HERMES: A user-friendly connectivity analysis software

The analysis of the interdependence between time series has become an important field of research, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce, and the introduction of concepts such as Generalized (GS) and Phase synchronization (PS). This increase in the number of approaches to tackle the existence of the so-called functional (FC) and effective connectivity (EC) (Friston 1994) between two, (or among many) neural networks, along with their mathematical complexity, makes it desirable to arrange them into a unified toolbox, thereby allowing neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them.

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.

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.

Aplicaciones didácticas de la metáfora cognitiva al aprendizaje del inglés para la ciencia y la tecnología

En las últimas décadas, el cognitivismo ha realizado una importante contribución al desarrollo de las competencias comunicativas de los estudiantes de lenguas extranjeras. Por una parte, ha ofrecido un soporte teórico mediante la determinación de los estilos y de las estrategias de aprendizaje para obtener, almacenar y utilizar la información (O´Malley, 1987; Chamot, 1990; O´Malley y Chamot, 1990). Por otra, ha proporcionado pruebas empíricas de que la percepción de la metáfora tiene un efecto positivo en la adquisición de lenguas y facilita el empleo de estrategias de extensión metafórica (Low, 2008; Littlemore, 2004). Este estudio propone un marco teórico para mejorar el proceso de enseñanza/aprendizaje que combina ambos aspectos, ya que asume que la metáfora es un componente fundamental de la cognición que posibilita la integración de conceptos nuevos en campos de conocimiento ya existentes. Por ello, con el propósito de crear recursos didácticos en los que se apliquen estrategias metafóricas, se ha elaborado un listado de metáforas de imagen y de metáforas conceptuales tomadas de la base de datos METACITEC. Se presenta la propuesta metodológica validada por los resultados de encuestas y por la observación en el aula.

Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral

El propósito principal de esta investigación es la aplicación de la Metaplasticidad Artificial en un Perceptrón Multicapa (AMMLP) como una herramienta de minería de datos para la predicción y extracción explícita de conocimiento del proceso de rehabilitación cognitiva en pacientes con daño cerebral adquirido. Los resultados obtenidos por el AMMLP junto con el posterior análisis de la base de datos ayudarían a los terapeutas a conocer las características de los pacientes que mejoran y los programas de rehabilitación que han seguido. Esto incrementaría el conocimiento del proceso de rehabilitación y facilitaría la elaboración de hipótesis terapéuticas permitiendo la optimización y personalización de las terapias. La evaluación del AMMLP se ha realizado con datos proporcionados por el Institut Guttmann. Los resultados del AMMLP fueron comparados con los obtenidos con una red neuronal de retropropagación y con árboles de decisión. La exactitud en la predicción obtenida por el AMMLP en la subfunción cognitiva memoria verbal-visual fue de 90.71 %, resultado muy superior a los obtenidos por los demás algoritmos.

Entornos virtuales de vídeo interactivo para neurorrehabilitación cognitiva

En pocos años, la discapacidad de origen cognitivo será uno de los principales problemas de salud. El déficit cognitivo influye en la ejecución de todas las actividades de la vida diaria. Pacientes con una afección de este tipo ven alterados su entorno social y familiar. Por todo ello, se hace imprescindible el desarrollo de programas de rehabilitación que permitan minimizar las consecuencias de las lesiones adquiridas y restituir o compensar las funciones afectadas. En la actualidad nos encontramos en un momento de cambio en las metodologías de la neurorrehabilitación, donde los entornos virtuales digitales interactivos son una fuente de innovación y una ventana terapéutica para la generación de nuevas estrategias basadas en una rehabilitación personalizada, monitorizada y ubicua, con la que lograr el máximo nivel de realización en las actividades de vida diaria. En este trabajo de investigación se plantea el uso del vídeo interactivo como medio tecnológico para realizar las terapias de rehabilitación cognitiva. Se presenta una prueba de concepto de una actividad de vida diaria y su posterior análisis por el equipo clínico del Instituí Guttmann. Los resultados preliminares apoyan su uso para alcanzar una rehabilitación basada en el nuevo paradigma.

