Arquitectura cognitiva basada en el gradiente sensorial y su aplicación a la robótica móvil

El objetivo de esta tesis es el desarrollo de un sistema completo de navegación, aprendizaje y planificación para un robot móvil. Dentro de los innumerables problemas que este gran objetivo plantea, hemos dedicado especial atención al problema del conocimiento autónomo del mundo. Nuestra mayor preocupación ha sido la de establecer mecanismos que permitan, a partir de información sensorial cruda, el desarrollo incremental de un modelo topológico del entorno en el que se mueve el robot. Estos mecanismos se apoyan invariablemente en un nuevo concepto propuesto en esta tesis: el gradiente sensorial. El gradiente sensorial es un dispositivo matemático que funciona como un detector de sucesos interesantes para el sistema. Una vez detectado uno de estos sucesos, el robot puede identificar su situación en un mapa topológico y actuar en consecuencia. Hemos denominado a estas situaciones especiales lugares sensorialmente relevantes, ya que (a) captan la atención del sistema y (b) pueden ser identificadas utilizando la información sensorial. Para explotar convenientemente los modelos construidos, hemos desarrollado un algoritmo capaz de elaborar planes internalizados, estableciendo una red de sugerencias en los lugares sensorialmente relevantes, de modo que el robot encuentra en estos puntos una dirección recomendada de navegación. Finalmente, hemos implementado un sistema de navegación robusto con habilidades para interpretar y adecuar los planes internalizados a las circunstancias concretas del momento. Nuestro sistema de navegación está basado en la teoría de campos de potencial artificial, a la que hemos incorporado la posibilidad de añadir cargas ficticias como ayuda a la evitación de mínimos locales. Como aportación adicional de esta tesis al campo genérico de la ciencia cognitiva, todos estos elementos se integran en una arquitectura centrada en la memoria, lo que pretende resaltar la importancia de ésta en los procesos cognitivos de los seres vivos y aporta un giro conceptual al punto de vista tradicional, centrado en los procesos. The general objective of this thesis is the development of a global navigation system endowed with planning and learning features for a mobile robot. Within this general objective we have devoted a special effort to the autonomous learning problem. Our main concern has been to establish the necessary mechanisms for the incremental development of a topological model of the robot’s environment using the sensory information. These mechanisms are based on a new concept proposed in the thesis: the sensory gradient. The sensory gradient is a mathematical device which works like a detector of “interesting” environment’s events. Once a particular event has been detected the robot can identify its situation in the topological map and to react accordingly. We have called these special situations relevant sensory places because (a) they capture the system’s attention and (b) they can be identified using the sensory information. To conveniently exploit the built-in models we have developed an algorithm able to make internalized plans, establishing a suggestion network in the sensory relevant places in such way that the robot can find at those places a recommended navigation direction. It has been also developed a robust navigation system able to navigate by means of interpreting and adapting the internalized plans to the concrete circumstances at each instant, i.e. a reactive navigation system. This reactive system is based on the artificial potential field approach with the additional feature introduced in the thesis of what we call fictitious charges as an aid to avoid local minima. As a general contribution of the thesis to the cognitive science field all the above described elements are integrated in a memory-based architecture, emphasizing the important role played by the memory in the cognitive processes of living beings and giving a conceptual turn in the usual process-based approach.

Distributed System for Cognitive Stimulation Over Interactive TV.

Descripción y evaluación de sistema de estimulación cognitiva a través de la TDT orientada a personas con enfermedad de Parkinson, con supervisión por parte de sus terapeutas de forma remota. Abstract: This paper details the full design, implementation, and validation of an e-health service in order to improve the community health care services for patients with cognitive disorders. Specifically, the new service allows Parkinson’s disease patients benefit from the possibility of doing cognitive stimulation therapy (CST) at home by using a familiar device such as a TV set. Its use instead of a PC could be a major advantage for some patients whose lack of familiarity with the use of a PC means that they can do therapy only in the presence of a therapist. For these patients this solution could bring about a great improvement in their autonomy. At the same time, this service provides therapists with the ability to conduct follow-up of therapy sessions via the web,benefiting from greater and easier control of the therapy exercises performed by patients and allowing them to customize new exercises in accordance with the particular needs of each patient. As a result, this kind of CST is considered to be a complement of other therapies oriented to the Parkinson patients. Furthermore, with small changes, the system could be useful for patients with a different cognitive disease such as Alzheimer’s or mild cognitive impairment.

Desarollo de un sistema interactivo para estimulación cognitiva en HTML5

En España hay más de 115.500 personas que padecen Parkinson. Esto la convierte en la segunda enfermedad neurodegenerativa más común, por detrás del Alzheimer. La mayoría de los enfermos se encuentran en edades comprendidas entre los 50 y los 80 años, lo que unido al incremento de la esperanza de vida hace que se prevea un incremento del número de enfermos de Parkinson en pocos años. El Parkinson es un desorden crónico y degenerativo que afecta a la parte del cerebro encargada del sistema motor, es decir, la encargada de coordinar la actividad, el tono muscular y los movimientos, así como a las capacidades cognitivas. Esta patología crónica, de momento, no tiene cura. A los pacientes se les aplican tratamientos farmacológicos para frenar la progresión de la enfermedad. Además, se aplican terapias adicionales como la fisioterapia, la logopedia, la musicoterapia, la estimulación cognitiva o la terapia ocupacional. El uso de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones en el campo de la estimulación cognitiva permite que personas con deterioro cognitivo puedan realizar sesiones de estimulación desde su domicilio de forma remota, complementando las terapias individuales y/o grupales que haya indicado el terapeuta. Además, evita desplazamientos hasta el centro de atención, que en ocasiones pueden ser difíciles de efectuar por encontrarse en lugares alejados o por problemas de movilidad del afectado. Asimismo, el uso de este tipo tecnología permite que los resultados de los ejercicios realizados por los pacientes se puedan almacenar para que el terapeuta los pueda analizar en cualquier momento y de esta manera ir adecuando la terapia. Finalmente, la plataforma que se propone cuenta con el valor añadido de permitir la interactividad con los terapeutas y la posibilidad de adaptar los ejercicios a cada paciente, según las necesidades que presente cada uno. SUMMARY. In Spain, there are more than 115.500 people with Parkinson disease. Due to this, it is the second most common neurodegenerative disease, only behind Alzheimer's disease. Most patients have ages between 50 and 80 years of age, which together with the increase in life expectancy to provide an increase in the number of patients with Parkinson's in a few years. Most patients have aged between 50 and 80 years old, which together with the increase of life expectancy provide a growth in the number of people with Parkinson’s in a few years. Parkinson's is a chronic and degenerative disorder that affects the part of the brain responsible for the motor system, i.e., responsible for coordinating activity, muscle tone and movements, as well as cognitive abilities. Nowadays, this chronic pathology has no cure. Pharmacological treatments are applied to patients for slowing down the advance of this disease. In addition, there are additional therapies such as physiotherapy, speech therapy, music therapy, cognitive stimulation or occupational therapy. The use of the Information Technologies and Communications in the field of cognitive stimulation allows people with cognitive impairment may carry out stimulation sessions in their home remotely, complementing individual therapies or group therapies provided by the therapist. This minimizes trips to the attention center, which sometimes can be difficult due to they live in remote places or they are mobility-reduced people. In addition, the use of such technology allows that the results of the exercises personalized by patients can store so that the therapist can analyze them at any time and therefore he or she adapts the therapy. Finally, the proposed platform brings the added value of allowing interaction with the therapists and the possibility of adapting the exercises to each patient according to his or her needs.

