Definición e implementación de métricas objetivas para la evaluación funcional del miembro superior: aplicación a población con lesión medular cervical

En personas que padecen una Lesión Medular cervical, la función de los miembros superiores se ve afectada en mayor o menor medida, dependiendo fundamentalmente del nivel de la lesión y de la severidad de la misma. El déficit en la función del miembro superior hace que la autonomía e independencia de las personas se vea reducida en la ejecución de Actividades de la Vida Diaria. En el entorno clínico, la valoración de la función del miembro superior se realiza principalmente con escalas clínicas. Algunas de ellas valoran el nivel de dependencia o independencia en la ejecución de Actividades de la Vida Diaria, como, por ejemplo, el índice de Barthel y la escala FIM (Medida de la Independencia Funcional). Otras escalas, como Jebsen-Taylor Hand Function, miden la función del miembro superior valorando la destreza y la habilidad en la ejecución de determinadas tareas funcionales. Estas escalas son generales, es decir, se pueden aplicar a distintas poblaciones de sujetos y a la presencia de distintas patologías. Sin embargo, existen otras escalas desarrolladas específicamente para valorar una patología concreta, con el objetivo de hacer las evaluaciones funcionales más sensibles a cambios. Un ejemplo es la escala Spinal Cord Independence Measure (SCIM), desarrollada para valorar Lesión Medular. Las escalas clínicas son instrumentos de medida estandarizados, válidos para su uso en el entorno clínico porque se han validado en muestras grandes de pacientes. No obstante, suelen poseer una elevada componente de subjetividad que depende principalmente de la persona que puntúa el test. Otro aspecto a tener en cuenta, es que la sensibilidad de las escalas es alta, fundamentalmente, a cambios groseros en el estado de salud o en la función del miembro superior, de forma que cambios sutiles en el sujeto pueden no ser detectados. Además, en ocasiones, poseen saturaciones en el sistema de puntuación, de forma que mejorías que se puedan producir por encima de un determinado umbral no son detectadas. En definitiva, estas limitaciones hacen que las escalas clínicas no sean suficientes, por sí mismas, para evaluar estrategias motoras del miembro superior durante la ejecución de movimientos funcionales, siendo necesaria la búsqueda de instrumentos de medida que aporten objetividad, complementen las valoraciones y, al mismo tiempo, intenten solventar las limitaciones que poseen las escalas. Los estudios biomecánicos son ejemplos de métodos objetivos, en los que diversas tecnologías se pueden utilizar para recoger información de los sujetos. Una concreción de estos estudios son los estudios cinemáticos. Mediante tecnología optoelectrónica, inercial o electromagnética, estos estudios proporcionan información objetiva acerca del movimiento realizado por los sujetos, durante la ejecución de tareas concretas. Estos sistemas de medida proporcionan grandes cantidades de datos que carecen de una interpretación inmediata. Estos datos necesariamente deben ser tratados y reducidos a un conjunto de variables que, a priori, posean una interpretación más sencilla para ser utilizados en la práctica clínica. Estas han sido las principales motivaciones de esta investigación. El objetivo principal fue proponer un conjunto de índices cinemáticos que, de forma objetiva, valoren la función del miembro superior; y validar los índices propuestos en poblaciones con Lesión Medular, para su uso como instrumentos de valoración en el entorno clínico. Esta tesis se enmarca dentro de un proyecto de investigación: HYPER (Hybrid Neuroprosthetic and Neurorobotic Devices for Functional Compensation and Rehabilitation of Motor Disorders, referencia CSD2009-00067 CONSOLIDER INGENIO 2010). Dentro de este proyecto se lleva a cabo investigación en el desarrollo de modelos, para determinar los requisitos biomecánicos y los patrones de movimiento de los miembros superiores en sujetos sanos y personas con lesión medular. Además, se realiza investigación en la propuesta de nuevos instrumentos de evaluación funcional en el campo de la rehabilitación de los miembros superiores. ABSTRACT In people who have suffered a cervical Spinal Cord Injury, upper limbs function is affected to a greater or lesser extent, depending primarily on the level of the injury and the severity of it. The deficit in the upper limb function reduces the autonomy and independence of persons in the execution of Activities of Daily Living. In the clinical setting, assessment of upper limb function is mainly performed based on clinical scales. Some value the level of dependence or independence in performing activities of daily living, such as the Barthel Index and the FIM scale (Functional Independence Measure). Other scales, such as the Jebsen-Taylor Hand Function, measure upper limb function in terms of the skill and ability to perform specific functional tasks. These scales are general, so can be applied to different populations of subjects and the presence of different pathologies. However, there are other scales developed for a specific injury, in order to make the functional assessments more sensitive to changes. An example is the Spinal Cord Independence Measure (SCIM), developed for people with Spinal Cord Injury. The clinical scales are standardized instruments measure, valid for use in the clinical setting because they have been validated in large patient samples. However, they usually have a high level of subjectivity which mainly depends on the person who scores the test. Another aspect to take into account is the high sensitivity of the scales mainly to gross changes in the health status or upper limb function, so that subtle changes in the subject may not be detected. Moreover, sometimes, have saturations in the scoring system, so that improvements which may occur above a certain threshold are not detected. For these reasons, clinical scales are not enough, by themselves, to assess motor strategies used during movements. So, it’s necessary to find measure instruments that provide objectivity, supplement the assessments and, at the same time, solving the limitations that scales have. Biomechanical studies are examples of objective methods, in which several technologies can be used to collect information from the subjects. One kind of these studies is the kinematic movement analysis. By means of optoelectronics, inertial and electromagnetic technology, these studies provide objective information about the movement performed by the subjects during the execution of specific tasks. These systems provide large quantities of data without easy and intuitive interpretation. These data must necessarily be treated and reduced to a set of variables that, a priori, having a simpler interpretation for their use in the clinical practice. These were the main motivations of this research. The main objective was to propose a set of kinematic indices, or metrics that, objectively, assess the upper limb function and validate the proposed rates in populations with Spinal Cord Injury, for use as assessment tools in the clinical setting. This dissertation is framed within a research project: HYPER (Neurorobotic Devices for Functional Compensation and Rehabilitation of Motor Disorders, grant CSD2009- 00067 CONSOLIDER INGENIO 2010). Within this research project, research is conducted in relation to the biomechanical models development for determining the biomechanical requirements and movement patterns of the upper limb in healthy and people with Spinal Cord Injury. Moreover, research is conducted with respect to the proposed of new functional assessment instruments in the field of upper limb rehabilitation.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

