En aquesta tesi s’estudia el problema de la segmentació del moviment. La tesi presenta una revisió dels principals algoritmes de segmentació del moviment, s’analitzen les característiques principals i es proposa una classificació de les tècniques més recents i importants. La segmentació es pot entendre com un problema d’agrupament d’espais (manifold clustering). Aquest estudi aborda alguns dels reptes més difícils de la segmentació de moviment a través l’agrupament d’espais. S’han proposat nous algoritmes per a l’estimació del rang de la matriu de trajectòries, s’ha presenta una mesura de similitud entre subespais, s’han abordat problemes relacionats amb el comportament dels angles canònics i s’ha desenvolupat una eina genèrica per estimar quants moviments apareixen en una seqüència. L´ultima part de l’estudi es dedica a la correcció de l’estimació inicial d’una segmentació. Aquesta correcció es du a terme ajuntant els problemes de la segmentació del moviment i de l’estructura a partir del moviment. / IN THIS STUDY THE PROBLEM OF MOTION SEGMENTATION IS DISCUSSED. MOTION SEGMENTATION STATE OF THE ART IS PRESENTED, THE MAIN FEATURES OF MOTION SEGMENTATION ALGORITHMS ARE ANALYSED, AND A CLASSIFICATION OF THE RECENT AND MOST IMPORTANT TECHNIQUES IS PROPOSED. THE SEGMENTATION PROBLEM COULD BE CAST INTO A MANIFOLD CLUSTERING PROBLEM. IN THIS STUDY SOME OF THE MOST CHALLENGING ISSUES RELATED TO MOTION SEGMENTATION VIA MANIFOLD CLUSTERING ARE TACKLED. NEW ALGORITHMS FOR THE RANK ESTIMATION OF THE TRAJECTORY MATRIX ARE PROPOSED. A MEASURE OF SIMILARITY BETWEEN SUBSPACES IS PRESENTED. THE BEHAVIOUR OF PRINCIPAL ANGLES IS DISCUSSED. A GENERIC TOOL FOR THE ESTIMATION OF THE NUMBER OF MOTIONS IS DEVELOPED. THE LAST PART OF THE STUDY IS DEDICATED TO THE DEVELOPMENT OF AN ALGORITHM FOR THE CORRECTION OF AN INITIAL MOTION SEGMENTATION SOLUTION. SUCH A CORRECTION IS ACHIEVED BY BRINGING TOGETHER THE PROBLEMS OF MOTION SEGMENTATION AND STRUCTURE FROM MOTION.

Prostate segmentation in trans rectal ultrasound (TRUS) and magnetic resonance images (MRI) facilitates volume estimation, multi-modal image registration, surgical planing and image guided prostate biopsies. The objective of this thesis is to develop computationally efficient prostate segmentation algorithms in both TRUS and MRI image modalities. In this thesis we propose a probabilistic learning approach to achieve a soft classification of the prostate for automatic initialization and evolution of a deformable model for prostate segmentation. Two deformable models are developed for the TRUS segmentation. An explicit shape and region prior based deformable model and an implicit deformable model guided by an energy minimization framework. Besides, in MRI, the posterior probabilities are fused with the soft segmentation coming from an atlas segmentation and a graph cut based energy minimization achieves the final segmentation. In both image modalities, statistically significant improvement are achieved compared to current works in the literature. / La segmentació de la pròstata en imatge d'ultrasò (US) i de ressonància magnètica (MRI) permet l'estimació del volum, el registre multi-modal i la planificació quirúrgica de biòpsies guiades per imatge. L'objectiu d'aquesta tesi és el desenvolupament d'algorismes automàtics per a la segmentació de la pròstata en aquestes modalitats. Es proposa un aprenentatge automàtic inical per obtenir una primera classificació de la pròstata que permet, a continuació, la inicialització i evolució de diferents models deformables. Per imatges d'US, es proposen un model explícit basat en forma i informació regional i un model implícit basat en la minimització d'una funció d'energia. En MRI, les probalitats inicials es fusionen amb una imatge de probabilitat provinent d'una segmentació basada en atlas, i la minimització es realitza mitjançant tècniques de grafs. El resultat final és una significant millora dels algorismes actuals en ambdues modalitats d'imatge.

