24 resultados para Coding and Information Theory


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Aiming to address requirements concerning integration of services in the context of ?big data?, this paper presents an innovative approach that (i) ensures a flexible, adaptable and scalable information and computation infrastructure, and (ii) exploits the competences of stakeholders and information workers to meaningfully confront information management issues such as information characterization, classification and interpretation, thus incorporating the underlying collective intelligence. Our approach pays much attention to the issues of usability and ease-of-use, not requiring any particular programming expertise from the end users. We report on a series of technical issues concerning the desired flexibility of the proposed integration framework and we provide related recommendations to developers of such solutions. Evaluation results are also discussed.

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Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia. Over the last few years, a considerable effort has been devoted to exploring new biomarkers. Nevertheless, a better understanding of brain dynamics is still required to optimize therapeutic strategies. In this regard, the characterization of mild cognitive impairment (MCI) is crucial, due to the high conversion rate from MCI to AD. However, only a few studies have focused on the analysis of magnetoencephalographic (MEG) rhythms to characterize AD and MCI. In this study, we assess the ability of several parameters derived from information theory to describe spontaneous MEG activity from 36 AD patients, 18 MCI subjects and 26 controls. Three entropies (Shannon, Tsallis and Rényi entropies), one disequilibrium measure (based on Euclidean distance ED) and three statistical complexities (based on Lopez Ruiz–Mancini–Calbet complexity LMC) were used to estimate the irregularity and statistical complexity of MEG activity. Statistically significant differences between AD patients and controls were obtained with all parameters (p < 0.01). In addition, statistically significant differences between MCI subjects and controls were achieved by ED and LMC (p < 0.05). In order to assess the diagnostic ability of the parameters, a linear discriminant analysis with a leave-one-out cross-validation procedure was applied. The accuracies reached 83.9% and 65.9% to discriminate AD and MCI subjects from controls, respectively. Our findings suggest that MCI subjects exhibit an intermediate pattern of abnormalities between normal aging and AD. Furthermore, the proposed parameters provide a new description of brain dynamics in AD and MCI.

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The analysis of the interdependence between time series has become an important field of research in the last years, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce, the introduction of concepts such as generalized and phase synchronization and the application of information theory to time series analysis. In neurophysiology, different analytical tools stemming from these concepts have added to the ‘traditional’ set of linear methods, which includes the cross-correlation and the coherency function in the time and frequency domain, respectively, or more elaborated tools such as Granger Causality. This increase in the number of approaches to tackle the existence of functional (FC) or effective connectivity (EC) between two (or among many) neural networks, along with the mathematical complexity of the corresponding time series analysis tools, makes it desirable to arrange them into a unified-easy-to-use software package. The goal is to allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of these analysis methods from a single integrated toolbox. Here we present HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), a toolbox for the Matlab® environment (The Mathworks, Inc), which is designed to study functional and effective brain connectivity from neurophysiological data such as multivariate EEG and/or MEG records. It includes also visualization tools and statistical methods to address the problem of multiple comparisons. We believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis.

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Con esta tesis ”Desarrollo de una Teoría Uniforme de la Difracción para el Análisis de los Campos Electromagnéticos Dispersados y Superficiales sobre un Cilindro” hemos iniciado una nueva línea de investigación que trata de responder a la siguiente pregunta: ¿cuál es la impedancia de superficie que describe una estructura de conductor eléctrico perfecto (PEC) convexa recubierta por un material no conductor? Este tipo de estudios tienen interés hoy en día porque ayudan a predecir el campo electromagnético incidente, radiado o que se propaga sobre estructuras metálicas y localmente convexas que se encuentran recubiertas de algún material dieléctrico, o sobre estructuras metálicas con pérdidas, como por ejemplo se necesita en determinadas aplicaciones aeroespaciales, marítimas o automovilísticas. Además, desde un punto de vista teórico, la caracterización de la impedancia de superficie de una estructura PEC recubierta o no por un dieléctrico es una generalización de varias soluciones que tratan ambos tipos de problemas por separado. En esta tesis se desarrolla una teoría uniforme de la difracción (UTD) para analizar el problema canónico del campo electromagnético dispersado y superficial en un cilindro circular eléctricamente grande con una condición de contorno de impedancia (IBC) para frecuencias altas. Construir una solución basada en UTD para este problema canónico es crucial en el desarrollo de un método UTD para el caso más general de una superficie arbitrariamente convexa, mediante el uso del principio de localización de los campos electromagnéticos a altas frecuencias. Esta tesis doctoral se ha llevado a cabo a través de una serie de hitos que se enumeran a continuación, enfatizando las contribuciones a las que ha dado lugar. Inicialmente se realiza una revisión en profundidad del estado del arte de los métodos asintóticos con numerosas referencias. As í, cualquier lector novel puede llegar