Unsupervised system to classify SO2 pollutant concentrations in Salamanca, Mexico

Salamanca is cataloged as one of the most polluted cities in Mexico. In order to observe the behavior and clarify the influence of wind parameters on the Sulphur Dioxide (SO2) concentrations a Self-Organizing Maps (SOM) Neural Network have been implemented at three monitoring locations for the period from January 1 to December 31, 2006. The maximum and minimum daily values of SO2 concentrations measured during the year of 2006 were correlated with the wind parameters of the same period. The main advantages of the SOM Neural Network is that it allows to integrate data from different sensors and provide readily interpretation results. Especially, it is powerful mapping and classification tool, which others information in an easier way and facilitates the task of establishing an order of priority between the distinguished groups of concentrations depending on their need for further research or remediation actions in subsequent management steps. For each monitoring location, SOM classifications were evaluated with respect to pollution levels established by Health Authorities. The classification system can help to establish a better air quality monitoring methodology that is essential for assessing the effectiveness of imposed pollution controls, strategies, and facilitate the pollutants reduction.

Evaluación de la contribución y el impacto de las tecnologías del habla en la detección automática del Síndrome de la Apnea Obstructiva del Sueño = Contributions and impact assessment of speech technologies on the automatic detection of severe Obstructive Sleep Apnea syndrome