El fitness como factor determinante en el riesgo de discapacidad, su relación con la composición corporal y el estado cognitivo en población mayor institucionalizada y de vida independiente = Fitness as a determinant factor in the risk of disability, and its relationship to body composition and cognitive status in institutionalized elderly population and independent living

La condición física, o como mejor se la conoce hoy en día el “fitness”, es una variable que está cobrando gran protagonismo, especialmente desde la perspectiva de la salud. La mejora de la calidad de vida que se ha experimentado en los últimos años en las sociedades desarrolladas, conlleva un aumento de la esperanza de vida, lo que hace que cada vez más personas vivan más años. Este rápido crecimiento de la población mayor de 60 años hace que, un grupo poblacional prácticamente olvidado desde el punto de vista de la investigación científica en el campo de la actividad física y del deporte, cobre gran relevancia, con el fin de poder ayudar a alcanzar el dicho “no se trata de aportar años a la vida sino vida a lo años”. La presente memoria de Tesis Doctoral tiene como principal objetivo valorar los niveles de fitness en población mayor española, además de analizar la relación existente entre el fitness, sus condicionantes y otros aspectos de la salud, tales como la composición corporal y el estado cognitivo. Entendemos que para poder establecer futuras políticas de salud pública en relación a la actividad física y el envejecimiento activo es necesario conocer cuáles son los niveles de partida de la población mayor en España y sus condicionantes. El trabajo está basado en los datos del estudio multicéntrico EXERNET (Estudio Multi-céntrico para la Evaluación de los Niveles de Condición Física y su relación con Estilos de Vida Saludables en población mayor española no institucionalizada), así como en los datos de dos estudios, llevados a cabo en población mayor institucionalizada. Se han analizado un total de 3136 mayores de vida independiente, procedentes de 6 comunidades autónomas, y 153 mayores institucionalizados en residencias de la Comunidad de Madrid. Los principales resultados de esta tesis son los siguientes: a) Fueron establecidos los valores de referencia, así como las curvas de percentiles, para cada uno de los test de fitness, de acuerdo a la edad y al sexo, en población mayor española de vida independiente y no institucionalizada. b) Los varones obtuvieron mejores niveles de fitness que las mujeres, excepto en los test de flexibilidad; existe una tendencia a disminuir la condición física en ambos sexos a medida que la edad aumenta. c) Niveles bajos de fitness funcional fueron asociados con un aumento en la percepción de problemas. d) El nivel mínimo de fitness funcional a partir del cual los mayores perciben problemas en sus actividades de la vida diaria (AVD) es similar en ambos sexos. e) Niveles elevados de fitness fueron asociados con un menor riesgo de sufrir obesidad sarcopénica y con una mejor salud percibida en los mayores. f) Las personas mayores con obesidad sarcopénica tienen menor capacidad funcional que las personas mayores sanas. g) Niveles elevados de fuerza fueron asociados con un mejor estado cognitivo siendo el estado cognitivo la variable que más influye en el deterioro de la fuerza, incluso más que el sexo y la edad. ABSTRACT Fitness is a variable that is gaining in prominence, especially from the health perspective. Improvement of life quality that has been experienced in the last few years in developed countries, leads to an expanded life expectancy, increasing the numbers of people living longer. This population consisting of people of over 60 years, an almost forgotten population group from the point of view of scientific research in the field of physical activity and sport, is becoming increasingly important, with the main aim of helping to achieve the saying “do not only add years to life, but also add life to years”. The principal aim of the current thesis was to assess physical fitness levels in Spanish elderly people, of over 65 years, analyzing relationship between physical fitness, its determinants, and other aspects of health such as body composition and cognitive status. In order to establish further public health policies in relation to physical activity and active ageing it is necessary to identify the starting physical fitness levels of the Spanish population and their determinants. The work is based on data from the EXERNET multi-center study ("Multi-center Study for the Evaluation of Fitness levels and their relationship to Healthy Lifestyles in noninstitutionalized Spanish elderly"), and on data from two studies conducted in institutionalized elderly people: a total of 3136 non-institutionalized elderly, from 6 Regions of Spain, and 153 institutionalized elderly in nursing homes of Madrid. The main outcomes of this thesis are: a) sex- and age-specific physical fitness normative values and percentile curves for independent and non-institutionalized Spanish elderly were established. b) Greater physical fitness was present in the elderly men than in women, except for the flexibility test, and a trend toward decreased physical fitness in both sexes as their age increased. c) Lower levels of functional fitness were associated with increased perceived problems. d) The minimum functional fitness level at which older adults perceive problems in their ADLs, is similar for both sexes e) Higher levels of physical fitness were associated with a reduced risk of suffering sarcopenic obesity and better perceived health among the elderly. f) The elderly with sarcopenic obesity have lower physical functioning than healthy counterparts. g) Higher strength values were associated with better cognitive status with cognitive status being the most influencing variable in strength deterioration even more than sex and age.

