicaciones de las CNNs trabajando en un rango de parámetros donde el sistema converge a un punto fijo. Una primera aplicación la encontramos usando este tipo de red para reproducir distribuciones de probabilidad tipo Bernoulli usando otra vez la función de Lyapunov usada en el estudio de la estabilidad. Otra aplicación aparece cuando nos centramos en trabajar dentro del cuadrado unidad. En este caso, el sistema es capaz de reproducir funciones lineales. La existencia de la función de Lyapuno v permite también construir unas graficas que dependen de los parámetros de la CNN que nos indican la relación que hay entre las entradas de la CNN y las salidas. Estas graficas nos dan un algoritmo para diseñar plantillas de parámetros reproduciendo estas relaciones. También nos abren la puerta hacia un nuevo problema: como componer diferentes plantillas para conseguir una determinada relación entrada¬salida. Todo este estudio nos lleva a pensar en buscar una relación funcional entre las entradas externas a la red y las salidas. Teniendo en cuenta que las posibles salidas es un conjunto discreto de elementos gracias a la función lineal a tramos, la correspondencia entrada¬salida se puede pensar como un problema de clasificación donde cada una de las clases está definida por las diferentes posibles salidas. Pensándolo de esta forma, estudiamos qué problemas de clasificación se pueden resolver usando una CNN de dos neuronas y encontramos la relación que hay entre los parámetros de la CNN, las entradas y las salidas. Esto nos permite encontrar un método de diseño de plantillas para cada problema concreto de clasificación. Además, los resultados obtenidos en este estudio nos conducen hacia el problema de reproducir funciones Booleanas usando CNNs y nos muestran algunos de los límites que tienen las redes neuronales celulares al intentar reproducir el cabezal (la cabeza) de la máquina universal de Turing descubierta por Marvin Minsky el año 1962. A partir de aquí empezamos a estudiar la red neuronal celular cuando ésta converge hacia un ciclo límite. Basándonos en un ejemplo particular sacado del libro de L.O Chua, estudiamos primero como encontrar ciclos límite en el caso que los parámetros de la CNN que conectan las diferentes neuronas sean anti¬simétricos. De esta forma encontramos el rango de parámetros en el cuál hemos de trabajar para asegurar que el estado final de la red sea una curva cerrada. Además nos da la base para poder abordar el problema en el caso general. El comportamiento periódico de estas curvas incita primero a calcular su periodo para cada ciclo y luego a pensar en posibles aplicaciones como por ejemplo usar las CNNs para generar señales de reloj. Finalmente, estudiados ya los diferentes tipos de comportamiento dinámico y sus posibles aplicaciones, hacemos un estudio comparativo de la red neuronal celular cuando la salida está definida por la función lineal a trozos y cuando está definida por la tangente hiperbólica ya que muchas veces en la literatura se usa una en vez de la otra intentado aprovechar su diferenciabilidad. Este estudio nos indica que no siempre se puede intercambiar dichas funciones ya que la convergencia del sistema es distinta según como se definan las salidas de la CNN. / In this dissertation we review the two neuron cellular neural network stability using the Lyapunov theory, and using the different local dynamic behavior derived from the piecewise linear function use. We study then a geometrical way to understand the system dynamics. The Lyapunov stability, gives us the key point to tackle the different convergence problems that can be studied when the CNN system converges to a fixed¬point. The geometric stability shed light on the convergence to limit cycles. This work is basically organized based on these two convergence classes. We try to make an exhaustive study about Cellular Neural Networks in order to find the intrinsic difficulties, and the possible uses of a CNN. Understanding the CNN system in a lower dimension, give us some of the main keys in order to understand the general case. That's why we will focus our study in the one dimensional CNN case with only two neurons. From the results obtained using the Lyapunov function, we propose some methods to avoid the dependence on initial conditions problem. Its intrinsic characteristics as a quadratic form of the output values gives us the key points to find parameters where the final outputs do not depend on initial conditions. At this point, we are able to study different CNN applications for parameter range where the system converges to a fixed¬point. We start by using CNNs to reproduce Bernoulli probability distributions, based on the Lyapunov function geometry. Secondly, we reproduce linear functions while working inside the unit square. The existence of the Lyapunov function allows us to construct a map, called convergence map, depending on the CNN parameters, which relates the CNN inputs with the final outputs. This map gives us a recipe to design templates performing some desired input¬output associations. The results obtained drive us into the template composition problem. We study the way different templates can be applied in sequence. From the results obtained in the template design problem, we may think on finding a functional relation between the external inputs and the final outputs. Because the set of final states is discrete, thanks to the piecewise linear function, this correspondence can be thought as a classification problem. Each one of the different classes is defined by the different final states which, will depend on the CNN parameters. Next, we study which classifications problems can be solved by a two neuron CNN, and relate them with weight parameters. In this case, we also find a recipe to design templates performing these classification problems. The results obtained allow us to tackle the problem to realize Boolean functions using CNNs, and show us some CNN limits trying to reproduce the header of a universal Turing machine. Based on a particular limit cycle example extracted from Chua's book, we start this study with anti symmetric connections between cells. The results obtained can be generalized for CNNs with opposite sign parameters. We have seen in the stability study that limit cycles have the possibility to exist for this parameter range. Periodic behavior of these curves is computed in a particular case. The limit cycle period can be expressed as a function of the CNN parameters, and can be used to generate clock signals. Finally, we compare the CNN dynamic behavior using different output functions, hyperbolic tangent and piecewise linear function. Many times in the literature, hyperbolic tangent is used instead of piecewise linear function because of its differentiability along the plane. Nevertheless, in some particular regions in the parameter space, they exhibit a different number of equilibrium points. Then, for theoretical results, hyperbolic tangent should not be used instead of piecewise linear function.

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges. / The release of challenging data sets with ever increasing numbers of object categories isforcing the development of image representations that can cope with multiple classes andof algorithms that are efficient in training and testing. This thesis explores the problem ofclassifying images by the object they contain in the case of a large number of categories. We first investigate weather the hybrid combination of a latent generative model with a discriminative classifier is beneficial for the task of weakly supervised image classification.We introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors, and then investigate classification performances by optimizing different parameters. A new way to incorporate spatial information within the hybrid system is also proposed showing that contextual information provides a strong support for image classification. We then introduce a new shape descriptor that represents local image shape and its spatial layout, together with a spatial pyramid kernel. Shape is represented as a compactvector descriptor suitable for use in standard learning algorithms with kernels. Experimentalresults show that shape information has similar classification performances and sometimes outperforms those methods using only appearance information. We also investigate how different cues of image information can be used together. Wewill see that shape and appearance kernels may be combined and that additional informationcues increase classification performance. Finally we provide an algorithm to automatically select the regions of interest in training. This provides a method of inhibiting background clutter and adding invariance to the object instance's position. We show that shape and appearance representation over the regions of interest together with a random forest classifier which automatically selects the best cues increases on performance and speed. We compare our classification performance to that of previous methods using the authors'own datasets and testing protocols. We will see that the set of innovations introduced here lead for an impressive increase on performance.