La presente Tesis analiza las posibilidades que ofrecen en la actualidad las tecnologías del habla para la detección de patologías clínicas asociadas a la vía aérea superior. El estudio del habla que tradicionalmente cubre tanto la producción como el proceso de transformación del mensaje y las señales involucradas, desde el emisor hasta alcanzar al receptor, ofrece una vía de estudio alternativa para estas patologías. El hecho de que la señal emitida no solo contiene este mensaje, sino también información acerca del locutor, ha motivado el desarrollo de sistemas orientados a la identificación y verificación de la identidad de los locutores. Estos trabajos han recibido recientemente un nuevo impulso, orientándose tanto hacia la caracterización de rasgos que son comunes a varios locutores, como a las diferencias existentes entre grabaciones de un mismo locutor. Los primeros resultan especialmente relevantes para esta Tesis dado que estos rasgos podrían evidenciar la presencia de características relacionadas con una cierta condición común a varios locutores, independiente de su identidad. Tal es el caso que se enfrenta en esta Tesis, donde los rasgos identificados se relacionarían con una de la patología particular y directamente vinculada con el sistema de físico de conformación del habla. El caso del Síndrome de Apneas Hipopneas durante el Sueno (SAHS) resulta paradigmático. Se trata de una patología con una elevada prevalencia mundo, que aumenta con la edad. Los pacientes de esta patología experimentan episodios de cese involuntario de la respiración durante el sueño, que se prolongan durante varios segundos y que se reproducen a lo largo de la noche impidiendo el correcto descanso. En el caso de la apnea obstructiva, estos episodios se deben a la imposibilidad de mantener un camino abierto a través de la vía aérea, de forma que el flujo de aire se ve interrumpido. En la actualidad, el diagnostico de estos pacientes se realiza a través de un estudio polisomnográfico, que se centra en el análisis de los episodios de apnea durante el sueño, requiriendo que el paciente permanezca en el hospital durante una noche. La complejidad y el elevado coste de estos procedimientos, unidos a las crecientes listas de espera, han evidenciado la necesidad de contar con técnicas rápidas de detección, que si bien podrían no obtener tasas tan elevadas, permitirían reorganizar las listas de espera en función del grado de severidad de la patología en cada paciente. Entre otros, los sistemas de diagnostico por imagen, así como la caracterización antropométrica de los pacientes, han evidenciado la existencia de patrones anatómicos que tendrían influencia directa sobre el habla. Los trabajos dedicados al estudio del SAHS en lo relativo a como esta afecta al habla han sido escasos y algunos de ellos incluso contradictorios. Sin embargo, desde finales de la década de 1980 se conoce la existencia de patrones específicos relativos a la articulación, la fonación y la resonancia. Sin embargo, su descripción resultaba difícilmente aprovechable a través de un sistema de reconocimiento automático, pero apuntaba la existencia de un nexo entre voz y SAHS. En los últimos anos las técnicas de procesado automático han permitido el desarrollo de sistemas automáticos que ya son capaces de identificar diferencias significativas en el habla de los pacientes del SAHS, y que los distinguen de los locutores sanos. Por contra, poco se conoce acerca de la conexión entre estos nuevos resultados, los sé que habían obtenido en el pasado y la patogénesis del SAHS. Esta Tesis continua la labor desarrollada en este ámbito considerando específicamente: el estudio de la forma en que el SAHS afecta el habla de los pacientes, la mejora en las tasas de clasificación automática y la combinación de la información obtenida con los predictores utilizados por los especialistas clínicos en sus evaluaciones preliminares. Las dos primeras tareas plantean problemas simbióticos, pero diferentes. Mientras el estudio de la conexión entre el SAHS y el habla requiere de modelos acotados que puedan ser interpretados con facilidad, los sistemas de reconocimiento se sirven de un elevado número de dimensiones para la caracterización y posterior identificación de patrones. Así, la primera tarea debe permitirnos avanzar en la segunda, al igual que la incorporación de los predictores utilizados por los especialistas clínicos. La Tesis aborda el estudio tanto del habla continua como del habla sostenida, con el fin de aprovechar las sinergias y diferencias existentes entre ambas. En el análisis del habla continua se tomo como punto de partida un esquema que ya fue evaluado con anterioridad, y sobre el cual se ha tratado la evaluación y optimización de la representación del habla, así como la caracterización de los patrones específicos asociados al SAHS. Ello ha evidenciado la conexión entre el SAHS y los elementos fundamentales de la señal de voz: los formantes. Los resultados obtenidos demuestran que el éxito de estos sistemas se debe, fundamentalmente, a la capacidad de estas representaciones para describir dichas componentes, obviando las dimensiones ruidosas o con poca capacidad discriminativa. El esquema resultante ofrece una tasa de error por debajo del 18%, sirviéndose de clasificadores notablemente menos complejos que los descritos en el estado del arte y de una única grabación de voz de corta duración. En relación a la conexión entre el SAHS y los patrones observados, fue necesario considerar las diferencias inter- e intra-grupo, centrándonos en la articulación característica del locutor, sustituyendo los complejos modelos de clasificación por el estudio de los promedios espectrales. El resultado apunta con claridad hacia ciertas regiones del eje de frecuencias, sugiriendo la existencia de un estrechamiento sistemático en la sección del tracto en la región de la orofaringe, ya prevista en la patogénesis de este síndrome. En cuanto al habla sostenida, se han reproducido los estudios realizados sobre el habla continua en grabaciones de la vocal /a/ sostenida. Los resultados son cualitativamente análogos a los anteriores, si bien en este caso las tasas de clasificación resultan ser más bajas. Con el objetivo de identificar el sentido de este resultado se reprodujo el estudio de los promedios espectrales y de la variabilidad inter e intra-grupo. Ambos estudios mostraron importantes diferencias con los anteriores que podrían explicar estos resultados. Sin embargo, el habla sostenida ofrece otras oportunidades al establecer un entorno controlado para el estudio de la fonación, que también había sido identificada como una fuente de información para la detección del SAHS. De su estudio se pudo observar que, en el conjunto de datos disponibles, no existen variaciones que pudieran asociarse fácilmente con la fonación. Únicamente aquellas dimensiones que describen la distribución de energía a lo largo del eje de frecuencia evidenciaron diferencias significativas, apuntando, una vez más, en la dirección de las resonancias espectrales. Analizados los resultados anteriores, la Tesis afronta la fusión de ambas fuentes de información en un único sistema de clasificación. Con ello es posible mejorar las tasas de clasificación, bajo la hipótesis de que la información presente en el habla continua y el habla sostenida es fundamentalmente distinta. Esta tarea se realizo a través de un sencillo esquema de fusión que obtuvo un 88.6% de aciertos en clasificación (tasa de error del 11.4%), lo que representa una mejora significativa respecto al estado del arte. Finalmente, la combinación de este clasificador con los predictores utilizados por los especialistas clínicos ofreció una tasa del 91.3% (tasa de error de 8.7%), que se encuentra dentro del margen ofrecido por esquemas más costosos e intrusivos, y que a diferencia del propuesto, no pueden ser utilizados en la evaluación previa de los pacientes. Con todo, la Tesis ofrece una visión clara sobre la relación entre el SAHS y el habla, evidenciando el grado de madurez alcanzado por la tecnología del habla en la caracterización