Monitorización y optimización de terapias de tele-neurorrehabilitación cognitiva

El Daño Cerebral Adquirido (DCA) se define como una lesión cerebral que ocurre después del nacimiento y que no guarda relación con defectos congénitos o enfermedades degenerativas. En el cerebro, se llevan a cabo las funciones mentales superiores como la atención, la memoria, las funciones ejecutivas y el lenguaje, consideradas pre-requisitos básicos de la inteligencia. Sea cual sea su causa, todo daño cerebral puede afectar a una o varias de estas funciones, de ahí la gravedad del problema. A pesar de los avances en nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de los cuidados intensivos, las afectaciones cerebrales aún no tienen tratamiento ni quirúrgico ni farmacológico que permita una restitución de las funciones perdidas. Los tratamientos de neurorrehabilitación cognitiva y funcional pretenden, por tanto, la minimización o compensación de las alteraciones ocasionadas por una lesión en el sistema nervioso. En concreto, la rehabilitación cognitiva se define como el proceso en el que personas que han sufrido un daño cerebral trabajan de manera conjunta con profesionales de la salud para remediar o aliviar los déficits cognitivos surgidos como consecuencia de un episodio neurológico. Esto se consigue gracias a la naturaleza plástica del sistema nervioso, donde el cerebro es capaz de reconfigurar sus conexiones neuronales, tanto creando nuevas como modificando las ya existentes. Durante los últimos años hemos visto una transformación de la sociedad, en lo que se ha denominado "sociedad de la información", cuyo pilar básico son las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). La aplicación de estas tecnologías en medicina ha revolucionado la manera en que se proveen los servicios sanitarios. Así, donde tecnología y medicina se mezclan, la telerrehabilitación se define como la rehabilitación a distancia, ayudando a extender los servicios de rehabilitación más allá de los centros hospitalarios, rompiendo las barreras geográficas, mejorando la eficiencia de los procesos y monitorizando en todo momento el estado y evolución del paciente. En este contexto, el objetivo general de la presente tesis es mejorar la rehabilitación neuropsicológica de pacientes que sufren alteraciones cognitivas, mediante el diseño, desarrollo y validación de un sistema de telemedicina que incorpora las TIC para avanzar hacia un nuevo paradigma personalizado, ubicuo y ecológico. Para conseguirlo, se han definido los siguientes objetivos específicos: • Analizar y modelar un sistema de telerrehabilitación, mediante la definición de objetivos y requisitos de usuario para diseñar las diferentes funcionalidades necesarias. • Definir una arquitectura de telerrehabilitación escalable para la prestación de diferentes servicios que agrupe las funcionalidades necesarias en módulos. • Diseñar y desarrollar la plataforma de telerrehabilitación, incluida la interfaz de usuario, creando diferentes roles de usuario con sus propias funcionalidades. • Desarrollar de un módulo de análisis de datos para extraer conocimiento basado en los resultados históricos de las sesiones de rehabilitación almacenadas en el sistema. • Evaluación de los resultados obtenidos por los pacientes después del programa de rehabilitación, obteniendo conclusiones sobre los beneficios del servicio implementado. • Evaluación técnica de la plataforma de telerrehabilitación, así como su usabilidad y la relación coste/beneficio. • Integración de un dispositivo de eye-tracking que permita la monitorización de la atención visual mientras los pacientes ejecutan tareas de neurorrehabilitación. •Diseño y desarrollo de un entorno de monitorización que permita obtener patrones de atención visual. Como resumen de los resultados obtenidos, se ha desarrollado y validado técnicamente la plataforma de telerrehabilitación cognitiva, demostrando la mejora en la eficiencia de los procesos, sin que esto resulte en una reducción de la eficacia del tratamiento. Además, se ha llevado a cabo una evaluación de la usabilidad del sistema, con muy buenos resultados. Respecto al módulo de análisis de datos, se ha diseñado y desarrollado un algoritmo que configura y planifica sesiones de rehabilitación para los pacientes, de manera automática, teniendo en cuenta las características específicas de cada paciente. Este algoritmo se ha denominado Intelligent Therapy Assistant (ITA). Los resultados obtenidos por el asistente muestran una mejora tanto en la eficiencia como en la eficacia de los procesos, comparado los resultados obtenidos con los de la planificación manual llevada a cabo por los terapeutas. Por último, se ha integrado con éxito el dispositivo de eye-tracking en la plataforma de telerrehabilitación, llevando a cabo una prueba con pacientes y sujetos control que ha demostrado la viabilidad técnica de la solución, así como la existencia de diferencias en los patrones de atención visual en pacientes con daño cerebral. ABSTRACT Acquired Brain Injury (ABI) is defined as brain damage that suddenly and unexpectedly appears in people’s life, being the main cause of disability in developed countries. The brain is responsible of the higher cognitive functions such as attention, memory, executive functions or language, which are considered basic requirements of the intelligence. Whatever its cause is, every ABI may affects one or several functions, highlighting the severity of the problem. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, despite these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish lost functions. Cognitive rehabilitation is defined as a process whereby people with brain injury work together with health service professionals and others to remediate or alleviate cognitive deficits arising from a neurological insult. This is achieved by taking advantage of the plastic nature of the nervous system, where the brain can reconfigure its connections, both creating new ones, and modifying the previously existing. Neuro-rehabilitation aims to optimize the plastic nature by inducing a reorganization of the neural network, based on specific experiences. Personalized interventions from individual impairment profile will be necessary to optimize the remaining resources by potentiating adaptive responses and inhibiting maladaptive changes. In the last years, some applications and software programs have been developed to train or stimulate cognitive functions of different neuropsychological disorders, such as ABI, Alzheimer, psychiatric disorders, attention deficit or hyperactivity disorder (ADHD). The application of technologies into medicine has changed the paradigm. Telemedicine allows improving the quality of clinical services, providing better access to them and helping to break geographical barriers. Moreover, one of the main advantages of telemedicine is the possibility to extend the therapeutic processes beyond the hospital (e.g. patient's home). As a consequence, a reduction of unnecessary costs and a better costs/benefits ratio are achieved, making possible a more efficient use of the available resources In this context, the main objective of this work is to improve neuro-rehabilitation of patients suffering cognitive deficits, by designing, developing and validating a telemedicine system that incorporates ICTs to change this paradigm, making it more personalized, ubiquitous and ecologic. The following specific objectives have been defined: • To analyse and model a tele-rehabilitation system, defining objectives and user requirements to design the different needed functionalities. • To define a scalable tele-rehabilitation architecture to offer different services grouping functionalities into modules. • To design and develop the tele-rehabilitation platform, including the graphic user interface, creating different user roles and permissions. • To develop a data analysis module to extract knowledge based on the historic results from the rehabilitation sessions stored in the system. • To evaluate the obtained results by patients after the rehabilitation program, arising conclusions about the benefits of the implemented service. • To technically evaluate the tele-rehabilitation platform, and its usability and the costs/benefit ratio. • To integrate an eye-tracking device allowing the monitoring of the visual attention while patients execute rehabilitation tasks. •To design and develop a monitoring environment that allows to obtain visual attention patterns. Summarizing the obtained results, the cognitive tele-rehabilitation platform has been developed and evaluated technically, demonstrating the improvements on the efficiency without worsening the efficacy of the process. Besides, a usability evaluation has been carried out, with very good results. Regarding the data analysis module, an algorithm has been designed and developed to automatically select and configure rehabilitation sessions, taking into account the specific characteristics of each patient. This algorithm is called Intelligent Therapy Assistant (ITA). The obtained results show an improvement both in the efficiency and the efficacy of the process, comparing the results obtained by patients when they receive treatments scheduled manually by therapists. Finally, an eye-tracking device has been integrated in the tele-rehabilitation platform, carrying out a study with patients and control subjects demonstrating the technical viability of the developed monitoring environment. First results also show that there are differences between the visual attention patterns between ABI patients and control subjects.

Multimodal integration of functional and structural brain connectivity. An application to the characterization of Mild Cognitive Impairment

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.

Una contribución a la programación cognitiva: arquitecturas de segunda generación para representación del conocimiento

La tesis propone el concepto y diseño de una arquitectura cognitiva para representación de conocimiento profesional especializado en clases de dominios relacionados con el mundo físico. Constituye una extensión de los trabajos de B.Chandrasekaran, potenciando el concepto de arquitectura basada en tareas genéricas propuesta por dicho autor. En base a la arquitectura propuesta, se ha desarrollado un entorno como herramienta de construcción de sistemas expertos de segunda generación, así como un lenguaje para programación cognitiva (DECON)- Dicho entorno, programado en lenguaje C sobre UNIX, ha sido utilizado para el desarrollo de un sistema para predicción de avenidas en la Cuenca Hidrográfica del Jucar, en el marco del proyecto SAIH. Primeramente, la tesis plantea el problema de la modelización del comportamiento de los sistemas físicos, reflejando las limitaciones de las formas clásicas de representación del conocimiento para abordar dicho problema, así como los principales enfoques más recientes basados en el concepto de arquitectura cognitiva y en las técnicas de simulación cualitativa. Se realiza después una síntesis de la arquitectura propuesta, a nivel del conocimiento, para detallar posteriormente su desarrollo a nivel simbólico y de implementación, así como el método general para la construcción de modelos sobre la arquitectura. Se muestra también un resumen de los principales aspectos del desarrollo de software. Finalmente, en forma de anejos, se presenta un caso de estudio, el sistema SIRAH (Sistema Inteligente de Razonamiento Hidrológico), junto con la gramática formal del lenguaje de soporte para la definición de modelos.---ABSTRACT---The thesis proposes the concept and design of a cognitive architecture for professional knowledge representation, specialized in domain classes related to the physical world. It is an extensión of the Chandrasekaran's work, improving the concept of Generic Task based architecture introduced by this author. Based on the proposed architecture, an environment has been developed, as a case of second generation building expert systems tool, as well as a language for cognitive programming (DECON). The environment, programmed in C lenguage on UNIX operating system, has been used to develop a system for flood prediction in the Jucar watershed, inside of the SAIH project. Firstly, the behavior modeling problem of physical systems is discussed, showing the limitations of the classical representations to tackle it, beside the most recent approaches based on cognitive architecture concepts and qualitative simulation technique. An overview of the architecture at the knowledge level is then made, being followed by its symbolic and implementation level description, as well as a general guideline for building models on top of the architecture. The main aspects of software development are also introduced. Finaly, as annexes, a case of study -the SIRAH system (Sistema Inteligente de RAzonamiento Hidrológico)- is introduced, along with the formal grammar of the support language for model definition.