Aquesta tesi està emmarcada dins la detecció precoç de masses, un dels símptomes més clars del càncer de mama, en imatges mamogràfiques. Primerament, s'ha fet un anàlisi extensiu dels diferents mètodes de la literatura, concloent que aquests mètodes són dependents de diferent paràmetres: el tamany i la forma de la massa i la densitat de la mama. Així, l'objectiu de la tesi és analitzar, dissenyar i implementar un mètode de detecció robust i independent d'aquests tres paràmetres. Per a tal fi, s'ha construït un patró deformable de la massa a partir de l'anàlisi de masses reals i, a continuació, aquest model és buscat en les imatges seguint un esquema probabilístic, obtenint una sèrie de regions sospitoses. Fent servir l'anàlisi 2DPCA, s'ha construït un algorisme capaç de discernir aquestes regions són realment una massa o no. La densitat de la mama és un paràmetre que s'introdueix de forma natural dins l'algorisme. / This thesis deals with the detection of masses in mammographic images. As a first step, Regions of Interests (ROIs) are detected in the image using templates containing a probabilistic contour shape obtained from training over an annotated set of masses. Firstly, PCA is performed over the training set, and subsequently the template is formed as an average of the gradient of eigenmasses weighted by the top eigenvalues. The template can be deformed according to each eigenmass coefficient. The matching is formulated in a Bayesian framework, where the prior penalizes the deformation, and the likelihood requires template boundaries to agree with image edges. In the second stage, the detected ROIs are classified into being false positives or true positives using 2DPCA, where the new training set now contains ROIs with masses and ROIs with normal tissue. Mass density is incorporated into the whole process by initially classifying the two training sets according to breast density. Methods for breast density estimation are also analyzed and proposed. The results are obtained using different databases and both FROC and ROC analysis demonstrate a better performance of the approach relative to competing methods.

El presente estudio ten como objetivo investigar el tratamiento jurídico conferido a los datos personales en los ordenamientos jurídicos de la Argentina, Uruguay y Brasil, discutiendo si sus legislaciones son eficaces para evitar la práctica de la segmentación comportamental ocurrida en internet. Esta estrategia de marketing es utilizada por muchas empresas y presenta fuerte potencial ofensivo a los derechos fundamentales de los internautas, especialmente el derecho a la privacidad, lo que suscita nuevos conflictos emergentes de la sociedad en red. A pesar de esas nuevas situaciones de vulnerabilidad al derecho a la privacidad, el Brasil es el único país del Mercado Común del Sur (MERCOSUR) que aún no cuenta con legislación específica acerca la protección de datos personales (tangencialmente tratado por el Marco Civil de la Internet), diferentemente de Estados como Argentina y Uruguay, cuya legislación fue considerada con un nivel de protección adecuado por la Unión Europea, una de las precursoras en el estudio de esa temática. Delante de esa asimetría en los ordenamientos jurídicos se cuestionó: ¿Cuál el grado de protección que estas legislaciones conceden al ciudadano internauta? ¿Esté mayor grado de protección legislativa refleja alterando significativamente en las políticas empresarias de los intermediarios de la Internet, generando Términos de Política de Privacidad más protectivos? Para responder a esos problemas de investigación fue compuesto un marco teórico que reúne las contribuciones de reconocidos autores del área, como Antonio Henrique Perez-Luño, Stefano Rodotá y Manuel Castells, elegidos por su producción discutir las profundas alteraciones de la sociedad desencadenadas por la masiva utilización de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC). Como forma de solucionar la problemática apuntada se optó por la utilización de abordaje deductivo, complementada por la adopción del método del procedimiento comparativo, partiéndose de la comprensión amplia de autodeterminación informativa, de sociedad informacional