El análisis sistémico de datos biomédicos procedentes de diferentes niveles biológicos
abre amplias expectativas en el proceso de toma de decisiones médicas. Las nuevas tecnologías
biomédicas permiten la interpretación del origen de las afecciones que sufren los
pacientes, trasladando el paradigma de decisión hacia la medicina basada en la evidencia.
Esta Tesis centra su atención en la ayuda al diagnóstico del cáncer asistida por ordenador.
El objetivo de nuestro estudio es obtener unos resultados de alto acierto en
clasificación, que ofrezcan transparencia en su interpretación mediante conocimiento médico
y capacidad de generalización cuando se aplican a pacientes procedentes de múltiples
centros estudiados con posterioridad. Los aspectos técnicos cubiertos en esta Tesis incluyen
el procesamiento, modelado, extracción de características, y combinación de datos
biomédicos; así como la inferencia y evaluación de modelos predictivos de dichos datos y
la integración de los modelos predictivos en sistemas de ayuda a la decisión para entornos
clínicos. Concretamente, estos puntos se abordan para dos problemas médicos: el diagnóstico
de Tumores de Partes Blandas (TPB) y, especialmente, el diagnóstico de Tumores
Cerebrales (TC).
En los desarrollos realizados para el problema de TPB con hallazgos de imagen se alcanzó
una alta eficacia en la clasificación basada en Reconocimiento de Formas de tumores
según su carácter benigno o maligno. Un sistema de ayuda a la decisión especializado para el problema de TPB fue
diseñado e implementado a partir de los clasificadores aprendidos a partir de una base de datos multicéntrica.
Las contribuciones de esta Tesis al estudio de Tumores Cerebrales incluyen el análisis
de señales biomédicas in-vivo y ex-vivo del paciente. Ha sido propuesta una nueva aproximación
para la combinación de Espectros de Resonancia Magnética (ERM) adquiridos
para un mismo paciente con diferentes tiempos de eco (TE corto y TE largo) ha sido
propuesta. También se / García Gómez, JM. (2009). Pattern recognition approaches for biomedical data in computer-assisted cancer research [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4602 / Palancia
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/4602 |
| Date | 12 May 2009 |
| Creators | García Gómez, Juan Miguel |
| Contributors | Robles Viejo, Monserrat, Juan Císcar, Alfonso, Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Source | Riunet |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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