Análisis sistemático de pautas para la accesibilidad TIC para personas con discapacidad cognitiva

Este trabajo de investigación presenta los resultados de una revisión sistemática realizada a partir de la recopilación, lectura y análisis de distintas fuentes bibliográficas dentro de un conjunto heterogéneo consistente de 175 estudios que forman la base bibliográfica actual del documento “Cognitive Accessibility User Research” (W3C, 2015a) del W3C. Esta base bibliográfica está compuesta por publicaciones científicas basadas en libros, artículos, conferencias y sitios Web especializados, en los cuales se potencia como objeto particular de análisis, la indagación en la búsqueda de pautas de accesibilidad en las tecnologías Web que apoyen la integración a personas con discapacidad cognitiva. Como parte de este proceso de investigación se ha recopilado y descrito la situación actual, particularmente, de los retos en la utilización de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en relación a personas con dificultades de aprendizaje o discapacidades cognitivas, tales como la Dislexia, Afasia, Trastorno de Aprendizaje No verbal, Envejecimiento-Demencia, Trastornos por Déficit de Atención con o sin Hiperactividad, Autismo, Síndrome de Down y Discalculia. Como aporte primordial de este Trabajo Fin de Master (TFM), se intenta trazar una línea de criterios que permitan la evaluación objetiva de este tópico, con miras a ofrecer un enfoque práctico y reciente sobre ésta temática, mostrando de forma esquematizada las pautas existentes y sirviendo de síntesis orientativa para el diseño accesible de las TIC con la finalidad de promover un soporte real a personas con los tipo de discapacidad cognitiva en los que se ha enfocado esta investigación. Logrando obtener como resultado principal de este estudio, 36 pautas generales que agrupan las coincidencias del grupo de discapacidades estudiadas y que han sido distribuidas en categorías: texto, navegación y generales, para su mejor interpretación y manejo de la Accesibilidad en las TIC´S para Personas con Discapacidad Cognitiva.---ABSTRACT---This research presents the results of a systematic review from collecting, reading and analysis of different bibliographic sources within a heterogeneous group consisting of 175 studies that form the basis of current literature document "Accessibility User Cognitive Research" (W3C , 2015th) of the W3C. This bibliographic database is composed of scientific publications based on books, articles, lectures and specialized Web sites, in which is enhanced as a particular object of analysis, the inquiry into the search for accessibility guidelines for Web technologies to support integration of people with cognitive disabilities. As part of this research process, the current situation has been collected and described, particularly the challenges in the use of information and communications technology (ICT) in relation to people with learning disabilities or cognitive disabilities, such as Dyslexia, aphasia, nonverbal learning disorder, aging-Dementia, Attention Deficit Disorders with or without hyperactivity, autism, Down syndrome and dyscalculia. As primary contribution of this Master's Thesis (TFM), it tries to draw a line of criteria to allow an objective assessment of this topic, in order to provide a practical and recent focus on this theme, showing schematically existing guidelines and serving as guidance for accessible design of ICT in order to promote a real support to people with cognitive disabilities where this research has focused on. Managing to obtain the main result of this study, 36 general guidelines that group the set of disabilities studied and have been distributed in categories: text, navigation and general, for better interpretation and management of ICTs for Accessibility people with cognitive disabilities.

Non-invasive user monitoring in daily tasks for cognitive rehabilitation

El uso de técnicas para la monitorización del movimiento humano generalmente permite a los investigadores analizar la cinemática y especialmente las capacidades motoras en aquellas actividades de la vida cotidiana que persiguen un objetivo concreto como pueden ser la preparación de bebidas y comida, e incluso en tareas de aseo. Adicionalmente, la evaluación del movimiento y el comportamiento humanos en el campo de la rehabilitación cognitiva es esencial para profundizar en las dificultades que algunas personas encuentran en la ejecución de actividades diarias después de accidentes cerebro-vasculares. Estas dificultades están principalmente asociadas a la realización de pasos secuenciales y al reconocimiento del uso de herramientas y objetos. La interpretación de los datos sobre la actitud de este tipo de pacientes para reconocer y determinar el nivel de éxito en la ejecución de las acciones, y para ampliar el conocimiento en las enfermedades cerebrales, sus consecuencias y severidad, depende totalmente de los dispositivos usados para la captura de esos datos y de la calidad de los mismos. Más aún, existe una necesidad real de mejorar las técnicas actuales de rehabilitación cognitiva contribuyendo al diseño de sistemas automáticos para crear una especie de terapeuta virtual que asegure una vida más independiente de estos pacientes y reduzca la carga de trabajo de los terapeutas. Con este objetivo, el uso de sensores y dispositivos para obtener datos en tiempo real de la ejecución y estado de la tarea de rehabilitación es esencial para también contribuir al diseño y entrenamiento de futuros algoritmos que pudieran reconocer errores automáticamente para informar al paciente acerca de ellos mediante distintos tipos de pistas como pueden ser imágenes, mensajes auditivos o incluso videos. La tecnología y soluciones existentes en este campo no ofrecen una manera totalmente robusta y efectiva para obtener datos en tiempo real, por un lado, porque pueden influir en el movimiento del propio paciente en caso de las plataformas basadas en el uso de marcadores que necesitan sensores pegados en la piel; y por otro lado, debido a la complejidad o alto coste de implantación lo que hace difícil pensar en la idea de instalar un sistema en el hospital o incluso en la casa del paciente. Esta tesis presenta la investigación realizada en el campo de la monitorización del movimiento de pacientes para proporcionar un paso adelante en términos de detección, seguimiento y reconocimiento del comportamiento de manos, gestos y cara mediante una manera no invasiva la cual puede mejorar la técnicas actuales de rehabilitación cognitiva para la adquisición en tiempo real de datos sobre el comportamiento del paciente y la ejecución de la tarea. Para entender la importancia del marco de esta tesis, inicialmente se presenta un resumen de las principales enfermedades cognitivas y se introducen las consecuencias que tienen en la ejecución de tareas de la vida diaria. Más aún, se investiga sobre las metodologías actuales de rehabilitación cognitiva. Teniendo en cuenta que las manos son la principal parte del cuerpo para la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana, también se resumen las tecnologías existentes para la captura de movimiento de manos. Una de las principales contribuciones de esta tesis está relacionada con el diseño y evaluación de una solución no invasiva para detectar y seguir las manos durante la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana que a su vez involucran la manipulación de objetos. Esta solución la cual no necesita marcadores adicionales y está basada en una cámara de profundidad de bajo coste, es robusta, precisa y fácil de instalar. Otra contribución presentada se centra en el reconocimiento de gestos para detectar el agarre de objetos basado en un sensor infrarrojo de última generación, y también complementado con una cámara de profundidad. Esta nueva técnica, y también no invasiva, sincroniza ambos sensores para seguir objetos específicos además de reconocer eventos concretos relacionados con tareas de aseo. Más aún, se realiza una evaluación preliminar del reconocimiento de expresiones faciales para analizar si es adecuado para el reconocimiento del estado de ánimo durante la tarea. Por su parte, todos los componentes y algoritmos desarrollados son integrados en un prototipo simple para ser usado como plataforma de monitorización. Se realiza una evaluación técnica del funcionamiento de cada dispositivo para analizar si es adecuada para adquirir datos en tiempo real durante la ejecución de tareas cotidianas reales. Finalmente, se estudia la interacción con pacientes reales para obtener información del nivel de usabilidad del prototipo. Dicha información es esencial y útil para considerar una rehabilitación cognitiva basada en la idea de instalación del sistema en la propia casa del paciente al igual que en el hospital correspondiente. ABSTRACT The use of human motion monitoring techniques usually let researchers to analyse kinematics, especially in motor strategies for goal-oriented activities of daily living, such as the preparation of drinks and food, and even grooming tasks. Additionally, the evaluation of human movements and behaviour in the field of cognitive rehabilitation is essential to deep into the difficulties some people find in common activities after stroke. This difficulties are mainly associated with sequence actions and the recognition of tools usage. The interpretation of attitude data of this kind of patients in order to recognize and determine the level of success of the execution of actions, and to broaden the knowledge in brain diseases, consequences and severity, depends totally on the devices used for the capture of that data and the quality of it. Moreover, there is a real need of improving the current cognitive rehabilitation techniques by contributing to the design of automatic systems to create a kind of virtual therapist for the improvement of the independent life of these stroke patients and to reduce the workload of the occupational therapists currently in charge of them. For this purpose, the use of sensors and devices to obtain real time data of the execution and state of the rehabilitation task is essential to also contribute to the design and training of future smart algorithms which may recognise errors to automatically provide multimodal feedback through different types of cues such as still images, auditory messages or even videos. The technology and solutions currently adopted in the field don't offer a totally robust and effective way for obtaining real time data, on the one hand, because they may influence the patient's movement in case of marker-based platforms which need sensors attached to the skin; and on the other hand, because of the complexity or high cost of implementation, which make difficult the idea of installing a system at the hospital or even patient's home. This thesis presents the research done in the field of user monitoring to provide a step forward in terms of detection, tracking and recognition of hand movements, gestures and face via a non-invasive way which could improve current techniques for cognitive rehabilitation for real time data acquisition of patient's behaviour and execution of the task. In order to understand the importance of the scope of the thesis, initially, a summary of the main cognitive diseases that require for rehabilitation and an introduction of the consequences on the execution of daily tasks are presented. Moreover, research is done about the actual methodology to provide cognitive rehabilitation. Considering that the main body members involved in the completion of a handmade daily task are the hands, the current technologies for human hands movements capture are also highlighted. One of the main contributions of this thesis is related to the design and evaluation of a non-invasive approach to detect and track user's hands during the execution of handmade activities of daily living which involve the manipulation of objects. This approach does not need the inclusion of any additional markers. In addition, it is only based on a low-cost depth camera, it is robust, accurate and easy to install. Another contribution presented is focused on the hand gesture recognition for detecting object grasping based on a brand new infrared sensor, and also complemented with a depth camera. This new, and also non-invasive, solution which synchronizes both sensors to track specific tools as well as recognize specific events related to grooming is evaluated. Moreover, a preliminary assessment of the recognition of facial expressions is carried out to analyse if it is adequate for recognizing mood during the execution of task. Meanwhile, all the corresponding hardware and software developed are integrated in a simple prototype with the purpose of being used as a platform for monitoring the execution of the rehabilitation task. Technical evaluation of the performance of each device is carried out in order to analyze its suitability to acquire real time data during the execution of real daily tasks. Finally, a kind of healthcare evaluation is also presented to obtain feedback about the usability of the system proposed paying special attention to the interaction with real users and stroke patients. This feedback is quite useful to consider the idea of a home-based cognitive rehabilitation as well as a possible hospital installation of the prototype.