y de segmentación de comportamientos para el análisis específico de las legislaciones de los países investigados y de los Términos de Políticas de Privacidad allá utilizados por el Proveedor de Acceso TIERRA. Tales métodos fueron complementados por las técnicas de investigación bibliográfica y documental. Después del análisis se constató que la existencia de legislación específica sobre la protección de datos personales en internet amplía la protección del titular de los datos personales, privilegiando el ejercicio de su autodeterminación informativa, como ocurre con las legislaciones de la Argentina y de Uruguay, y, por otro lado, la ausencia de tal reglamentación tiende a dificultar el ejercicio del control por el titular de la destinación de sus datos personales. Como decorrencia de esa asimetría de protección, se verificó que los intermediarios del acceso a la Internet, de entre los cuales el proveedor Tierra , tienden a documentar su política de privacidad de forma diferenciada en estos locales, hecho que apunta para la mayor vulnerabilidad de los internautas brasileños y corrobora la necesidad de edición de legislación específica sobre el tema en Brasil. / O presente trabalho tem como objetivo investigar o tratamento jurídico conferido aos dados pessoais nos ordenamentos jurídicos da Argentina, Uruguai e Brasil, discutindo se suas legislações são eficazes para evitar a prática da segmentação comportamental ocorrida na Internet. Esta estratégia de marketing é utilizada por muitas empresas e apresenta forte potencial ofensivo aos direitos fundamentais dos internautas, especialmente o direito à privacidade, o que suscita novos conflitos emergentes da sociedade em rede. Apesar dessas novas situações de vulnerabilidade ao direito à privacidade, o Brasil é o único país do Mercado Comum do Sul (MERCOSUL) que ainda não conta com legislação específica sobre a proteção de dados pessoais (tangencialmente tratado pelo Marco Civil da Internet), diferentemente de Estados como Argentina e Uruguai, cuja legislação foi considerada com um nível de proteção adequado pela União Europeia, uma das precursoras no estudo dessa temática. Diante dessa assimetria nos ordenamentos jurídicos questionou-se: Qual o grau de proteção que estas legislações concedem ao cidadão internauta? Este maior grau de proteção legislativa surte um relfexo alterando significativamente nas políticas empresarias dos intermediários da Internet, gerando Termos de Política de Privacidade mais protetivos? Para responder a esses problemas de pesquisa foi composto um marco teórico que reúne as contribuições de reconhecidos autores da área, como Antonio Enrrique Perez-Luño, Stefano Rodotá e Manuel Castells, eleitos por sua produção discutir as profundas alterações da sociedade desencadeadas pela massiva utilização das Tecnologias da Informação e da Comunicação (TIC). Como forma de solucionar a problemática apontada optou-se pela utilização de abordagem dedutiva, complementada pela adoção do método do procedimento comparativo, partindo-se da compreensão ampla de autodeterminação informativa, de sociedade informacional e de segmentação de comportamentos para a análise específica das legislações dos países investigados e dos Termos de Políticas de Privacidade lá utilizados pelo Provedor de Acesso TERRA. Tais métodos foram complementados pelas técnicas de pesquisa bibliográfica e documental. Após a análise constatou-se que a existência de legislação específica sobre a proteção de dados pessoais na Internet amplia a proteção do titular dos dados pessoais, privilegiando o exercício da sua autodeterminação informativa, como ocorre com as legislações da Argentina e do Uruguai, e, por outro lado, a ausência de tal regulamentação tende a dificultar o exercício do controle pelo titular da destinação dos seus dados pessoais. Como decorrência dessa assimetria de proteção, verificou-se que os intermediários do acesso à Internet, dentre os quais o provedor Terra , tendem a documentar a sua política de privacidade de forma diferenciada nestes locais, fato que aponta para a maior vulnerabilidade dos internautas brasileiros e corrobora a necessidade de edição de legislação específica sobre o tema no Brasil.