Alan Turing y la Neurociencia

Alan Turing y la Neurociencia

Una arquitectura cognitiva para agentes sociales en entornos cooperativos complejos

La creciente demanda de sistemas informáticos abiertos y con gran interacción entre cada una de sus partes, incluyendo también usuarios humanos, ha hecho aumentar el interés y el uso de sistemas donde múltiples agentes interactúan para alcanzar sus metas. Las interacciones pueden tener el objetivo de mejorar la eficiencia de los agentes aumentando el rendimiento del sistema, pero también pueden estar pensadas para posibilitar que nuevas metas —que un agente no sería capaz de alcanzar de forma individual— puedan ser conseguidas cuando varios de ellos trabajan en conjunto. En paralelo a este crecimiento, con el avance en el campo de investigación de los agentes software, y también por los recientes descubrimientos acerca de la importancia de determinados aspectos cognitivos en el proceso de toma de decisión y resolución de problemas, la idea de la inclusión de influencias cognitivas en el modelo de razonamiento de estos agentes se presenta como una alternativa muy atractiva para mejorar su comportamiento en general, y especialmente el social, en comparación con sistemas que no consideran estos aspectos en el diseño de soluciones para entornos complejos. Pensando en proveer una solución que pueda contribuir, de alguna manera, al avance en estas dos áreas, el presente trabajo presenta una arquitectura cognitiva para modelar agentes con habilidades sociales partiendo de una arquitectura base, que proporciona los comportamientos cognitivos reactivos y deliberativos de los agentes. La arquitectura ampliada debe aportar agentes cognitivos sociales capaces de afrontar mejor el aumento de la complejidad de los sistemas y presentar comportamientos más coherentes, explicables y más creíbles durante sus interacciones con los demás. Dos teorías sociológicas proponen los componentes y estructuras que han inspirado el desarrollo de esta arquitectura social, aportando mecanismos que permiten obtener una coordinación descentralizada en un entorno social dinámico y rico en interacciones: la Teoría de Roles y la Teoría de la Actividad. Los resultados alcanzados con el desarrollo de esta arquitectura dejan traslucir su capacidad para modelar agentes sociales cognitivos capaces de interactuar de forma personalizada entre ellos para la satisfacción de metas. Los nuevos componentes y mecanismos de la arquitectura han permitido conjugar y enriquecer los comportamientos reactivo-deliberativos de la arquitectura base con comportamientos sociales elaborados.

Integración de tecnologías eye-tracking con vídeos interactivos para neurorrehabilitación cognitiva

La integración de las nuevas tecnologías en el proceso de rehabilitación permite la generación de terapias personalizadas, ubicuas y basadas en la evidencia. Tecnologías como el vídeo interactivo son propicias para el desarrollo de entornos virtuales en los que el paciente se ve inmerso dentro de actividades de la vida diaria en los que tiene que lograr un objetivo ecológico en un contexto seguro, controlado y adaptado a su perfil disfuncional. Dentro de este marco de rehabilitación la interacción visual paciente-entorno virtual se entiende como el mecanismo de comunicación principal, siendo además la atención visual un reflejo del estado cognitivo del paciente. El trabajo presentado en este artículo permite la integración de un sistema de eye-tracking con un entorno de neurorrehabilitación basado en vídeo interactivo. El objetivo último del sistema es la monitorización en tiempo real de la atención visual del usuario durante el proceso de neurorrehabilitación. Esta monitorización permite no sólo reproducir la ejecución de la actividad junto con el foco de la mirada, sino también detectar faltas de atención por parte del usuario, que permiten al vídeo interactivo reaccionar y adaptar la presentación de estímulos para ayudar a centrar su atención y así completar el objetivo de la actividad.

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.