a conocer la historia de la óptica geométrica (GO) y la teoría geométrica de la difracción (GTD), que dieron lugar al desarrollo de la UTD. Después, se investiga ampliamente la UTD y los trabajos más importantes que pueden encontrarse en la literatura. As í, este capítulo, nos coloca en la posición de afirmar que, hasta donde nosotros conocemos, nadie ha intentado antes llevar a cabo una investigación rigurosa sobre la caracterización de la impedancia de superficie de una estructura PEC recubierta por un material dieléctrico, utilizando para ello la UTD. Primero, se desarrolla una UTD para el problema canónico de la dispersión electromagnética de un cilindro circular eléctricamente grande con una IBC uniforme, cuando es iluminado por una onda plana con incidencia oblicua a frecuencias altas. La solución a este problema canónico se construye a partir de una solución exacta mediante una expansión de autofunciones de propagación radial. Entonces, ésta se convierte en una nueva expansión de autofunciones de propagación circunferencial muy apropiada para cilindros grandes, a través de la transformación de Watson. De esta forma, la expresión del campo se reduce a una integral que se evalúa asintóticamente, para altas frecuencias, de manera uniforme. El resultado se expresa según el trazado de rayos descrito en la UTD. La solución es uniforme porque tiene la importante propiedad de mantenerse continua a lo largo de la región de transición, a ambos lados de la superficie del contorno de sombra. Fuera de la región de transición la solución se reduce al campo incidente y reflejado puramente ópticos en la región iluminada del cilindro, y al campo superficial difractado en la región de sombra. Debido a la IBC el campo dispersado contiene una componente contrapolar a causa de un acoplamiento entre las ondas TEz y TMz (donde z es el eje del cilindro). Esta componente contrapolar desaparece cuando la incidencia es normal al cilindro, y también en la región iluminada cuando la incidencia es oblicua donde el campo se reduce a la solución de GO. La solución UTD presenta una muy buena exactitud cuando se compara numéricamente con una solución de referencia exacta. A continuación, se desarrolla una IBC efectiva para el cálculo del campo electromagnético dispersado en un cilindro circular PEC recubierto por un dieléctrico e iluminado por una onda plana incidiendo oblicuamente. Para ello se derivan dos impedancias de superficie en relación directa con las ondas creeping y de superficie TM y TE que se excitan en un cilindro recubierto por un material no conductor. Las impedancias de superficie TM y TE están acopladas cuando la incidencia es oblicua, y dependen de la geometría del problema y de los números de onda. Además, se ha derivado una impedancia de superficie constante, aunque con diferente valor cuando el observador se encuentra en la zona iluminada o en la zona de sombra. Después, se presenta una solución UTD para el cálculo de la dispersión de una onda plana con incidencia oblicua sobre un cilindro eléctricamente grande y convexo, mediante la generalización del problema canónico correspondiente al cilindro circular. La solución asintótica es uniforme porque se mantiene continua a lo largo de la región de transición, en las inmediaciones del contorno de sombra, y se reduce a la solución de rayos ópticos en la zona iluminada y a la contribución de las ondas de superficie dentro de la zona de sombra, lejos de la región de transición. Cuando se usa cualquier material no conductor se excita una componente contrapolar que tiende a desaparecer cuando la incidencia es normal al cilindro y en la región iluminada. Se discuten ampliamente las limitaciones de las fórmulas para la impedancia de superficie efectiva, y se compara la solución UTD con otras soluciones de referencia, donde se observa una muy buena concordancia. Y en tercer lugar, se presenta una aproximación para una impedancia de superficie efectiva para el cálculo de los campos superficiales en un cilindro circular conductor recubierto por un dieléctrico. Se discuten las principales diferencias que existen entre un cilindro PEC recubierto por un dieléctrico desde un punto de vista riguroso y un cilindro con una IBC. Mientras para un cilindro de impedancia se considera una impedancia de superficie constante o uniforme, para un cilindro conductor recubierto por un dieléctrico se derivan dos impedancias de superficie. Estas impedancias de superficie están asociadas a los modos de ondas creeping TM y TE excitadas en un cilindro, y dependen de la posición y de la orientación del observador y de la fuente. Con esto en mente, se deriva una solución UTD con IBC para los campos superficiales teniendo en cuenta las dependencias de la impedancia de superficie. La expansión asintótica se realiza, mediante la transformación de Watson, sobre la representación en serie de las funciones de Green correspondientes, evitando as í calcular las derivadas de orden superior de las integrales de tipo Fock, y dando lugar a una solución rápida y precisa. En los ejemplos numéricos realizados se observa una muy buena precisión cuando el cilindro y la separación entre el observador y la fuente son grandes. Esta solución, junto con el método de los momentos (MoM), se puede aplicar para el cálculo eficiente del acoplamiento mutuo de grandes arrays conformados de antenas de parches. Los métodos propuestos basados en UTD para el cálculo del campo electromagnético dispersado y superficial sobre un cilindro PEC recubierto de dieléctrico con una IBC efectiva suponen un primer paso hacia la generalización de una solución UTD para superficies metálicas convexas arbitrarias cubiertas por un material no conductor e iluminadas por una fuente electromagnética arbitraria. ABSTRACT With this thesis ”Development of a Uniform Theory of Diffraction for Scattered and Surface Electromagnetic Field Analysis on a Cylinder” we have initiated a line of investigation whose goal is to answer the following question: what is the surface impedance which describes a perfect electric conductor (PEC) convex structure covered by a material coating? These studies are of current and future interest for predicting the electromagnetic (EM) fields incident, radiating or propagating on locally