Domestic Variability and the Emergence of Complexity at TiwanakuThe character of the ancient settlement of Tiwanaku has been a subject of debate for the past half century. Despite general acknowledgement that Tiwanaku influenced vast regions of the south-central Andes for several hundred years, the problem of whether or not Tiwanaku was an "empty" pilgrimage site or a densely populated urban center, and if urban, the constitution of its resident populations, remain compelling questions. This paper addresses these questions by presenting the results of extensive excavations in several residential sectors of the Tiwanaku site. Discussion of comparative spatial architectural and artifactual data emphasizes several intersecting patterns in the changing nature of residential organization during the Tiwanaku IV phase (AD 500-800), during which the site expanded into a major political and religious center. Comparative evidence indicates that during this phase Tiwanaku expanded into a densely populated urban center. This evidence emphasizes notable patterns of spatial order and stylistic uniformity across the site, pointing to the creation and dissemination of a common "state culture". Residential patterns were also characterized by traditional markers of social complexity, including marked status differentiation and specialized craft production. At the same time, these residential areas remained mutually differentiated in local social affiliations with group identity, indicating that the urban center developed out of and remained grounded in a fundamental segmentary social order. These results offer a unique perspective into the distinctive nature of pristine Andean urbanism and social complexity. / Las características del antiguo asentamiento de Tiwanaku han suscitado discusiones desde hace más de medio siglo. Pese a aceptar, por lo general, que Tiwanaku ejerció una gran influencia sobre vastas regiones de los Andes surcentrales durante varios siglos, se mantiene el problema de decidir si Tiwanaku fue un lugar de peregrinaje "vacío" o un centro urbano densamente poblado y, aun al aceptar la condición urbana, quedan preguntas difíciles. El presente trabajo trata de estos temas por medio de la presentación de los resultados de excavaciones intensivas en varios sectores residenciales del sitio de Tiwanaku. Se discuten y se comparan los datos espaciales, arquitectónicos y de artefactos, así como se enfatizan varios patrones cruzados en la naturaleza cambiante de la organización residencial durante la fase Tiwanaku IV (500-800 d.C.), en la cual el sitio se convirtió en un gran centro político y religioso. Evidencias comparativas muestran que Tiwanaku fue un centro urbano densamente poblado durante esta misma fase. Estas evidencias subrayan la presencia de notables patrones de orden espacial y de uniformidad estilística a través del sitio, lo cual apunta hacia la creación y difusión de una "cultura estatal" compartida. Los patrones residenciales también se caracterizan por marcadores tradicionales de complejidad social, que incluyen una marcada diferenciación de status y producción artesanal especializada. Al mismo tiempo, estas mismas áreas residenciales mantenían sus diferencias en cuanto a filiaciones sociales locales y la identidad de grupo. Lo que indica que el centro urbano se desarrolló sobre la base de un orden social segmentado. Estos resultados ofrecen una perspectiva única hacia la naturaleza distintiva del urbanismo andino prístino y la complejidad social.

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

El proyecto empresarial, TheShield App, es un aplicativo móvil, para el registro y consulta de incidentes relacionados a seguridad ciudadana, que busca contribuir a mejorar la gestión de las municipalidades en forma conjunta con la sociedad. Los usuarios del aplicativo, podrán realizar el registro de denuncias de actos delictivos, detallando el lugar, tipo y fecha de la ocurrencia. Dicha información, también se encontrará disponible para los demás usuarios que interactúen con el aplicativo con la finalidad que sea fuente de consulta. TheShield App aprovechará en recopilar dicha información a través de una base de datos a fin de servir como fuente de información real y completa de los incidentes ocurridos en determinado distritos y que pueda ser usada para una adecuada gestión de seguridad de las municipalidades. La idea de negocio, ha sido validada por diferentes herramientas, siendo una de ellas la del Experiment Board, en donde se confirmó que un 58.82% de usuarios (ciudadanos) y un 60% de clientes (municipalidades) se encontraban interesados en nuestra idea. La inversión necesaria para la puesta en marcha del proyecto es de S/284,966 nuevos soles, obteniendo una rentabilidad (TIR) del 35.32%, un VAN de S/ 112,679 y el retorno de la inversión al tercer año de operaciones en la evaluación económica, considerando un costo de oportunidad de capital (COK) de 23.02%. / Tesis