Arquitectura cognitiva híbrida para la navegación autónoma de UAVs mediante mapas topológicos visuales

El objetivo fundamental de la presente tesis doctoral es el diseño de una arquitectura cognitiva, que pueda ser empleada para la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados conocidos como UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Dicha arquitectura cognitiva se apoya en la definición de una librería de comportamientos, que aportarán la inteligencia necesaria al UAV para alcanzar los objetivos establecidos, en base a la información sensorial recopilada del entorno de operación. La navegación autónoma del UAV se apoyará en la utilización de un mapa topológico visual, consistente en la definición de un grafo que engloba mediante nodos los diferentes landmarks ubicados en el entorno, y que le servirán al UAV de guía para alcanzar su objetivo. Los arcos establecidos entre los nodos del mapa topológico, le proporcionarán de la información necesaria para establecer el rumbo más adecuado para alcanzar el siguiente landmark a visitar, siguiendo siempre una secuencia lógica de navegación, basada en la distancia entre un determinado landmark con respecto al objetivo final ó landmark destino. La arquitectura define un mecanismo híbrido de control, el cual puede conmutar entre dos diferentes modos de navegación. El primero es el denominado como Search Mode, el cual se activará cuando el UAV se encuentre en un estado desconocido dentro del entorno, para lo cual hará uso de cálculos basado en la entropía para la búsqueda de posibles landmarks. Se empleará como estrategia novedosa la idea de que la entropía de una imagen tiene una correlación directa con respecto a la probabilidad de que dicha imagen contenga uno ó varios landmarks. De esta forma, la estrategia para la búsqueda de nuevos landmarks en el entorno, se basará en un proceso continuo de maximización de la entropía. Si por el contrario el UAV identifica la existencia de un posible landmark entre los definidos en su mapa topológico, se considerará que está sobre un estado conocido, por lo que se conmutará al segundo modo de navegación denominado como Homing Mode, el cual se encargará de calcular señales de control para la aproximación del UAV al landmark localizado. Éste último modo implementa un control dual basado en dos tipos de controladores (FeedForward/FeedBack) que mediante su combinación, aportarán al UAV señales de control cada vez más óptimas, además de llevar a cabo un entrenamiento continuo y en tiempo real. Para cumplir con los requisitos de ejecución y aprendizaje en tiempo real de la arquitectura, se han tomado como principales referencias dos paradigmas empleados en diferentes estudios dentro del área de la robótica, como son el paradigma de robots de desarrollo (developmental robots) basado en un aprendizaje del robot en tiempo real y de forma adaptativa con su entorno, así como del paradigma de modelos internos (internal models) basado en los resultados obtenidos a partir de estudios neurocientíficos del cerebelo humano; dicho modelo interno sirve de base para la construcción del control dual de la arquitectura. Se presentarán los detalles de diseño e implementación de los diferentes módulos que componen la arquitectura cognitiva híbrida, y posteriormente, los diferentes resultados obtenidos a partir de las pruebas experimentales ejecutadas, empleando como UAV la plataforma robótica aérea de AR.Drone. Como resultado final se ha obtenido una validación completa de la arquitectura cognitiva híbrida objetivo de la tesis, cumplimento con la totalidad de requisitos especificados y garantizando su viabilidad como aplicación operativa en el mundo real. Finalmente, se muestran las distintas conclusiones a las cuales se ha llegado a partir de los resultados experimentales, y se presentan las diferentes líneas de investigación futuras que podrán ser ejecutadas.

Servicio ubicuo de estimulación cognitiva orientado a personas con enfermedad de Parkinson

Este trabajo de investigación detalla el diseño y evaluación de un servicio de e-salud cuyo objetivo es mejorar la estimulación y seguimiento de personas con un trastorno cognitivo. Con este fin, se ha desarrollado un protocolo de transferencia de mensajes que facilita la provisión de un servicio telemático para personas afectadas de Parkinson, pudiendo así realizar estimulación cognitiva personalizada, de forma ubicua, mediante un dispositivo fácil de usar como un tablet Android. Asimismo, este servicio permite a los terapeutas adaptar y monitorizar de forma segura la terapia, vía web, beneficiándose así de una mejor calidad en el seguimiento efectivo de cada paciente. El sistema ha sido evaluado satisfactoriamente durante tres meses con 10 pacientes entre 59 y 77 años. La solución resultante es fácilmente integrable con otras terapias complementarias y puede ser adaptada para otros deterioros cognitivos, como el debido a la enfermedad de Alzheimer o el deterioro cognitivo leve.