y detección del SAHS, poniendo de manifiesto que su uso para la evaluación de los pacientes ya sería posible, y dejando la puerta abierta a futuras investigaciones que continúen el trabajo aquí iniciado. ABSTRACT This Thesis explores the potential of speech technologies for the detection of clinical disorders connected to the upper airway. The study of speech traditionally covers both the production process and post processing of the signals involved, from the speaker up to the listener, offering an alternative path to study these pathologies. The fact that utterances embed not just the encoded message but also information about the speaker, has motivated the development of automatic systems oriented to the identification and verificaton the speaker’s identity. These have recently been boosted and reoriented either towards the characterization of traits that are common to several speakers, or to the differences between records of the same speaker collected under different conditions. The first are particularly relevant to this Thesis as these patterns could reveal the presence of features that are related to a common condition shared among different speakers, regardless of their identity. Such is the case faced in this Thesis, where the traits identified would relate to a particular pathology, directly connected to the speech production system. The Obstructive Sleep Apnea syndrome (OSA) is a paradigmatic case for analysis. It is a disorder with high prevalence among adults and affecting a larger number of them as they grow older. Patients suffering from this disorder experience episodes of involuntary cessation of breath during sleep that may last a few seconds and reproduce throughout the night, preventing proper rest. In the case of obstructive apnea, these episodes are related to the collapse of the pharynx, which interrupts the air flow. Currently, OSA diagnosis is done through a polysomnographic study, which focuses on the analysis of apnea episodes during sleep, requiring the patient to stay at the hospital for the whole night. The complexity and high cost of the procedures involved, combined with the waiting lists, have evidenced the need for screening techniques, which perhaps would not achieve outstanding performance rates but would allow clinicians to reorganize these lists ranking patients according to the severity of their condition. Among others, imaging diagnosis and anthropometric characterization of patients have evidenced the existence of anatomical patterns related to OSA that have direct influence on speech. Contributions devoted to the study of how this disorder affects scpeech are scarce and somehow contradictory. However, since the late 1980s the existence of specific patterns related to articulation, phonation and resonance is known. By that time these descriptions were virtually useless when coming to the development of an automatic system, but pointed out the existence of a link between speech and OSA. In recent years automatic processing techniques have evolved and are now able to identify significant differences in the speech of OSAS patients when compared to records from healthy subjects. Nevertheless, little is known about the connection between these new results with those published in the past and the pathogenesis of the OSA syndrome. This Thesis is aimed to progress beyond the previous research done in this area by addressing: the study of how OSA affects patients’ speech, the enhancement of automatic OSA classification based on speech analysis, and its integration with the information embedded in the predictors generally used by clinicians in preliminary patients’ examination. The first two tasks, though may appear symbiotic at first, are quite different. While studying the connection between speech and OSA requires simple narrow models that can be easily interpreted, classification requires larger models including a large number dimensions for the characterization and posterior identification of the observed patterns. Anyhow, it is clear that any progress made in the first task should allow us to improve our performance on the second one, and that the incorporation of the predictors used by clinicians shall contribute in this same direction. The Thesis considers both continuous and sustained speech analysis, to exploit the synergies and differences between them. On continuous speech analysis, a conventional speech processing scheme, designed and evaluated before this Thesis, was taken as a baseline. Over this initial system several alternative representations of the speech information were proposed, optimized and tested to select those more suitable for the characterization of OSA-specific patterns. Evidences were found on the existence of a connection between OSA and the fundamental constituents of the speech: the formants. Experimental results proved that the success of the proposed solution is well explained by the ability of speech representations to describe these specific OSA-related components, ignoring the noisy ones as well those presenting low discrimination capabilities. The resulting scheme obtained a 18% error rate, on a classification scheme significantly less complex than those described in the literature and operating on a single speech record. Regarding the connection between OSA and the observed patterns, it was necessary to consider inter-and intra-group differences for this analysis, and to focus on the articulation, replacing the complex classification models by the long-term average spectra. Results clearly point to certain regions on the frequency axis, suggesting the existence of a systematic narrowing in the vocal tract section at the oropharynx. This was already described in the pathogenesis of this syndrome. Regarding sustained speech, similar experiments as those conducted on continuous speech were reproduced on sustained phonations of vowel / a /. Results were qualitatively similar to the previous ones, though in this case perfomance rates were found to be noticeably lower. Trying to derive further knowledge from this result, experiments on the long-term average spectra and intraand inter-group variability ratios were also reproduced on sustained speech records. Results on both experiments showed significant differences from the previous ones obtained from continuous speech which could explain the differences observed on peformance. However, sustained speech also provided the opportunity to study phonation within the controlled framework it provides. This was also identified in the literature as a source of information for the detection of OSA. In this study it was found that, for the available dataset, no sistematic differences related to phonation could be found between the two groups of speakers. Only those dimensions which relate energy distribution along the frequency axis provided significant differences, pointing once again towards the direction of resonant components. Once classification schemes on both continuous and sustained speech were developed, the Thesis addressed their combination into a single classification system. Under the assumption that the information in continuous and sustained speech is fundamentally different, it should be possible to successfully merge the two of them. This was tested through a simple fusion scheme which obtained a 88.6% correct classification (11.4% error rate), which represents a significant improvement over the state of the art. Finally, the combination of this classifier with the variables used by clinicians obtained a 91.3% accuracy (8.7% error rate). This is within the range of alternative, but costly and intrusive schemes, which unlike the one proposed can not be used in the preliminary assessment of patients’ condition. In the end, this Thesis has shed new light on the underlying connection between OSA and speech, and evidenced the degree of maturity reached by speech technology on OSA characterization and detection, leaving the door open for future research which shall continue in the multiple directions that have been pointed out and left as future work.