Cognitive strategies for security in wireless sensor networks

Las redes de sensores inalámbricas son uno de los sectores con más crecimiento dentro de las redes inalámbricas. La rápida adopción de estas redes como solución para muchas nuevas aplicaciones ha llevado a un creciente tráfico en el espectro radioeléctrico. Debido a que las redes inalámbricas de sensores operan en las bandas libres Industrial, Scientific and Medical (ISM) se ha producido una saturación del espectro que en pocos años no permitirá un buen funcionamiento. Con el objetivo de solucionar este tipo de problemas ha aparecido el paradigma de Radio Cognitiva (CR). La introducción de las capacidades cognitivas en las redes inalámbricas de sensores permite utilizar estas redes para aplicaciones con unos requisitos más estrictos respecto a fiabilidad, cobertura o calidad de servicio. Estas redes que aúnan todas estas características son llamadas redes de sensores inalámbricas cognitivas (CWSNs). La mejora en prestaciones de las CWSNs permite su utilización en aplicaciones críticas donde antes no podían ser utilizadas como monitorización de estructuras, de servicios médicos, en entornos militares o de vigilancia. Sin embargo, estas aplicaciones también requieren de otras características que la radio cognitiva no nos ofrece directamente como, por ejemplo, la seguridad. La seguridad en CWSNs es un aspecto poco desarrollado al ser una característica no esencial para su funcionamiento, como pueden serlo el sensado del espectro o la colaboración. Sin embargo, su estudio y mejora es esencial de cara al crecimiento de las CWSNs. Por tanto, esta tesis tiene como objetivo implementar contramedidas usando las nuevas capacidades cognitivas, especialmente en la capa física, teniendo en cuenta las limitaciones con las que cuentan las WSNs. En el ciclo de trabajo de esta tesis se han desarrollado dos estrategias de seguridad contra ataques de especial importancia en redes cognitivas: el ataque de simulación de usuario primario (PUE) y el ataque contra la privacidad eavesdropping. Para mitigar el ataque PUE se ha desarrollado una contramedida basada en la detección de anomalías. Se han implementado dos algoritmos diferentes para detectar este ataque: el algoritmo de Cumulative Sum y el algoritmo de Data Clustering. Una vez comprobado su validez se han comparado entre sí y se han investigado los efectos que pueden afectar al funcionamiento de los mismos. Para combatir el ataque de eavesdropping se ha desarrollado una contramedida basada en la inyección de ruido artificial de manera que el atacante no distinga las señales con información del ruido sin verse afectada la comunicación que nos interesa. También se ha estudiado el impacto que tiene esta contramedida en los recursos de la red. Como resultado paralelo se ha desarrollado un marco de pruebas para CWSNs que consta de un simulador y de una red de nodos cognitivos reales. Estas herramientas han sido esenciales para la implementación y extracción de resultados de la tesis. ABSTRACT Wireless Sensor Networks (WSNs) are one of the fastest growing sectors in wireless networks. The fast introduction of these networks as a solution in many new applications has increased the traffic in the radio spectrum. Due to the operation of WSNs in the free industrial, scientific, and medical (ISM) bands, saturation has ocurred in these frequencies that will make the same operation methods impossible in the future. Cognitive radio (CR) has appeared as a solution for this problem. The networks that join all the mentioned features together are called cognitive wireless sensor networks (CWSNs). The adoption of cognitive features in WSNs allows the use of these networks in applications with higher reliability, coverage, or quality of service requirements. The improvement of the performance of CWSNs allows their use in critical applications where they could not be used before such as structural monitoring, medical care, military scenarios, or security monitoring systems. Nevertheless, these applications also need other features that cognitive radio does not add directly, such as security. The security in CWSNs has not yet been explored fully because it is not necessary field for the main performance of these networks. Instead, other fields like spectrum sensing or collaboration have been explored deeply. However, the study of security in CWSNs is essential for their growth. Therefore, the main objective of this thesis is to study the impact of some cognitive radio attacks in CWSNs and to implement countermeasures using new cognitive capabilities, especially in the physical layer and considering the limitations of WSNs. Inside the work cycle of this thesis, security strategies against two important kinds of attacks in cognitive networks have been developed. These attacks are the primary user emulator (PUE) attack and the eavesdropping attack. A countermeasure against the PUE attack based on anomaly detection has been developed. Two different algorithms have been implemented: the cumulative sum algorithm and the data clustering algorithm. After the verification of these solutions, they have been compared and the side effects that can disturb their performance have been analyzed. The developed approach against the eavesdropping attack is based on the generation of artificial noise to conceal information messages. The impact of this countermeasure on network resources has also been studied. As a parallel result, a new framework for CWSNs has been developed. This includes a simulator and a real network with cognitive nodes. This framework has been crucial for the implementation and extraction of the results presented in this thesis.