smooth convex parts of highly metallic structures with a material coating, or by a lossy metallic surfaces, as for example in aerospace, maritime and automotive applications. Moreover, from a theoretical point of view, the surface impedance characterization of PEC surfaces with or without a material coating represents a generalization of independent solutions for both type of problems. A uniform geometrical theory of diffraction (UTD) is developed in this thesis for analyzing the canonical problem of EM scattered and surface field by an electrically large circular cylinder with an impedance boundary condition (IBC) in the high frequency regime, by means of a surface impedance characterization. The construction of a UTD solution for this canonical problem is crucial for the development of the corresponding UTD solution for the more general case of an arbitrary smooth convex surface, via the principle of the localization of high frequency EM fields. The development of the present doctoral thesis has been carried out through a series of landmarks that are enumerated as follows, emphasizing the main contributions that this work has given rise to. Initially, a profound revision is made in the state of art of asymptotic methods where numerous references are given. Thus, any reader may know the history of geometrical optics (GO) and geometrical theory of diffraction (GTD), which led to the development of UTD. Then, the UTD is deeply investigated and the main studies which are found in the literature are shown. This chapter situates us in the position to state that, as far as we know, nobody has attempted before to perform a rigorous research about the surface impedance characterization for material-coated PEC convex structures via UTD. First, a UTD solution is developed for the canonical problem of the EM scattering by an electrically large circular cylinder with a uniform IBC, when it is illuminated by an obliquely incident high frequency plane wave. A solution to this canonical problem is first constructed in terms of an exact formulation involving a radially propagating eigenfunction expansion. The latter is converted into a circumferentially propagating eigenfunction expansion suited for large cylinders, via the Watson transformation, which is expressed as an integral that is subsequently evaluated asymptotically, for high frequencies, in a uniform manner. The resulting solution is then expressed in the desired UTD ray form. This solution is uniform in the sense that it has the important property that it remains continuous across the transition region on either side of the surface shadow boundary. Outside the shadow boundary transition region it recovers the purely ray optical incident and reflected ray fields on the deep lit side of the shadow boundary and to the modal surface diffracted ray fields on the deep shadow side. The scattered field is seen to have a cross-polarized component due to the coupling between the TEz and TMz waves (where z is the cylinder axis) resulting from the IBC. Such cross-polarization vanishes for normal incidence on the cylinder, and also in the deep lit region for oblique incidence where it properly reduces to the GO or ray optical solution. This UTD solution is shown to be very accurate by a numerical comparison with an exact reference solution. Then, an effective IBC is developed for the EM scattered field on a coated PEC circular cylinder illuminated by an obliquely incident plane wave. Two surface impedances are derived in a direct relation with the TM and TE surface and creeping wave modes excited on a coated cylinder. The TM and TE surface impedances are coupled at oblique incidence, and depend on the geometry of the problem and the wave numbers. Nevertheless, a constant surface impedance is found, although with a different value when the observation point lays in the lit or in the shadow region. Then, a UTD solution for the scattering of an obliquely incident plane wave on an electrically large smooth convex coated PEC cylinder is introduced, via a generalization of the canonical circular cylinder problem. The asymptotic solution is uniform because it remains continuous across the transition region, in the vicinity of the shadow boundary, and it recovers the ray optical solution in the deep lit region and the creeping wave formulation within the deep shadow region. When a coating is present a cross-polar field term is excited, which vanishes at normal incidence and in the deep lit region. The limitations of the effective surface impedance formulas are discussed, and the UTD solution is compared with some reference solutions where a very good agreement is met. And in third place, an effective surface impedance approach is introduced for determining surface fields on an electrically large coated metallic circular cylinder. Differences in analysis of rigorouslytreated coated metallic cylinders and cylinders with an IBC are discussed. While for the impedance cylinder case a single constant or uniform surface impedance is considered, for the coated metallic cylinder case two surface impedances are derived. These are associated with the TM and TE creeping wave modes excited on a cylinder and depend on observation and source positions and orientations. With this in mind, a UTD based method with IBC is derived for the surface fields by taking into account the surface impedance variation. The asymptotic expansion is performed, via the Watson transformation, over the appropriate series representation of the Green’s functions, thus avoiding higher-order derivatives of Fock-type integrals, and yielding a fast and an accurate solution. Numerical examples reveal a very good accuracy for large cylinders when the separation between the observation and the source point is large. Thus, this solution could be efficiently applied in mutual coupling analysis, along with the method of moments (MoM), of large conformal microstrip array antennas. The proposed UTD methods for scattered and surface EM field analysis on a coated PEC cylinder with an effective IBC are considered the first steps toward the generalization of a UTD solution for large arbitrarily convex smooth metallic surfaces covered by a material coating and illuminated by an arbitrary EM source.