Análisis de la marcha: evaluación de un exoesqueleto aplicado a la marcha asistida

La marcha humana es el mecanismo de locomoción por el cual el cuerpo humano se traslada en línea recta gracias a una serie de movimientos coordinados de la pelvis y de las articulaciones del miembro inferior. Frecuentemente se encuentra influenciada por factores biomecánicos, anatómicos o patologías del sistema neuromusculoesquelético que modifican la forma de caminar de cada individuo. La lesión de médula espinal es una de las patologías que afectan el desarrollo normal de los patrones de la marcha por alteración de la movilidad, de la sensibilidad o del sistema nervioso autónomo. Aunque la lesión medular afecta otras funciones, además de la pérdida de función motora y sensorial, la recuperación de la capacidad de caminar es la mayor prioridad identificada por los pacientes durante la rehabilitación. Por ello, el desarrollo de dispositivos que faciliten la rehabilitación o compensación de la marcha es uno de los principales objetivos de diferentes grupos de investigación y empresas. En el contexto del proyecto Hybrid Technological Platform for Rehabilitation, Functional Compensation and Training of Gait in Spinal Cord Injury Patients se ha desarrollado un dispositivo que combina una órtesis activa (exoesqueleto) y un andador motorizado. Este sistema, como otros dispositivos, tiene el movimiento humano como estándar de referencia, no obstante no se evalúa de manera habitual, cómo es el patrón de la marcha reproducido y su similitud o diferencias con la marcha humana, o las modificaciones o adaptaciones en la interacción con el cuerpo del paciente. El presente estudio trata de examinar las características de la marcha normal en diversos grupos de población, y las diferencias con el patrón de marcha lenta. Finalmente, se pretende evaluar qué modificaciones y adaptaciones sufre el patrón de marcha lenta teórico al ser reproducido por el exoesqueleto. La presente investigación consiste en un estudio cuantitativo transversal desarrollado en dos etapas: estudio 1 y estudio 2. En el estudio 1 se analizó el patrón de la marcha a velocidad libremente seleccionada (normal) y el patrón de la marcha a velocidad lenta (0.25m/s) en 62 sujetos distribuidos en grupos considerando el sexo y los percentiles 25, 50 y 75 de estatura de la población española. Durante el estudio 2 se analizó el patrón de la marcha lenta reproducido por el dispositivo Hybrid a diferentes porcentajes de peso corporal (30%, 50% y 70%) en diez sujetos seleccionados aleatoriamente de la muestra del estudio 1. En ambos estudios se obtuvieron variables espacio-temporales y cinemáticas mediante un sistema de captura de movimiento con 6 cámaras distribuidas a lo largo de un pasillo de marcha. Se calcularon las medias, las desviaciones estándar y el 95% de intervalo de confianza, y el nivel alfa de significación se estableció en α=0.05 para todas las pruebas estadísticas. Las principales diferencias en el patrón normal de la marcha se encontraron en los parámetros cinemáticos de hombres y mujeres, aunque también se presentaron diferencias entre los grupos en función de la estatura. Las mujeres mostraron mayor flexión de cadera y rodilla, y mayor extensión de tobillo que los hombres durante el ciclo normal, aunque la basculación lateral de la pelvis, mayor en las mujeres, y el desplazamiento lateral del centro de gravedad, mayor en los hombres, fueron los parámetros identificados como principales discriminantes entre sexos. La disminución de la velocidad de la marcha mostró similares adaptaciones y modificaciones en hombres y en mujeres, presentándose un aumento de la fase de apoyo y una disminución de la fase de oscilación, un retraso de los máximos y mínimos de flexoextensión de cadera, rodilla y tobillo, y una disminución del rango articular en las tres articulaciones. Asimismo, la basculación lateral de la pelvis y el movimiento vertical del centro de gravedad disminuyeron, mientras que el movimiento lateral del centro de gravedad y el ancho de paso aumentaron. Durante la evaluación del patrón de la marcha reproducido por el exoesqueleto se observó que las tres articulaciones del miembro inferior disminuían el rango de movimiento por la falta de fuerza de los motores para contrarrestar el peso corporal, incluso con un 70% de descarga de peso. Además, la transferencia de peso se encontró limitada por la falta de movimiento de la pelvis en el plano frontal y se sustituyó por un aumento de la inclinación del tronco y, por tanto, del movimiento lateral del centro de gravedad. Este hecho, junto al aumento del desplazamiento vertical del centro de gravedad, hizo del patrón de la marcha reproducido por el exoesqueleto un movimiento poco eficiente. En conclusión, se establecen patrones de marcha normal diferenciados por sexos, siendo la basculación lateral de la pelvis y el movimiento lateral del centro de gravedad los parámetros discriminantes más característicos entre sexos. Comparando la marcha a velocidad libremente seleccionada y la velocidad lenta, se concluye que ambos sexos utilizan estrategias similares para adaptar el patrón de la marcha a una velocidad lenta y se mantienen las características diferenciadoras entre hombres y mujeres. En relación a la evaluación del dispositivo Hybrid, se deduce que la falta de movimiento lateral de la pelvis condiciona la transferencia de peso y el aumento del rango de movimiento del centro de gravedad y, en consecuencia, tiene como resultado un patrón de la marcha poco eficiente. Este patrón no resultaría indicado para los procesos de rehabilitación o recuperación de la marcha, aunque podría considerarse adecuado para la compensación funcional de la bipedestación y la locomoción. ABSTRACT The human walking is a means of moving body forward using a repetitious and coordinated sequence of pelvis and lower limb motions. It is frequently influenced by biomechanical and anatomical factors or by musculoskeletal pathologies which modify the way of walking. The spinal injury is one of those pathologies which affect the normal pattern of walking, due to the alteration of the mobility, the sensory or the autonomic nervous system. Although the spinal injury affects many other body functions, apart from the motor and sensory ones, the main priority for patients is to recover the ability of walking. Consequently, the main objective of many research groups and private companies is the development of rehabilitation and compensation devices for walking. In this context, the Hybrid Technological Platform for Rehabilitation, Functional Compensation and Training of Gait in Spinal Cord Injury Patients project has developed a device which integrates an exoskeleton and a motorized smart walker. This system, as other similar devices, has the human movement as standard reference. Nevertheless, these devices are not usually evaluated on the way they reproduce the normal human pattern or on the modifications and in the interactions with the patient’s body. The aim of the present study is to examine the normal walking characteristics, to analyze the differences between self-selected and low speed walking patterns, and to evaluate the modifications and adaptations of walking pattern when it is reproduced by the exoskeleton. The present research is a quantitative cross-sectional study carried out in two phases: study 1 and study 2. During the study 1, the self-selected and the low speed (0.25m/s) walking patterns were analyzed in sixty-two people distributed in groups, according to sex and 25th, 50th and 75th percentiles of height for Spanish population. The study 2 analyzed the low speed walking pattern reproduced by the Hybrid system in three conditions: 30%, 50% and 70% of body weight support. To do this, ten subjects were randomly selected and analyzed from the people of study 1. An optoelectronic system with six cameras was used to obtain spatial, temporal and kinematic parameters in both studies. Means, standard deviations and 95% confidence intervals of the study were calculated. The alpha level of significance was set at α=0.05 for all statistical tests. The main differences in normal gait pattern were found in kinematic parameters between men and women. The hip and the knee were more flexed and the ankle plantar flexion was higher in women than in men during normal gait cycle. Although the greater pelvic obliquity of women and the higher lateral movement of center of gravity of men were the most relevant discriminators between male and female gait patterns. Comparing self-selected and low speed walking patterns, both sexes showed similar adaptations and modifications. At low speed walking, men and women increased the stance phase ratio and decreased the swing phase ratio. The maximum and minimum peak flexion of hip, knee and ankle appeared after and the range of motion of them decreased during low speed walking. Furthermore, the pelvic obliquity and the vertical movement of the center of gravity decreased, whereas the lateral movement of center of gravity and step width increased. Evaluating the gait pattern reproduced by the exoskeleton, a decrease of lower limb range of motion was observed. This was probably due to the lack of strength of the engines, which were not able to control the body weight, even with the 70% supported. Moreover, the weight transfer from one limb to the contralateral side was restricted due to the lack of pelvis obliquity. This movement deficiency was replaced by the lateral torso sway and, consequently, the increase of lateral movement of the center of gravity. This fact, as well as the increase of the vertical displacement of the center of gravity, made inefficient the gait pattern reproduced by the exoskeleton. In conclusion, different gait patterns of both sexes have been determined, being pelvis obliquity and lateral movement of center of gravity the most relevant discriminators between male and female gait patterns. Comparing self-selected and low speed walking patterns, it was concluded that both sexes use similar strategies for adapting the gait pattern to a low speed, and therefore, the differentiating characteristics of normal gait are maintained. Regarding the Hybrid system evaluation, it was determined that the gait pattern reproduced by the exoskeleton is inefficient. This was due to the lack of pelvis obliquity and the increase of the center of gravity displacement. Consequently, whereas the walking pattern reproduced by the exoskeleton would not be appropriated for the rehabilitation process, it could be considered suitable for functional compensation of walking and standing.