[ES] La Esclerosis Múltiple (EM) es una enfermedad inflamatoria y autoinmune del sistema nervioso central (SNC) con rasgos de desmielinización y degeneración axonal en el tiempo, y caracterizada por ser muy heterogénea en los síntomas y en el curso de la enfermedad. La Imagen de Resonancia Magnética (RM) es una de las herramientas clínicas más sensibles para la evaluación de los procesos inflamatorios y neurodegenerativos. En los últimos años, la evaluación de la médula espinal ha tenido un creciente interés clínico para mejorar el diagnóstico y el fenotipado de la enfermedad, aunque, a diferencia del cerebro, en médula espinal cervical no existen algoritmos de inteligencia artificial (IA) desarrollados y certificados para práctica clínica. Es por ello, que nuestro objetivo se centra en investigar y desarrollar un método automático de segmentación de médula cervical en RM, facilitando así una evaluación automática y mejorada de la atrofia de la médula espinal, pues esta puede proporcionar información valiosa sobre la progresión de la enfermedad y sus consecuencias clínicas. El algoritmo se desarrolló mediante datos del mundo real (real-world data) recogidos de manera retrospectiva en 121 pacientes de EM. Se utilizaron 96 de ellos para el entrenamiento del modelo, 25 para test y 13 para la validación del modelo. Durante la tesis se trabajaron secuencias de RM adquiridas en un equipo de 3T (SignaHD, GEHC), de tipo 3D axiales potenciadas en T1, dada su mejor resolución y contraste para identificar pequeñas estructuras anatómicas como la médula espinal. El etiquetado manual de los datos fue realizado bajo el consejo y supervisión de dos radiólogos experimentados, obteniendo finalmente el ground-truth. Varias fueron las arquitecturas, hiperparámetros y formas de preprocesado aplicados al dataset en busca de la solución óptima. Dada su conocida importancia en la segmentación de imagen médica, la arquitectura U-Net fue el punto de partida. Tras la ausencia de buenos resultados y una mayor investigación en el campo, se dio con la problemática del desbalanceo de datos. Finalmente, para obtener la segmentación deseada, se implementó y entrenó una red neuronal convolucional 2D compuesta por un mecanismo de atención residual y conexiones basadas en la arquitectura U-Net. El mecanismo de atención permitió que el modelo se centrara en aquellas localizaciones de la imagen que son importantes para la tarea de clasificación de los vóxeles correspondientes a la médula cervical, a la vez que retenía la información del resto de estructuras anatómicas, mientras que los bloques residuales nos permitieron solventar problemas de desvanecimiento de gradiente comunes en redes neuronales profundas. El entrenamiento se diseñó con una función de pérdidas local, basada en el índice de Tversky con el fin de controlar el problema de desbalanceo de datos de imagen médica, y un buscador automático de tasa de aprendizaje óptima que nos permitió mejorar la convergencia y rendimiento del modelo. Finalmente, nuestro método proporcionó una segmentación con una elevada tasa de acierto, obteniendo un valor de 0.95 como MCC en la métrica de entrenamiento y consiguiendo en validación un coeficiente DICE de 0.904±0.101 tomando como referencia la segmentación manual. Además de obtener una herramienta para la segmentación automática de la médula, también creamos un módulo para el cálculo de sus dimensiones, actuando como biomarcador de imagen, lo que será útil y eficaz para la valoración de la atrofia. De esta forma, los clínicos pueden evaluar el grado de daño neurológico y seguir su evolución a lo largo del tiempo. Como biomarcadores de imagen, calculamos las dimensiones de las médulas de nuestros pacientes en forma de volumen (mm3) y sección media (mm2) y estudiamos la relación entre sección media de la médula espinal cervical con la distribución de las distintas formas clínicas y los niveles en Escala de Discapacidad Extendida de Kurtzke (EDSS) de los pacientes. / [CA] L'Esclerosi Múltiple (EM), és una malaltia inflamatòria i autoimmune del sistema nerviós central (SNC) amb trets de desmielinització i degeneració axonal en el el temps. Es caracteritza per ser molt heterogènia amb els símptomes i curs de la malaltia. La Imatge de Ressonància Magnètica (RM) és una de les eines més sensibles per a l'avaluació dels processos inflamatoris i neurodegeneratius. Als darrers anys, l'evolució de la medul·la espinal ha tingut un creixent interés clínic per tal de millorar el diagnòstic i el fenotipatge de la malaltia, encara que, a diferència del cervell, en medul·la espinal cervical no existeixen algoritmes d'intel·ligència artificial (IA) desenvolupats i certificats. Aquest fet motiva el present estudi, que se centra en la recerca i desenvolupament d'un mètode automàtic de segmentació de medul·la cervical en RM. L'automatització i millora del procés d'avaluació de l'atròfia de la medul·la espinal podrà proporcionar valuosa informació sobre la progressió de la malaltia i les seves conseqüències clíniques. L'algoritme proposat al present treball va ser desenvolupat mitjançant dades