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The analysis of the interdependence between time series has become an important field of research in the last years, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce, the introduction of concepts such as generalized and phase synchronization and the application of information theory to time series analysis. In neurophysiology, different analytical tools stemming from these concepts have added to the ?traditional? set of linear methods, which includes the cross-correlation and the coherency function in the time and frequency domain, respectively, or more elaborated tools such as Granger Causality. This increase in the number of approaches to tackle the existence of functional (FC) or effective connectivity (EC) between two (or among many) neural networks, along with the mathematical complexity of the corresponding time series analysis tools, makes it desirable to arrange them into a unified, easy-to-use software package. The goal is to allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of these analysis methods from a single integrated toolbox. Here we present HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), a toolbox for the Matlab® environment (The Mathworks, Inc), which is designed to study functional and effective brain connectivity from neurophysiological data such as multivariate EEG and/or MEG records. It includes also visualization tools and statistical methods to address the problem of multiple comparisons. We believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis.

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La agricultura es uno de los sectores más afectados por el cambio climático. A pesar de haber demostrado a lo largo de la historia una gran capacidad para adaptarse a nuevas situaciones, hoy en día la agricultura se enfrenta a nuevos retos tales como satisfacer un elevado crecimiento en la demanda de alimentos, desarrollar una agricultura sostenible con el medio ambiente y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. El potencial de adaptación debe ser definido en un contexto que incluya el comportamiento humano, ya que éste juega un papel decisivo en la implementación final de las medidas. Por este motivo, y para desarrollar correctamente políticas que busquen influir en el comportamiento de los agricultores para fomentar la adaptación a estas nuevas condiciones, es necesario entender previamente los procesos de toma de decisiones a nivel individual o de explotación, así como los efectos de los factores que determinan las barreras o motivaciones de la implementación de medidas. Esta Tesis doctoral trata de profundizar en el análisis de factores que influyen en la toma de decisiones de los agricultores para adoptar estrategias de adaptación al cambio climático. Este trabajo revisa la literatura actual y desarrolla un marco metodológico a nivel local y regional. Dos casos de estudio a nivel local (Doñana, España y Makueni, Kenia) han sido llevados a cabo con el fin de explorar el comportamiento de los agricultores hacia la adaptación. Estos casos de estudio representan regiones con notables diferencias en climatología, impactos del cambio climático, barreras para la adaptación y niveles de desarrollo e influencia de las instituciones públicas y privadas en la agricultura. Mientras el caso de estudio de Doñana representa un ejemplo de problemas asociados al uso y escasez del agua donde se espera que se agraven en el futuro, el caso de estudio de Makueni ejemplifica una zona fuertemente amenazada por las predicciones de cambio climático, donde adicionalmente la falta de infraestructura y la tecnología juegan un papel crucial para la implementación de la adaptación. El caso de estudio a nivel regional trata de generalizar en África el comportamiento de los agricultores sobre la implementación de medidas. El marco metodológico que se ha seguido en este trabajo abarca una amplia gama de enfoques y métodos para la recolección y análisis de datos. Los métodos utilizados para la toma de datos incluyen la implementación de encuestas, entrevistas, talleres con grupos de interés, grupos focales de discusión, revisión de estudios previos y bases de datos públicas. Los métodos analíticos incluyen métodos estadísticos, análisis multi‐criterio para la toma de decisiones, modelos de optimización de uso del suelo y un índice compuesto calculado a través de indicadores. Los métodos estadísticos se han utilizado con el fin de evaluar la influencia de los factores socio‐económicos y psicológicos sobre la adopción de medidas de adaptación. Dentro de estos métodos se incluyen regresiones logísticas, análisis de componentes principales y modelos de ecuaciones estructurales. Mientras que el análisis multi‐criterio se ha utilizado con el fin de evaluar las opciones de adaptación de acuerdo a las opiniones de las diferentes partes interesadas, el modelo de optimización ha tenido como fin analizar la combinación óptima de medidas de adaptación. El índice compuesto se ha utilizado para evaluar a nivel regional la implementación de medidas de adaptación en África. En general, los resultados del estudio ponen de relieve la gran importancia de considerar diferentes escalas espaciales a la hora de evaluar