A Method for Developing Ontologies from User-Generated Classication Systems

Abstract Web 2.0 applications enabled users to classify information resources using their own vocabularies. The bottom-up nature of these user-generated classification systems have turned them into interesting knowledge sources, since they provide a rich terminology generated by potentially large user communities. Previous research has shown that it is possible to elicit some emergent semantics from the aggregation of individual classifications in these systems. However the generation of ontologies from them is still an open research problem. In this thesis we address the problem of how to tap into user-generated classification systems for building domain ontologies. Our objective is to design a method to develop domain ontologies from user-generated classifications systems. To do so, we rely on ontologies in the Web of Data to formalize the semantics of the knowledge collected from the classification system. Current ontology development methodologies have recognized the importance of reusing knowledge from existing resources. Thus, our work is framed within the NeOn methodology scenario for building ontologies by reusing and reengineering non-ontological resources. The main contributions of this work are: An integrated method to develop ontologies from user-generated classification systems. With this method we extract a domain terminology from the classification system and then we formalize the semantics of this terminology by reusing ontologies in the Web of Data. Identification and adaptation of existing techniques for implementing the activities in the method so that they can fulfill the requirements of each activity. A novel study about emerging semantics in user-generated lists. Resumen La web 2.0 permitió a los usuarios clasificar recursos de información usando su propio vocabulario. Estos sistemas de clasificación generados por usuarios son recursos interesantes para la extracción de conocimiento debido principalmente a que proveen una extensa terminología generada por grandes comunidades de usuarios. Se ha demostrado en investigaciones previas que es posible obtener una semántica emergente de estos sistemas. Sin embargo la generación de ontologías a partir de ellos es todavía un problema de investigación abierto. Esta tesis trata el problema de cómo aprovechar los sistemas de clasificación generados por usuarios en la construcción de ontologías de dominio. Así el objetivo de la tesis es diseñar un método para desarrollar ontologías de dominio a partir de sistemas de clasificación generados por usuarios. El método propuesto reutiliza conceptualizaciones existentes en ontologías publicadas en la Web de Datos para formalizar la semántica del conocimiento que se extrae del sistema de clasificación. Por tanto, este trabajo está enmarcado dentro del escenario para desarrollar ontologías mediante la reutilización y reingeniería de recursos no ontológicos que se ha definido en la Metodología NeOn. Las principales contribuciones de este trabajo son: Un método integrado para desarrollar una ontología de dominio a partir de sistemas de clasificación generados por usuarios. En este método se extrae una terminología de dominio del sistema de clasificación y posteriormente se formaliza su semántica reutilizando ontologías en la Web de Datos. La identificación y adaptación de un conjunto de técnicas para implementar las actividades propuestas en el método de tal manera que puedan cumplir automáticamente los requerimientos de cada actividad. Un novedoso estudio acerca de la semántica emergente en las listas generadas por usuarios en la Web.

Mining recurring concepts in a dynamic feature space

Most data stream classification techniques assume that the underlying feature space is static. However, in real-world applications the set of features and their relevance to the target concept may change over time. In addition, when the underlying concepts reappear, reusing previously learnt models can enhance the learning process in terms of accuracy and processing time at the expense of manageable memory consumption. In this paper, we propose mining recurring concepts in a dynamic feature space (MReC-DFS), a data stream classification system to address the challenges of learning recurring concepts in a dynamic feature space while simultaneously reducing the memory cost associated with storing past models. MReC-DFS is able to detect and adapt to concept changes using the performance of the learning process and contextual information. To handle recurring concepts, stored models are combined in a dynamically weighted ensemble. Incremental feature selection is performed to reduce the combined feature space. This contribution allows MReC-DFS to store only the features most relevant to the learnt concepts, which in turn increases the memory efficiency of the technique. In addition, an incremental feature selection method is proposed that dynamically determines the threshold between relevant and irrelevant features. Experimental results demonstrating the high accuracy of MReC-DFS compared with state-of-the-art techniques on a variety of real datasets are presented. The results also show the superior memory efficiency of MReC-DFS.

Clasificación de imágenes dermatoscópicas

Este proyecto presenta un software para el análisis de imágenes dermatoscópicas correspondiente a lesiones melanocíticas, con el fin de clasificarlas entre lesiones benignas y melanoma. El sistema realiza una segmentación automática de la lesión y la procesa en varas etapas, extrayendo características de relevancia diagnóstica: asimetría, colores, irregularidad del borde, y la presencia de estructuras como redes pigmentadas atípicas o velo azul-blanquecino. Proporciona además una herramienta para el etiquetado manual de estructuras adicionales. La clasificación automática de las lesiones se realiza en base a los métodos de diagnóstico más comúnmente utilizados: las reglas ABCD, Menzies, 7-point checklist, CASH y CHAOS & CLUES. El sistema de clasificación se evalúa sobre una base de datos de imágenes dermatoscópicas, y se realiza una comparativa de los resultados obtenidos por cada método de diagnóstico. ABSTRACT. This project presents a software for the analysis of dermoscopic images of melanocytic lesions, and their classification into benign lesions and melanoma. The system performs automatic segmentation of the lesion and goes through several stages of extraction of certain characteristics relevant to the diagnosis, such as asymmetry, border irregularity, or presence of structures like atypical pigmented network or blue-whitish veil. Automatic classification of the lesions is accomplished by means of the most commonly used diagnostic methods, such as ABCD and Menzies's rules, the 7-point checklist, CASH, and CHAOS & CLUES. The classification system is evaluated by using a dermoscopic image database, and a comparison of the results yielded by the different diagnostic methods is performed.