Cognitive strategies for reducing energy consumption in wireless sensor networks

El consumo energético de las Redes de Sensores Inalámbricas (WSNs por sus siglas en inglés) es un problema histórico que ha sido abordado desde diferentes niveles y visiones, ya que no solo afecta a la propia supervivencia de la red sino que el creciente uso de dispositivos inteligentes y el nuevo paradigma del Internet de las Cosas hace que las WSNs tengan cada vez una mayor influencia en la huella energética. Debido a la tendencia al alza en el uso de estas redes se añade un nuevo problema, la saturación espectral. Las WSNs operan habitualmente en bandas sin licencia como son las bandas Industrial, Científica y Médica (ISM por sus siglas en inglés). Estas bandas se comparten con otro tipo de redes como Wi-Fi o Bluetooth cuyo uso ha crecido exponencialmente en los últimos años. Para abordar este problema aparece el paradigma de la Radio Cognitiva (CR), una tecnología que permite el acceso oportunista al espectro. La introducción de capacidades cognitivas en las WSNs no solo permite optimizar su eficiencia espectral sino que también tiene un impacto positivo en parámetros como la calidad de servicio, la seguridad o el consumo energético. Sin embargo, por otra parte, este nuevo paradigma plantea algunos retos relacionados con el consumo energético. Concretamente, el sensado del espectro, la colaboración entre los nodos (que requiere comunicación adicional) y el cambio en los parámetros de transmisión aumentan el consumo respecto a las WSN clásicas. Teniendo en cuenta que la investigación en el campo del consumo energético ha sido ampliamente abordada puesto que se trata de una de sus principales limitaciones, asumimos que las nuevas estrategias deben surgir de las nuevas capacidades añadidas por las redes cognitivas. Por otro lado, a la hora de diseñar estrategias de optimización para CWSN hay que tener muy presentes las limitaciones de recursos de estas redes en cuanto a memoria, computación y consumo energético de los nodos. En esta tesis doctoral proponemos dos estrategias de reducción de consumo energético en CWSNs basadas en tres pilares fundamentales. El primero son las capacidades cognitivas añadidas a las WSNs que proporcionan la posibilidad de adaptar los parámetros de transmisión en función del espectro disponible. La segunda es la colaboración, como característica intrínseca de las CWSNs. Finalmente, el tercer pilar de este trabajo es teoría de juegos como algoritmo de soporte a la decisión, ampliamente utilizado en WSNs debido a su simplicidad. Como primer aporte de la tesis se presenta un análisis completo de las posibilidades introducidas por la radio cognitiva en materia de reducción de consumo para WSNs. Gracias a las conclusiones extraídas de este análisis, se han planteado las hipótesis de esta tesis relacionadas con la validez de usar capacidades cognitivas como herramienta para la reducción de consumo en CWSNs. Una vez presentada las hipótesis, pasamos a desarrollar las principales contribuciones de la tesis: las dos estrategias diseñadas para reducción de consumo basadas en teoría de juegos y CR. La primera de ellas hace uso de un juego no cooperativo que se juega mediante pares de jugadores. En la segunda estrategia, aunque el juego continúa siendo no cooperativo, se añade el concepto de colaboración. Para cada una de las estrategias se presenta el modelo del juego, el análisis formal de equilibrios y óptimos y la descripción de la estrategia completa donde se incluye la interacción entre nodos. Con el propósito de probar las estrategias mediante simulación e implementación en dispositivos reales hemos desarrollado un marco de pruebas compuesto por un simulador cognitivo y un banco de pruebas formado por nodos cognitivos capaces de comunicarse en tres bandas ISM desarrollados en el B105 Lab. Este marco de pruebas constituye otra de las aportaciones de la tesis que permitirá el avance en la investigación en el área de las CWSNs. Finalmente, se presentan y discuten los resultados derivados de la prueba de las estrategias desarrolladas. La primera estrategia proporciona ahorros de energía mayores al 65% comparados con una WSN sin capacidades cognitivas y alrededor del 25% si la comparamos con una estrategia cognitiva basada en el sensado periódico del espectro para el cambio de canal de acuerdo a un nivel de ruido fijado. Este algoritmo se comporta de forma similar independientemente del nivel de ruido siempre que éste sea espacialmente uniformemente. Esta estrategia, a pesar de su sencillez, nos asegura el comportamiento óptimo en cuanto a consumo energético debido a la utilización de teoría de juegos en la fase de diseño del comportamiento de los nodos. La estrategia colaborativa presenta mejoras respecto a la anterior en términos de protección frente al ruido en escenarios de ruido más complejos donde aporta una mejora del 50% comparada con la estrategia anterior. ABSTRACT Energy consumption in Wireless Sensor Networks (WSNs) is a known historical problem that has been addressed from different areas and on many levels. But this problem should not only be approached from the point of view of their own efficiency for survival. A major portion of communication traffic has migrated to mobile networks and systems. The increased use of smart devices and the introduction of the Internet of Things (IoT) give WSNs a great influence on the carbon footprint. Thus, optimizing the energy consumption of wireless networks could reduce their environmental impact considerably. In recent years, another problem has been added to the equation: spectrum saturation. Wireless Sensor Networks usually operate in unlicensed spectrum bands such as Industrial, Scientific, and Medical (ISM) bands shared with other networks (mainly Wi-Fi and Bluetooth). To address the efficient spectrum utilization problem, Cognitive Radio (CR) has emerged as the key technology that enables opportunistic access to the spectrum. Therefore, the introduction of cognitive capabilities to WSNs allows optimizing their spectral occupation. Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs) do not only increase the reliability of communications, but they also have a positive impact on parameters such as the Quality of Service (QoS), network security, or energy consumption. These new opportunities introduced by CWSNs unveil a wide field in the energy consumption research area. However, this also implies some challenges. Specifically, the spectrum sensing stage, collaboration among devices (which requires extra communication), and changes in the transmission parameters increase the total energy consumption of the network. When designing CWSN optimization strategies, the fact that WSN nodes are very limited in terms of memory, computational power, or energy consumption has to be considered. Thus, light strategies that require a low computing capacity must be found. Since the field of energy conservation in WSNs has been widely explored, we assume that new strategies could emerge from the new opportunities presented by cognitive networks. In this PhD Thesis, we present two strategies for energy consumption reduction in CWSNs supported by three main pillars. The first pillar is that cognitive capabilities added to the WSN provide the ability to change the transmission parameters according to the spectrum. The second pillar is that the ability to collaborate is a basic characteristic of CWSNs. Finally, the third pillar for this work is the game theory as a decision-making algorithm, which has been widely used in WSNs due to its lightness and simplicity that make it valid to operate in CWSNs. For the development of these strategies, a complete analysis of the possibilities is first carried out by incorporating the cognitive abilities into the network. Once this analysis has been performed, we expose the hypotheses of this thesis related to the use of cognitive capabilities as a useful tool to reduce energy consumption in CWSNs. Once the analyses are exposed, we present the main contribution of this thesis: the two designed strategies for energy consumption reduction based on game theory and cognitive capabilities. The first one is based on a non-cooperative game played between two players in a simple and selfish way. In the second strategy, the concept of collaboration is introduced. Despite the fact that the game used is also a non-cooperative game, the decisions are taken through collaboration. For each strategy, we present the modeled game, the formal analysis of equilibrium and optimum, and the complete strategy describing the interaction between nodes. In order to test the strategies through simulation and implementation in real devices, we have developed a CWSN framework composed by a CWSN simulator based on Castalia and a testbed based on CWSN nodes able to communicate in three different ISM bands. We present and discuss the results derived by the energy optimization strategies. The first strategy brings energy improvement rates of over 65% compared to WSN without cognitive techniques. It also brings energy improvement rates of over 25% compared with sensing strategies for changing channels based on a decision threshold. We have also seen that the algorithm behaves similarly even with significant variations in the level of noise while working in a uniform noise scenario. The collaborative strategy presents improvements respecting the previous strategy in terms of noise protection when the noise scheme is more complex where this strategy shows improvement rates of over 50%.