la implementación de medidas de adaptación al cambio climático. El comportamiento de los agricultores es diferente entre lugares considerados a una escala local relativamente pequeña, por lo que la generalización de los patrones del comportamiento a escalas regionales o globales resulta relativamente compleja. Los resultados obtenidos han permitido identificar factores determinantes tanto socioeconómicos como psicológicos y calcular su efecto sobre la adopción de medidas de adaptación. Además han proporcionado una mejor comprensión del distinto papel que desempeñan los cinco tipos de capital (natural, físico, financiero, social y humano) en la implementación de estrategias de adaptación. Con este trabajo se proporciona información de gran interés en los procesos de desarrollo de políticas destinadas a mejorar el apoyo de la sociedad a tomar medidas contra el cambio climático. Por último, en el análisis a nivel regional se desarrolla un índice compuesto que muestra la probabilidad de adoptar medidas de adaptación en las regiones de África y se analizan las causas que determinan dicha probabilidad de adopción de medidas. ABSTRACT Agriculture is and will continue to be one of the sectors most affected by climate change. Despite having demonstrated throughout history a great ability to adapt, agriculture today faces new challenges such as meeting growing food demands, developing sustainable agriculture and reducing greenhouse gas emissions. Adaptation policies planned on global, regional or local scales are ultimately implemented in decision‐making processes at the farm or individual level so adaptation potentials have to be set within the context of individual behaviour and regional institutions. Policy instruments can play a formative role in the adoption of such policies by addressing incentives/disincentives that influence farmer’s behaviour. Hence understanding farm‐level decision‐making processes and the influence of determinants of adoption is crucial when designing policies aimed at fostering adoption. This thesis seeks to analyse the factors that influence decision‐making by farmers in relation to the uptake of adaptation options. This work reviews the current knowledge and develops a methodological framework at local and regional level. Whilst the case studies at the local level are conducted with the purpose of exploring farmer’s behaviour towards adaptation the case study at the regional level attempts to up‐scale and generalise theory on adoption of farmlevel adaptation options. The two case studies at the local level (Doñana, Spain and Makueni, Kenya) encompass areas with different; climates, impacts of climate change, adaptation constraints and limits, levels of development, institutional support for agriculture and influence from public and private institutions. Whilst the Doñana Case Study represents an area plagued with water‐usage issues, set to be aggravated further by climate change, Makueni Case study exemplifies an area decidedly threatened by climate change where a lack of infrastructure and technology plays a crucial role in the uptake of adaptation options. The proposed framework is based on a wide range of approaches for collecting and analysing data. The approaches used for data collection include the implementation of surveys, interviews, stakeholder workshops, focus group discussions, a review of previous case studies, and public databases. The analytical methods include statistical approaches, multi criteria analysis for decision‐making, land use optimisation models, and a composite index based on public databases. Statistical approaches are used to assess the influence of socio‐economic and psychological factors on the adoption or support for adaptation measures. The statistical approaches used are logistic regressions, principal component analysis and structural equation modelling. Whilst a multi criteria analysis approach is used to evaluate adaptation options according to the different perspectives of stakeholders, the optimisation model analyses the optimal combination of adaptation options. The composite index is developed to assess adoption of adaptation measures in Africa. Overall, the results of the study highlight the importance of considering various scales when assessing adoption of adaptation measures to climate change. As farmer’s behaviour varies at a local scale there is elevated complexity when generalising behavioural patterns for farmers at regional or global scales. The results identify and estimate the effect of most relevant socioeconomic and psychological factors that influence adoption of adaptation measures to climate change. They also provide a better understanding of the role of the five types of capital (natural, physical, financial, social, and human) on the uptake of farm‐level adaptation options. These assessments of determinants help to explain adoption of climate change measures and provide helpful information in order to design polices aimed at enhancing societal support for adaptation policies. Finally the analysis at the regional level develops a composite index which suggests the likelihood of the regions in Africa to adopt farm‐level adaptation measures and analyses the main causes of this likelihood of adoption.