Un algoritmo de replanificación en tiempo real basado en un índice de estabilidad de Lyapunov para líneas de metro

(SPA) En este trabajo, se propone un nuevo índice basado en el método directo de Lyapunov para el diseño de un algoritmo de reprogramación en tiempo real para líneas de metro. En este estudio se utiliza una versión modificada de un modelo de espacio de estados en tiempo real discreto, que considera los efectos de saturación en la línea de metro. Una vez que el modelo de espacio de estados se ha obtenido, el método directo de Lyapunov se aplica con el fin de analizar la estabilidad del sistema de la línea de metro. Como resultado de este análisis no sólo se propone un nuevo índice de estabilidad, sino también la creación de tres zonas de estabilidad para indicar el estado actual del sistema. Finalmente, se presenta un nuevo algoritmo que permite la reprogramación del calendario de los trenes en tiempo real en presencia de perturbaciones medianas. (ENG) A new Lyapunov-based index for designing a rescheduling algorithm in real time for metro lines has been proposed in this paper. A modified real time discrete space state model which considers saturation effects in the metro line has been utilized in this study. Once the space state model has been obtained, the direct method of Lyapunov is applied in order to analyze the stability of the metro line system. As a result of this analysis not only a new stability index is proposed, but also the establishment of three stability zones to indicate the current state of the system. Finally, a new algorithm which allows the rescheduling of the timetable in the real time of the trains under presence of medium disturbances has been presented.

Toward Visual Autonomous Ship Board Landing of a VTOL UAV

In this paper we tackle the problem of landing a helicopter autonomously on a ship deck, using as the main sensor, an on-board colour camera. To create a test-bed, we first adequately simulate the movement of a ship landing platform on the Sea, for different Sea States, for different ships, randomly and realistically enough. We use a commercial parallel robot to get this movement. Once we had this, we developed an accurate and robust computer vision system to measure the pose of the helipad with respect to the on-board camera. To deal with the noise and the possible fails of the computer vision, a state estimator was created. With all of this, we are now able to develop and test a controller that closes the loop and finish the autonomous landing task.

Viticultura y Cambio Climático en España: Vulnerabilidad en las distintas regiones y estrategias de adaptación frente al desarrollo de nuevas políticas

El presente trabajo realiza un análisis de la vulnerabilidad de la viticultura en España ante el Cambio Climático que contribuya a la mejora de la capacidad de respuesta del sector vitivinícola a la hora de afrontar los retos de la globalización. Para ello se analiza el impacto que puede tener el Cambio Climático en primer lugar sobre determinados riesgos ocasionados por eventos climáticos adversos relacionados con extremos climáticos y en segundo lugar, sobre los principales índices agro-climáticos definidos en el Sistema de Clasificación Climática Multicriterio Geoviticultura (MCGG), que permiten clasificar las zonas desde un punto de vista de su potencial climático. Para el estudio de las condiciones climáticas se han utilizado los escenarios de Cambio Climático regionalizados del proyecto ESCENA, desarrollados dentro del Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático (PNACC) con el fin de promover iniciativas de anticipación y respuesta al Cambio Climático hasta el año 2050. Como parte clave del estudio de la vulnerabilidad, en segundo lugar se miden las necesidades de adaptación para 56 Denominaciones de Origen Protegidas, definidas por los impactos y de acuerdo con un análisis de sensibilidad desarrollado en este trabajo. De este análisis se desprende que los esfuerzos de adaptación se deberían centrar en el mantenimiento de la calidad sobre todo para mejorar las condiciones en la época de maduración en los viñedos de la mitad norte, mientras que en las zonas de la mitad sur y del arco mediterráneo, además deberían buscar mantener la productividad en la viticultura. Los esfuerzos deberían ser más intensos en esta zona sur y también estarían sujetos a más limitaciones, ya que por ejemplo el riego, que podría llegar a ser casi obligatorio para mantener el cultivo, se enfrentaría a un contexto de mayor competencia y escasez de recursos hídricos. La capacidad de afrontar estas necesidades de adaptación determinará la vulnerabilidad del viñedo en cada zona en el futuro. Esta capacidad está definida por las propias necesidades y una serie de condicionantes sociales y de limitaciones legales, como las impuestas por las propias Denominaciones de Origen, o medioambientales, como la limitación del uso de agua. El desarrollo de estrategias que aseguren una utilización sostenible de los recursos hídricos, así como el apoyo de las Administraciones dentro de la nueva Política Agraria Común (PAC) pueden mejorar esta capacidad de adaptación y con ello disminuir la vulnerabilidad. ABSTRACT This paper analyzes the vulnerability of viticulture in Spain on Climate Change in order to improve the adaptive capacity of the wine sector to meet the diverse challenges of globalization. The risks to quality and quantity are explored by considering bioclimatic indices with specific emphasis on the Protected Designation of Origin areas that produce the premium winegrapes. The Indices selected represents risks caused by adverse climatic events related to climate extremes, and requirements of varieties and vintage quality in the case of those used in the Multicriteria Climatic Classification System. (MCCS). To study the climatic conditions, an ensemble of Regional Climate Models (RCMs) of ESCENA project, developed in the framework of the Spanish Plan for Regional Climate Change Scenarios (PNACC-2012) have been used As a key part of the study of vulnerability risks and opportunities are linked to adaptation needs across the Spanish territory. Adaptation efforts are calculated as proportional to the magnitude of change and according to a sensitivity analysis for 56 protected designations of origin. This analysis shows that adaptation efforts should focus on improving conditions in the ripening period to maintain quality in the vineyards of the northern half of Iberian Peninsula, while in areas of the southern half and in the Mediterranean basin, also should seek to maintain productivity of viticulture. Therefore, efforts should be more intense in the Southern and Eastern part, and may also be subject to other limitations, such as irrigation, which could become almost mandatory to keep growing, would face a context of increased competition and lack of resources water. The ability to meet these needs will determine the vulnerability of the vineyard in each region in the future. This capability is defined also by a number of social factors and legal limitations such as environmental regulations, limited water resources or those imposed by their own Designation of Origin. The development of strategies to ensure sustainable use of water resources and the support schemes in the new Common Agricultural Policy (CAP) can improve the resilience and thus reduce vulnerability.