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.

Clustering basado en redes bayesianas con predictoras continuas: aplicaciones en neurociencia

Desentrañar el funcionamiento del cerebro es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia actual. Un área de estudio que ha despertado muchas expectativas e interés es el análisis de la estructura cortical desde el punto de vista morfológico, de manera que se cree una simulación del cerebro a nivel molecular. Con ello se espera poder profundizar en el estudio de numerosas enfermedades neurológicas y patológicas. Con el desarrollo de este proyecto se persigue el estudio del soma y de las espinas desde el punto de vista de la neuromorfología teórica. Es común en el estado del arte que en el análisis de las características morfológicas de una neurona en tres dimensiones el soma sea ignorado o, en el mejor de los casos, que sea sustituido por una simple esfera. De hecho, el concepto de soma resulta abstracto porque no se dispone de una dfinición estricta y robusta que especifique exactamente donde finaliza y comienzan las dendritas. En este proyecto se alcanza por primera vez una definición matemática de soma para determinar qué es el soma. Con el fin de simular somas se ahonda en los atributos utilizados en el estado del arte. Estas propiedades, de índole genérica, no especifican una morfología única. Es por ello que se propone un método que agrupe propiedades locales y globales de la morfología. En disposición de las características se procede con la categorización del cuerpo celular en distintas clases a partir de un nuevo subtipo de red bayesiana dinámica adaptada al espacio. Con ello se discute la existencia de distintas clases de somas y se descubren las diferencias entre los somas piramidales de distintas capas del cerebro. A partir del modelo matemático se simulan por primera vez somas virtuales. Algunas morfologías de espinas han sido atribuidas a ciertos comportamientos cognitivos. Por ello resulta de interés dictaminar las clases existentes y relacionarlas con funciones de la actividad cerebral. La clasificación más extendida (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presenta una definición ambigua y subjetiva dependiente de la interpretación de cada individuo y por tanto discutible. Este estudio se sustenta en un conjunto de descriptores extraídos mediante una técnica de análisis topológico local para representaciones 3D. Sobre estos datos se trata de alcanzar el conjunto de clases más adecuado en el que agrupar las espinas así como de describir cada grupo mediante reglas unívocas. A partir de los resultados, se discute la existencia de un continuo de espinas y las propiedades que caracterizan a cada subtipo de espina. ---ABSTRACT---Unravel how the brain works is one of the main challenges faced by current science. A field of study which has aroused great expectations and interest is the analysis of the cortical structure from a morphological point of view, so that a molecular level simulation of the brain is achieved. This is expected to deepen the study of many neurological and pathological diseases. This project seeks the study of the soma and spines from the theoretical neuromorphology point of view. In the state of the art it is common that when it comes to analyze the morphological characteristics of a three dimension neuron the soma is ignored or, in the best case, it is replaced by a simple sphere. In fact, the concept of soma is abstract because there is not a robust and strict definition on exactly where it ends and dendrites begin. In this project a mathematical definition is reached for the first time to determine what a soma is. With the aim to simulate somas the atributes applied in the state of the art are studied. These properties, generic in nature, do not specify a unique morphology. It is why it was proposed a method to group local and global morphology properties. In arrangement of the characteristics it was proceed with the categorization of the celular body into diferent classes by using a new subtype of dynamic Bayesian network adapted to space. From the result the existance of different classes of somas and diferences among pyramidal somas from distinct brain layers are discovered. From the mathematical model virtual somas were simulated for the first time. Some morphologies of spines have been attributed to certain cognitive behaviours. For this reason it is interesting to rule the existent classes and to relate them with their functions in the brain activity. The most extended classification (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presents an ambiguous and subjective definition that relies on the interpretation of each individual and consequently it is arguable. This study was based on the set of descriptors extracted from a local topological analysis technique for 3D representations. On these data it was tried to reach the most suitable set of classes to group the spines as well as to describe each cluster by unambiguous rules. From these results, the existance of a continuum of spines and the properties that characterize each spine subtype were discussed .

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.