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La nanotecnología es un área de investigación de reciente creación que trata con la manipulación y el control de la materia con dimensiones comprendidas entre 1 y 100 nanómetros. A escala nanométrica, los materiales exhiben fenómenos físicos, químicos y biológicos singulares, muy distintos a los que manifiestan a escala convencional. En medicina, los compuestos miniaturizados a nanoescala y los materiales nanoestructurados ofrecen una mayor eficacia con respecto a las formulaciones químicas tradicionales, así como una mejora en la focalización del medicamento hacia la diana terapéutica, revelando así nuevas propiedades diagnósticas y terapéuticas. A su vez, la complejidad de la información a nivel nano es mucho mayor que en los niveles biológicos convencionales (desde el nivel de población hasta el nivel de célula) y, por tanto, cualquier flujo de trabajo en nanomedicina requiere, de forma inherente, estrategias de gestión de información avanzadas. Desafortunadamente, la informática biomédica todavía no ha proporcionado el marco de trabajo que permita lidiar con estos retos de la información a nivel nano, ni ha adaptado sus métodos y herramientas a este nuevo campo de investigación. En este contexto, la nueva área de la nanoinformática pretende detectar y establecer los vínculos existentes entre la medicina, la nanotecnología y la informática, fomentando así la aplicación de métodos computacionales para resolver las cuestiones y problemas que surgen con la información en la amplia intersección entre la biomedicina y la nanotecnología. Las observaciones expuestas previamente determinan el contexto de esta tesis doctoral, la cual se centra en analizar el dominio de la nanomedicina en profundidad, así como en el desarrollo de estrategias y herramientas para establecer correspondencias entre las distintas disciplinas, fuentes de datos, recursos computacionales y técnicas orientadas a la extracción de información y la minería de textos, con el objetivo final de hacer uso de los datos nanomédicos disponibles. El autor analiza, a través de casos reales, alguna de las tareas de investigación en nanomedicina que requieren o que pueden beneficiarse del uso de métodos y herramientas nanoinformáticas, ilustrando de esta forma los inconvenientes y limitaciones actuales de los enfoques de informática biomédica a la hora de tratar con datos pertenecientes al dominio nanomédico. Se discuten tres escenarios diferentes como ejemplos de actividades que los investigadores realizan mientras llevan a cabo su investigación, comparando los contextos biomédico y nanomédico: i) búsqueda en la Web de fuentes de datos y recursos computacionales que den soporte a su investigación; ii) búsqueda en la literatura científica de resultados experimentales y publicaciones relacionadas con su investigación; iii) búsqueda en registros de ensayos clínicos de resultados clínicos relacionados con su investigación. El desarrollo de estas actividades requiere el uso de herramientas y servicios informáticos, como exploradores Web, bases de datos de referencias bibliográficas indexando la literatura biomédica y registros online de ensayos clínicos, respectivamente. Para cada escenario, este documento proporciona un análisis detallado de los posibles obstáculos que pueden dificultar el desarrollo y el resultado de las diferentes tareas de investigación en cada uno de los dos campos citados (biomedicina y nanomedicina), poniendo especial énfasis en los retos existentes en la investigación nanomédica, campo en el que se han detectado las mayores dificultades. El autor ilustra cómo la aplicación de metodologías provenientes de la informática biomédica a estos escenarios resulta efectiva en el dominio biomédico, mientras que dichas metodologías presentan serias limitaciones cuando son aplicadas al contexto nanomédico. Para abordar dichas limitaciones, el autor propone un enfoque nanoinformático, original, diseñado específicamente para tratar con las características especiales que la información presenta a nivel nano. El enfoque consiste en un análisis en profundidad de la literatura científica y de los registros de ensayos clínicos disponibles para extraer información relevante sobre experimentos y resultados en nanomedicina —patrones textuales, vocabulario en común, descriptores de experimentos, parámetros de caracterización, etc.—, seguido del desarrollo de mecanismos para estructurar y analizar dicha información automáticamente. Este análisis concluye con la generación de un modelo de datos de referencia (gold standard) —un conjunto de datos de entrenamiento y de test anotados manualmente—, el cual ha sido aplicado a la clasificación de registros de ensayos clínicos, permitiendo distinguir automáticamente los estudios centrados en nanodrogas y nanodispositivos de aquellos enfocados a testear productos farmacéuticos tradicionales. El presente trabajo pretende proporcionar los métodos necesarios para organizar, depurar, filtrar y validar parte de los datos nanomédicos existentes en la actualidad a una escala adecuada para la toma de decisiones. Análisis similares para otras tareas de investigación en nanomedicina ayudarían a detectar qué recursos nanoinformáticos se requieren para cumplir los objetivos actuales en el área, así como a generar conjunto de datos de referencia, estructurados y densos en información, a partir de literatura y otros fuentes no estructuradas para poder aplicar nuevos algoritmos e inferir nueva información de valor para la investigación en nanomedicina. ABSTRACT Nanotechnology is a research area of recent development that deals with the manipulation and control of matter with dimensions ranging from 1 to 100 nanometers. At the nanoscale, materials exhibit singular physical, chemical and biological phenomena, very different from those manifested at the conventional scale. In medicine, nanosized compounds and nanostructured materials offer improved drug targeting and efficacy with respect to traditional formulations, and reveal novel diagnostic