del món real (real-world data) recollides de manera retrospectiva en 121 pacients d'EM. D'aquestes mostres, 96 foren utilitzades per a l'entrenament del model d'IA, 13 per a la validació durant l'entrenament i les 25 restants com a conjunt d'avaluació. Les seqüències d'imatges de RM fetes servir foren adquirides amb un equip 3T de tipus 3D axials potenciats en T1, donada la seua millor resolució i contrast alhora identificar petites estructures anatòmiques com la medul·la espinal. L'etiquetatge de les dades fou realitzat sota la supervisió i consell de dos experimentats radiòlegs. El resultat final fou un conjunt d'imatges RM de referència (ground truth dataset) amb les corresponents màscares de segmentació de la medul·la espinal cervical definides pels radiòlegs. Diverses van ser les arquitectures, hiperparàmetres i tècniques de preprocessat aplicades al conjunt de dades en cerca de la solució òptima. Donada la seua coneguda importància en la segmentació d'imatge mèdica, l'arquitectura U-Net fou el punt de partida. Un altre punt d'inflexió fou resoldre la problemàtica de la desproporció de representativitat al conjunt de dades utilitzat (dataset imbalancement). Finalment, per obtindre la segmentació desitjada, es va implementar i entrenar una xarxa neuronal convolucional 2D composta per un mecanisme d'atenció residual i connexions basades en l'arquitectura U-Net. El mecanisme d'atenció va permetre que el model se centrara en aquelles localitzacions de la imatge més importants per a la tasca de classificació dels corresponents vòxels a la medul·la cervical, a la volta que retenia la informació de la resta d'estructures anatòmiques. Alhora, els blocs residuals, van permetre resoldre els problemes d'esvaïment de gradient, comuns a l'entrenament de xarxes neuronals profundes. L'entrenament es va dissenyar amb una funció de cost local, basada en l'índex Tversky, amb el fi de controlar la problemàtica del dataset imbalancement i, un buscador automàtic de la taxa d'aprenentatge òptima que permetia una millor convergència i rendiment del model. Els resultats proporcionats pel nostre mètode de segmentació automàtica, presentaren una elevada taxa d'encert, obtinguen un valor de 0.95 com coeficient de correlació de Matthew en la mètrica d'entrenament i aconseguint en validació un coeficient DICE de 0.904±0.101 prenent com a referència la segmentació manual. A més de l'eina de segmentació automàtica, també hem desenvolupat un mòdul per al càlcul de les seues dimensions, el que serà útil per a una eficaç valoració de l'atròfia. Com biomarcadors d'imatge, calcularem les dimensions de les medul·les dels nostres pacients en forma de volum (mm³) i secció mitjana (mm²) i estudiarem la relació entre secció mitjana de la medul·la espinal cervical amb la distribució de les distintes formes clíniques i l'escala de discapacitat estesa de Kurtzke / [EN] Multiple Sclerosis (MS) is an inflammatory and autoimmune disease of the central nervous system (CNS) with features of demyelination and axonal degeneration over time, and characterised by being very heterogeneous in symptoms, disease course and outcome. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is one of the most sensitive clinical tools for the evaluation of inflammatory and neurodegenerative processes. In recent years, the evaluation of the spinal cord has been of increasing clinical interest to improve the diagnosis and phenotyping of the disease, although, unlike the brain, in the cervical spinal cord there are no artificial intelligence (AI) algorithms developed and certified for clinical practice. Therefore, our aim is to investigate and develop an automatic method of cervical cord segmentation in MRI, thus facilitating an automatic and improved assessment of spinal cord atrophy, which can provide valuable information on the progression of the disease and its clinical consequences. The algorithm was developed using real-world data collected retrospectively from 121 MS patients. Of these, 96 were used for model training, 25 for testing and 13 for validation of the proposed model. During the thesis, 3D axial T1-weighted MRI sequences acquired in 3T equipment (SignaHD, GEHC) were used, given their better resolution and contrast to identify small anatomical structures such as the spinal cord. Manual labelling of the data was performed under the advice and supervision of two experienced radiologists, between whom possible discrepancies were resolved with a third radiologist, resulting in a set of cervical spinal cord masks as ground-truth. Several architectures, hyperparameters and forms of pre-processing were applied to the dataset in search of the optimal solution. Given its known importance in medical image segmentation, the U-Net architecture was the starting point. After the absence of good results and further research in the field, the problem of data imbalance was identified. Finally, to obtain the desired segmentation, a 2D convolutional neural network (CNN) composed of a residual attention mechanism and