Cognitive Surveillance Architecture for Scenario Understanding

Uno de los mayores retos para la comunidad científica es conseguir que las máquinas posean en un futuro la capacidad del sistema visual y cognitivo humanos, de forma que, por ejemplo, en entornos de video vigilancia, puedan llegar a proporcionar de manera automática una descripción fiable de lo que está ocurriendo en la escena. En la presente tesis, mediante la propuesta de un marco de trabajo de referencia, se discuten y plantean los pasos necesarios para el desarrollo de sistemas más inteligentes capaces de extraer y analizar, a diferentes niveles de abstracción y mediante distintos módulos de procesamiento independientes, la información necesaria para comprender qué está sucediendo en un conjunto amplio de escenarios de distinta naturaleza. Se parte de un análisis de requisitos y se identifican los retos para este tipo de sistemas en la actualidad, lo que constituye en sí mismo los objetivos de esta tesis, contribuyendo así a un modelo de datos basado en el conocimiento que permitirá analizar distintas situaciones en las que personas y vehículos son los actores principales, dejando no obstante la puerta abierta a la adaptación a otros dominios. Así mismo, se estudian los distintos procesos que se pueden lanzar a nivel interno así como la necesidad de integrar mecanismos de realimentación a distintos niveles que permitan al sistema adaptarse mejor a cambios en el entorno. Como resultado, se propone un marco de referencia jerárquico que integra las capacidades de percepción, interpretación y aprendizaje para superar los retos identificados en este ámbito; y así poder desarrollar sistemas de vigilancia más robustos, flexibles e inteligentes, capaces de operar en una variedad de entornos. Resultados experimentales ejecutados sobre distintas muestras de datos (secuencias de vídeo principalmente) demuestran la efectividad del marco de trabajo propuesto respecto a otros propuestos en el pasado. Un primer caso de estudio, permite demostrar la creación de un sistema de monitorización de entornos de parking en exteriores para la detección de vehículos y el análisis de plazas libres de aparcamiento. Un segundo caso de estudio, permite demostrar la flexibilidad del marco de referencia propuesto para adaptarse a los requisitos de un entorno de vigilancia completamente distinto, como es un hogar inteligente donde el análisis automático de actividades de la vida cotidiana centra la atención del estudio. ABSTRACT One of the most ambitious objectives for the Computer Vision and Pattern Recognition research community is that machines can achieve similar capacities to the human's visual and cognitive system, and thus provide a trustworthy description of what is happening in the scene under surveillance. Thus, a number of well-established scenario understanding architectural frameworks to develop applications working on a variety of environments can be found in the literature. In this Thesis, a highly descriptive methodology for the development of scene understanding applications is presented. It consists of a set of formal guidelines to let machines extract and analyse, at different levels of abstraction and by means of independent processing modules that interact with each other, the necessary information to understand a broad set of different real World surveillance scenarios. Taking into account the challenges that working at both low and high levels offer, we contribute with a highly descriptive knowledge-based data model for the analysis of different situations in which people and vehicles are the main actors, leaving the door open for the development of interesting applications in diverse smart domains. Recommendations to let systems achieve high-level behaviour understanding will be also provided. Furthermore, feedback mechanisms are proposed to be integrated in order to let any system to understand better the environment and the logical context around, reducing thus the uncertainty and noise, and increasing its robustness and precision in front of low-level or high-level errors. As a result, a hierarchical cognitive architecture of reference which integrates the necessary perception, interpretation, attention and learning capabilities to overcome main challenges identified in this area of research is proposed; thus allowing to develop more robust, flexible and smart surveillance systems to cope with the different requirements of a variety of environments. Once crucial issues that should be treated explicitly in the design of this kind of systems have been formulated and discussed, experimental results shows the effectiveness of the proposed framework compared with other proposed in the past. Two case studies were implemented to test the capabilities of the framework. The first case study presents how the proposed framework can be used to create intelligent parking monitoring systems. The second case study demonstrates the flexibility of the system to cope with the requirements of a completely different environment, a smart home where activities of daily living are performed. Finally, general conclusions and future work lines to further enhancing the capabilities of the proposed framework are presented.

Modelado y Evaluación de Entornos Virtuales Interactivos para Rehabilitación Cognitiva en Daño Cerebral