and therapeutic properties. Nevertheless, the complexity of information at the nano level is much higher than the complexity at the conventional biological levels (from populations to the cell). Thus, any nanomedical research workflow inherently demands advanced information management. Unfortunately, Biomedical Informatics (BMI) has not yet provided the necessary framework to deal with such information challenges, nor adapted its methods and tools to the new research field. In this context, the novel area of nanoinformatics aims to build new bridges between medicine, nanotechnology and informatics, allowing the application of computational methods to solve informational issues at the wide intersection between biomedicine and nanotechnology. The above observations determine the context of this doctoral dissertation, which is focused on analyzing the nanomedical domain in-depth, and developing nanoinformatics strategies and tools to map across disciplines, data sources, computational resources, and information extraction and text mining techniques, for leveraging available nanomedical data. The author analyzes, through real-life case studies, some research tasks in nanomedicine that would require or could benefit from the use of nanoinformatics methods and tools, illustrating present drawbacks and limitations of BMI approaches to deal with data belonging to the nanomedical domain. Three different scenarios, comparing both the biomedical and nanomedical contexts, are discussed as examples of activities that researchers would perform while conducting their research: i) searching over the Web for data sources and computational resources supporting their research; ii) searching the literature for experimental results and publications related to their research, and iii) searching clinical trial registries for clinical results related to their research. The development of these activities will depend on the use of informatics tools and services, such as web browsers, databases of citations and abstracts indexing the biomedical literature, and web-based clinical trial registries, respectively. For each scenario, this document provides a detailed analysis of the potential information barriers that could hamper the successful development of the different research tasks in both fields (biomedicine and nanomedicine), emphasizing the existing challenges for nanomedical research —where the major barriers have been found. The author illustrates how the application of BMI methodologies to these scenarios can be proven successful in the biomedical domain, whilst these methodologies present severe limitations when applied to the nanomedical context. To address such limitations, the author proposes an original nanoinformatics approach specifically designed to deal with the special characteristics of information at the nano level. This approach consists of an in-depth analysis of the scientific literature and available clinical trial registries to extract relevant information about experiments and results in nanomedicine —textual patterns, common vocabulary, experiment descriptors, characterization parameters, etc.—, followed by the development of mechanisms to automatically structure and analyze this information. This analysis resulted in the generation of a gold standard —a manually annotated training or reference set—, which was applied to the automatic classification of clinical trial summaries, distinguishing studies focused on nanodrugs and nanodevices from those aimed at testing traditional pharmaceuticals. The present work aims to provide the necessary methods for organizing, curating and validating existing nanomedical data on a scale suitable for decision-making. Similar analysis for different nanomedical research tasks would help to detect which nanoinformatics resources are required to meet current goals in the field, as well as to generate densely populated and machine-interpretable reference datasets from the literature and other unstructured sources for further testing novel algorithms and inferring new valuable information for nanomedicine.

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La investigación para el conocimiento del cerebro es una ciencia joven, su inicio se remonta a Santiago Ramón y Cajal en 1888. Desde esta fecha a nuestro tiempo la neurociencia ha avanzado mucho en el desarrollo de técnicas que permiten su estudio. Desde la neurociencia cognitiva hoy se explican muchos modelos que nos permiten acercar a nuestro entendimiento a capacidades cognitivas complejas. Aun así hablamos de una ciencia casi en pañales que tiene un lago recorrido por delante. Una de las claves del éxito en los estudios de la función cerebral ha sido convertirse en una disciplina que combina conocimientos de diversas áreas: de la física, de las matemáticas, de la estadística y de la psicología. Esta es la razón por la que a lo largo de este trabajo se entremezclan conceptos de diferentes campos con el objetivo de avanzar en el conocimiento de un tema tan complejo como el que nos ocupa: el entendimiento de la mente humana. Concretamente, esta tesis ha estado dirigida a la integración multimodal de la magnetoencefalografía (MEG) y la resonancia magnética ponderada en difusión (dMRI). Estas técnicas son sensibles, respectivamente, a los campos magnéticos emitidos por las corrientes neuronales, y a la microestructura de la materia blanca cerebral. A lo largo de este trabajo hemos visto que la combinación de estas técnicas permiten descubrir sinergias estructurofuncionales en el procesamiento de la información en el cerebro sano y en el curso de patologías neurológicas. Más específicamente en este trabajo se ha estudiado la relación entre la conectividad funcional y estructural y en cómo fusionarlas. Para ello, se ha cuantificado la conectividad funcional mediante el estudio de la sincronización de fase o la correlación de amplitudes entre series temporales, de esta forma se ha conseguido un índice que mide la similitud entre grupos neuronales o regiones cerebrales. Adicionalmente, la