connections based on the U-Net architecture was implemented and trained. The attention mechanism allowed the model to focus on those image locations that are important for the classification task of the voxels corresponding to the cervical cord, while retaining the information of the rest of the anatomical structures. Residual blocks allowed us to solve common gradient fading problems in deep neural networks. Training was designed with a local loss function, based on the Tversky index in order to control the medical image data imbalance problem, and an automatic optimal learning rate finder that allowed us to improve the convergence and performance of the model. Finally, our method provided a segmentation with a high success rate, obtaining a value of 0.95 as MCC in the training metric and obtaining in validation a DICE coefficient of 0.904±0.101 taking manual segmentation as a reference. In addition to obtaining a tool for the automatic segmentation of the spinal cord, we also created a module for the calculation of its dimensions, which will be useful and effective for the assessment of atrophy. Atrophy is a direct indicator of neuronal damage and tissue loss in both the brain and spinal cord, and is a key risk factor for disability in MS. By accurately calculating atrophy, clinicians can assess the degree of neurological damage and follow its evolution over time. In our study, we calculated the dimensions of our patients' cords, as possible imaging biomarkers, in terms of volume (mm3) and mean section (mm2), and studied the relationship between the mean section of the cervical spinal cord with the distribution of the different clinical forms and the Kurtzke Expanded Disability Status Scale (EDSS) levels in our study group. / Bueno Gómez, A. (2024). Investigación y desarrollo de metodología avanzada de segmentación de la médula espinal cervical a partir de imágenes RM para la ayuda al diagnóstico y seguimiento de pacientes de esclerosis múltiple [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/205742

En la primera parte de esta tesis se profundiza en el estudio de los factores e interrelaciones que influyen en las actitudes de los residentes y se plantean propuestas genéricas para la adecuada gestión de los destinos turísticos. Los destinos turísticos evolucionan y en destinos maduros es necesario conocer su pasado para comprender mejor su presente. Ibiza es un destino maduro y, por tanto, es necesario un estudio previo de su evolución para una mejor comprensión de los resultados del estudio empírico. La descripción de la historia del turismo en Ibiza, apoyado en el uso del modelo de Ciclo de Vida del Destino Turístico, constituye la segunda parte de la tesis. Finalmente, se realiza un estudio empírico en la tercera parte de la tesis. Mediante el uso de diversos tipos de análisis se revisa si es de aplicación la teoría al caso concreto de Ibiza.

La organización productiva descentralizada y flexible que, bajo el impulso de las nuevas tecnologías y la globalización, viene sustituyendo a partir del último cuarto del siglo XX al fordismo de inspiración keynesiana, está deteriorando los mercados laborales, lo que supone una precarización de las condiciones de empleo, un notable repliegue de los «Estados del bienestar» y la desactivación del factor trabajo. Superado el tradicional principio de «unicidad» empresarial, un empresario «complejo» y múltiple –el grupo de empresas-, caracterizado por su dificultad identificatoria, absorbe un protagonismo creciente, en un contexto normativo-laboral casi desregulado, en el que al margen del fraude, la dirección unitaria de las empresas agrupadas no implica deducir de su funcionamiento una responsabilidad (solidaria). En esa «cierta unidad económica» que constituye el grupo, se detecta un punto de conflicto o desconexión, entre las facultades empresariales decisorias -unidad de decisión- y las organizativas –dependencia y ajenidad de frutos-. / The decentralized and flexible productive organization, boosted by globalization, new information and knowledge technologies, has been replacing the Fordist Keynesian inspiration since the last quarter of the 20th century; besides it has been worsening the labour markets, which involves a precariousness of employment conditions and an outstanding backing down of “welfare states” and job factor neutralization. Once the traditional principle of business uniqueness has been overwhelmed, a complex and multiple –the corporate group- employer arises; this employer is characterized by the difficulty of being identified and acquires an increasingly featuring role, inside a regulatory working context almost deregulated, where, on the fringe fraud, the unitarian corporate group management doesn’t imply deducing a solidarity liability from its activity. Inside that “particular economical unity” made up by the group, a deal-breaker or a gap is detected between the decision-making management faculties –decision unity- and the organizational ones –dependence and another person’s benefits-.