El Daño Cerebral (DC) se refiere a cualquier lesión producida en el cerebro y que afecta a su funcionalidad. Se ha convertido en una de las principales causas de discapacidad neurológica de las sociedades desarrolladas. Hasta la más sencilla de las actividades y acciones que realizamos en nuestro día a día involucran a los procesos cognitivos. Por ello, la alteración de las funciones cognitivas como consecuencia del DC, limita no sólo la calidad de vida del paciente sino también la de las persona de su entorno. La rehabilitación cognitiva trata de aumentar la autonomía y calidad de vida del paciente minimizando o compensando los desórdenes funciones causados por el episodio de DC. La plasticidad cerebral es una propiedad intrínseca al sistema nervioso humano por la que en función a la experiencia se crean nuevos patrones de conectividad. El propósito de la neurorrehabilitación es precisamente modular esta propiedad intrínseca a partir de ejercicios específicos, los cuales podrían derivar en la recuperación parcial o total de las funciones afectadas. La incorporación de la tecnología a las terapias de rehabilitación ha permitido desarrollar nuevas metodologías de trabajo. Esto ha ayudado a hacer frente a las dificultades de la rehabilitación que los procesos tradicionales no logran abarcar. A pesar del gran avance realizado en los Ãoltimos años, todavía existen debilidades en el proceso de rehabilitación; por ejemplo, la trasferencia a la vida real de las habilidades logradas durante la terapia de rehabilitación, así como su generalización a otras actividades cotidianas. Los entornos virtuales pueden reproducir situaciones cotidianas. Permiten simular, de forma controlada, los requisitos conductuales que encontramos en la vida real. En un contexto terapéutico, puede ser utilizado por el neuropsicólogo para corregir en el paciente comportamientos patológicos no deseados, realizar intervenciones terapéuticas sobre Actividades de Vida Diaria que estimulen conductas adaptativas. A pesar de que las tecnologías actuales tienen potencial suficiente para aportar nuevos beneficios al proceso de rehabilitación, existe cierta reticencia a su incorporación a la clínica diaria. A día de hoy, no se ha podido demostrar que su uso aporte una mejorar significativa con respecto a otro tipo de intervención; en otras palabras, no existe evidencia científica de la eficacia del uso de entornos virtuales interactivos en rehabilitación. En este contexto, la presente Tesis Doctoral trata de abordar los aspectos que mantienen a los entornos virtuales interactivos al margen de la rutina clínica diaria. Se estudian las diferentes etapas del proceso de rehabilitación cognitiva relacionado con la integración y uso de estos entornos: diseño de las actividades, su implementación en el entorno virtual, y finalmente la ejecución por el paciente y análisis de los respectivos datos. Por tanto, los bloques en los que queda dividido el trabajo de investigación expuesto en esta memoria son: 1. Diseño de las AVD. La definición y configuración de los elementos que componen la AVD permite al terapeuta diseñar estrategias de intervención terapéutica para actuar sobre el comportamiento del paciente durante la ejecución de la actividad. En esta parte de la tesis se pretende formalizar el diseño de las AVD de tal forma que el terapeuta pueda explotar el potencial tecnológico de los entornos virtuales interactivos abstrayéndose de la complejidad implícita a la tecnología. Para hacer viable este planteamiento se propone una metodología que permita modelar la definición de las AVD, representar el conocimiento implícito en ellas, y asistir al neuropsicólogo durante el proceso de diseño de la intervención clínica. 2. Entorno virtual interactivo. El gran avance tecnológico producido durante los Ãoltimos años permite reproducir AVD interactivas en un contexto de uso clínico. El objetivo perseguido en esta parte de la Tesis es el de extraer las características potenciales de esta solución tecnológica y aplicarla a las necesidades y requisitos de la rehabilitación cognitiva. Se propone el uso de la tecnología de Vídeo Interactivo para el desarrollo de estos entornos virtuales. Para la evaluación de la misma se realiza un estudio experimental dividido en dos fases con la participación de sujetos sanos y pacientes, donde se valora su idoneidad para ser utilizado en terapias de rehabilitación cognitiva. 3. Monitorización de las AVD. El uso de estos entornos virtuales interactivos expone al paciente ante una gran cantidad de estímulos e interacciones. Este hecho requiere de instrumentos de monitorización avanzado que aporten al terapeuta información objetiva sobre el comportamiento del paciente, lo que le podría permitir por ejemplo evaluar la eficacia del tratamiento. En este apartado se propone el uso de métricas basadas en la atención visual y la interacción con el entorno para conocer datos sobre el comportamiento del paciente durante la AVD. Se desarrolla un sistema de monitorización integrado con el entorno virtual que ofrece los instrumentos necesarios para la evaluación de estas métricas para su uso clínico. La metodología propuesta ha permitido diseñar una AVD basada en la definición de intervenciones terapéuticas. Posteriormente esta AVD has sido implementada mediante la tecnología de vídeo interactivo, creando así el prototipo de un entorno virtual para ser utilizado por pacientes con déficit cognitivo. Los resultados del estudio experimental mediante el cual ha sido evaluado demuestran la robustez y usabilidad del sistema, así como su capacidad para intervenir sobre el comportamiento del paciente. El sistema monitorización que ha sido integrado con el entorno virtual aporta datos objetivos sobre el comportamiento del paciente durante la ejecución de la actividad. Los resultados obtenidos permiten contrastar las hipótesis de investigación planteadas en la Tesis Doctoral, aportando soluciones que pueden ayudar a la integración de los entornos virtuales interactivos en la rutina clínica. Esto abre una nueva vía de investigación y desarrollo que podría suponer un gran progreso y mejora en los procesos de neurorrehabilitación cognitiva en daño cerebral. ABSTRACT Brain injury (BI) refers to medical conditions that occur in the brain, altering its function. It becomes one of the main neurological disabilities in the developed society. Cognitive processes determine individual performance in Activities of Daily Living (ADL), thus, the cognitive disorders after BI result in a loss of autonomy and independence, affecting the patient’s quality of life. Cognitive rehabilitation seeks to increase patients’ autonomy and quality of life minimizing or compensating functional disorders showed by BI patients. Brain plasticity is an intrinsic property of the human nervous system whereby its structure is changed depending on experience. Neurorehabilitation pursuits a precise modulation of this intrinsic property, based on specific exercises to induce functional changes, which could result in partial or total recovery of the affected functions. The new methodologies that can be approached by applying technologies to the rehabilitation process, permit to deal with the difficulties which are out of the scope of the traditional rehabilitation. Despite this huge breakthrough, there are still weaknesses in the rehabilitation process, such as the transferring to the real life those skills reached along the therapy, and its generalization to others daily activities. Virtual environments reproduce daily situations. Behavioural requirements which are similar to those we perceive in real life, are simulated in a controlled way. In these virtual environments the therapist is allowed to interact with patients without even being present, inhibiting unsuitable behaviour patterns, stimulating correct answers throughout the simulation and enhancing stimuli with supplementary information when necessary. Despite the benefits which could be brought to the cognitive rehabilitation by applying the potential of the current technologies, there are barriers for widespread use of interactive virtual environments in clinical routine. At present, the evidence that these technologies bring a significant improvement to the cognitive therapies is limited. In other words, there is no evidence about the efficacy of using virtual environments in rehabilitation. In this context, this work aims to address those issues which keep the virtual environments out of the clinical routine. The stages of the cognitive rehabilitation process, which are related with the use and integration of these environments, are analysed: activities design, its implementation in the virtual environment, and the patient’s performance and the data analysis. Hence, the thesis is comprised of the main chapters that are listed below: 1. ADL Design.Definition and configuration of the elements which comprise the ADL allow the therapist to design intervention strategies to influence over the patient behaviour along the activity performance. This chapter aims to formalise the AVD design in order to help neuropsychologists to make use of the interactive virtual environments’ potential but isolating them from the complexity of the technology. With this purpose a new methodology is proposed as an instrument to model the ADL definition, to manage its implied knowledge and to assist the clinician along the design process of the therapeutic intervention. 2. Interactive virtual environment. Continuous advancements make the technology feasible for re-creating rehabilitation therapies based on ADL. The goal of this stage is to analyse the main features of virtual environments in order to apply them according to the cognitive rehabilitation’s requirements. The interactive video is proposed as the technology to develop virtual environments. Experimental study is carried out to assess the suitability of the interactive video to be used by cognitive rehabilitation. 3. ADL monitoring system. This kind of virtual environments bring patients in front lots of stimuli and interactions. Thus, advanced monitoring instruments are needed to provide therapist with objective information about patient’s behaviour. This thesis chapter propose the use of metrics rely on visual patients’ visual attention and their interactions with the environment. A monitoring system has been developed and integrated with the interactive video-based virtual environment, providing neuropsychologist with the instruments to evaluate the clinical force of this metrics. Therapeutic interventions-based ADL has been designed by using the proposed methodology. Interactive video technology has been used to develop the ADL, resulting in a virtual environment prototype to be use by patients who suffer a cognitive deficits. An experimental study has been performed to evaluate the virtual environment, whose overcomes show the usability and solidity of the system, and also its capacity to have influence over patient’s behaviour. The monitoring system, which has been embedded in the virtual environment, provides objective information about patients’ behaviour along their activity performance. Research hypothesis of the Thesis are proven by the obtained results. They could help to incorporate the interactive virtual environments in the clinical routine. This may be a significant step forward to enhance the cognitive neurorehabilitation processes in brain injury.