cuantificación de la conectividad estructural a partir de imágenes de resonancia magnética ponderadas en difusión, ha permitido hallar índices de la integridad de materia blanca o de la fuerza de las conexiones estructurales entre regiones. Estas medidas fueron combinadas en los capítulos 3, 4 y 5 de este trabajo siguiendo tres aproximaciones que iban desde el nivel más bajo al más alto de integración. Finalmente se utilizó la información fusionada de MEG y dMRI para la caracterización de grupos de sujetos con deterioro cognitivo leve, la detección de esta patología resulta relevante en la identificación precoz de la enfermedad de Alzheimer. Esta tesis está dividida en seis capítulos. En el capítulos 1 se establece un contexto para la introducción de la connectómica dentro de los campos de la neuroimagen y la neurociencia. Posteriormente en este capítulo se describen los objetivos de la tesis, y los objetivos específicos de cada una de las publicaciones científicas que resultaron de este trabajo. En el capítulo 2 se describen los métodos para cada técnica que fue empleada: conectividad estructural, conectividad funcional en resting state, redes cerebrales complejas y teoría de grafos y finalmente se describe la condición de deterioro cognitivo leve y el estado actual en la búsqueda de nuevos biomarcadores diagnósticos. En los capítulos 3, 4 y 5 se han incluido los artículos científicos que fueron producidos a lo largo de esta tesis. Estos han sido incluidos en el formato de la revista en que fueron publicados, estando divididos en introducción, materiales y métodos, resultados y discusión. Todos los métodos que fueron empleados en los artículos están descritos en el capítulo 2 de la tesis. Finalmente, en el capítulo 6 se concluyen los resultados generales de la tesis y se discuten de forma específica los resultados de cada artículo. ABSTRACT In this thesis I apply concepts from mathematics, physics and statistics to the neurosciences. This field benefits from the collaborative work of multidisciplinary teams where physicians, psychologists, engineers and other specialists fight for a common well: the understanding of the brain. Research on this field is still in its early years, being its birth attributed to the neuronal theory of Santiago Ramo´n y Cajal in 1888. In more than one hundred years only a very little percentage of the brain functioning has been discovered, and still much more needs to be explored. Isolated techniques aim at unraveling the system that supports our cognition, nevertheless in order to provide solid evidence in such a field multimodal techniques have arisen, with them we will be able to improve current knowledge about human cognition. Here we focus on the multimodal integration of magnetoencephalography (MEG) and diffusion weighted magnetic resonance imaging. These techniques are sensitive to the magnetic fields emitted by the neuronal currents and to the white matter microstructure, respectively. The combination of such techniques could bring up evidences about structural-functional synergies in the brain information processing and which part of this synergy fails in specific neurological pathologies. In particular, we are interested in the relationship between functional and structural connectivity, and how two integrate this information. We quantify the functional connectivity by studying the phase synchronization or the amplitude correlation between time series obtained by MEG, and so we get an index indicating similarity between neuronal entities, i.e. brain regions. In addition we quantify structural connectivity by performing diffusion tensor estimation from the diffusion weighted images, thus obtaining an indicator of the integrity of the white matter or, if preferred, the strength of the structural connections between regions. These quantifications are then combined following three different approaches, from the lowest to the highest level of integration, in chapters 3, 4 and 5. We finally apply the fused information to the characterization or prediction of mild cognitive impairment, a clinical entity which is considered as an early step in the continuum pathological process of dementia. The dissertation is divided in six chapters. In chapter 1 I introduce connectomics within the fields of neuroimaging and neuroscience. Later in this chapter we describe the objectives of this thesis, and the specific objectives of each of the scientific publications that were produced as result of this work. In chapter 2 I describe the methods for each of the techniques that were employed, namely structural connectivity, resting state functional connectivity, complex brain networks and graph theory, and finally, I describe the clinical condition of mild cognitive impairment and the current state of the art in the search for early biomarkers. In chapters 3, 4 and 5 I have included the scientific publications that were generated along this work. They have been included in in their original format and they contain introduction, materials and methods, results and discussion. All methods that were employed in these papers have been described in chapter 2. Finally, in chapter 6 I summarize all the results from this thesis, both locally for each of the scientific publications and globally for the whole work.

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Dominance measuring methods are an approach for dealing with complex decision-making problems with imprecise information within multi-attribute value/utility theory. These methods are based on the computation of pairwise dominance values and exploit the information in the dominance matrix in different ways to derive measures of dominance intensity and rank the alternatives under consideration. In this paper we review dominance measuring methods proposed in the literature for dealing with imprecise information (intervals, ordinal information or fuzzy numbers) about decision-makers? preferences and their performance in comparison with other existing approaches, like SMAA and SMAA-II or Sarabando and Dias? method.