Contemporary eden: the transmigration of paradise tales, into edenic architectures today

This document proceeds from the research for my doctoral thesis titled This thesis is about the subject of Eden or paradise in architecture, to understand its concepts and be able to generate a general model to generate architecture that places us in a virtual way in paradisiacal places, in holidays as well as in daily life. It also seeks to build a system of measure to be used to turn into Eden the previously non “Edenic”. A comparative measuring system to know where we are in relation to how much Eden is present in places to intervene, or project. Eden; Tale, Image and Project. The zones of the thesis that are related to this congress are those related to the use of this tale, idea and image of the collective unconscious, when it comes to projecting a place that locates us physically, mentally and in our mood in paradise.

Sistema de gestión de rankings deportivos V6: funcionalidades avanzadas

El trabajo realizado en este Trabajo de Fin de Grado (en adelante, TFG) consiste en la inclusión de nuevas funcionalidades avanzadas a la última versión del Sistema de Gestión de Rankings de carreras de orientación. El proyecto, actualmente en fase de explotación, es un sistema de clasificación y manejo de diferentes tipos de rankings para las carreas de orientación a pie de la FEDO1. Por medio de este ranking, se determina la clasificación global de los distintos corredores federados dentro de cada categoría, a través de diferentes parámetros de entrada que establecen la funcionalidad del ranking. En cuanto al trabajo realizado en este TFG, se trata de la implementación de la siguiente versión del sistema (versión 6). En esta nueva versión se ha querido incluir nuevas funcionalidades requeridas por los miembros de la federación, así como mejora de otras que no funcionan correctamente. El primer punto del trabajo fue el de comprender y familiarizarme con la herramienta ya implementada hasta el momento, así como aprender un nuevo lenguaje de programación desconocido hasta la fecha para mí; Python. Una de las primeras modificaciones realizadas, sobre las versiones anteriores, es la modificación del Sistema de Gestión de Rankings para los organizadores de carreras. Los organizadores de las carreras obtienen una recompensa de puntos por la organización de carreras, lo que significa un punto de gran importancia para el sistema. Esta funcionalidad no funcionaba correctamente en las versiones anteriores, de manera se tuvo que rehacer desde cero con las especificaciones necesarias. Otro requisito necesario fue modificar los requisitos para el cálculo de las nuevas medias de corredores, permitiendo el cálculo de la misma de forma continua o solo cuando se cumplan todos los requisitos. Respecto a la versión anterior, existía un problema con los accesos a los directorios de cada ranking. En caso de introducir los valores iniciales del ranking desde una carpeta diferente al directorio raíz de la aplicación, el sistema no realizaba correctamente la búsqueda de archivos en el directorio de ranking. De esta manera, había que modificar todo el código implementado para que todas las búsquedas se realizaran sobre el directorio de cada ranking. A continuación, se incluyó una nueva funcionalidad para el ranking individual de los corredores. Esta nueva funcionalidad permite la inclusión de una nueva opción de cálculo de puntuaciones para el ranking individual, a través de un fichero de entrada de puntuaciones que determinase las puntuaciones de los corredores exactas. Durante toda la fase del proyecto se ha tenido que añadir otra serie de especificaciones en la aplicación, las cuales serán explicadas en esta memoria. En definitiva, el trabajo realizado se ha basado en la mejora de una aplicación que gestiona rankings deportivos, de manera que esta versión se acercase lo máximo posible a la versión final de la aplicación.---ABSTRACT---The work done during these months is based on the addition of new advanced functionalities to the last version of the "Sistema de Gestión de Rankings" of orientation races. The project, now in phase of operation, is based on a classification system and management of different types of rankings for walk orienteering of the FEDO. Through this ranking, the global classification of the federal runners in each category is determinated, through various input parameters which establish the functionality of the ranking. Talking about the work done, it consist in the implementation of a new system version (version 6). This new version include new required functionalities by the members of the federation, as well as improving others that were working wrong. The first point of the project was to understand and become familiar with the tool already implemented in that moment, as well as learn a new programming language unknown to date for me; Python. One of the first changes made on previous versions, was the modification of the system for races organizers. The races organizers obtained a reward of points for the organized race, which means a point of great important for the system. This functionality didn't work correctly in previous versions, so was essential to redo it from zero with the required specifications. Another requirement was the addition of a new option for calculating the average of organizers, allowing calculation of it at all times. In the previous version, there was a problem with the access to directories of each ranking. In case of introduce the initial values of the ranking from a different folder to the root directory of the application, the system didn't perform correctly the finding of files in the directory of the ranking. So check all the implemented code for all searches were carried out on each ranking directory.Then a new functionality was included for the individual ranking of runners. This new feature is the inclusion of a new option to calculate scores for the individual ranking, through an input file that determinates exact scores for the runners. Throughout the project phase the addition of another set of specifications in the application was important, which will be explained in this memory. In short, the work done has been based on improving of an application that manage sport rankings, so this version could approach as much as possible to the final version of the application.

Técnicas de machine learning para la detección de la negación en textos clínicos en español

En los últimos años han surgido nuevos campos de las tecnologías de la información que exploran el tratamiento de la gran cantidad de datos digitales existentes y cómo transformarlos en conocimiento explícito. Las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son capaces de extraer información de los textos digitales presentados en forma narrativa. Además, las técnicas de machine learning clasifican instancias o ejemplos en función de sus atributos, en distintas categorías, aprendiendo de otros previamente clasificados. Los textos clínicos son una gran fuente de información no estructurada; en consecuencia, información no explotada en su totalidad. Algunos términos usados en textos clínicos se encuentran en una situación de afirmación, negación, hipótesis o histórica. La detección de esta situación es necesaria para la estructuración de información, pero a su vez tiene una gran complejidad. Extrayendo características lingüísticas de los elementos, o tokens, de los textos mediante NLP; transformando estos tokens en instancias y las características en atributos, podemos mediante técnicas de machine learning clasificarlos con el objetivo de detectar si se encuentran afirmados, negados, hipotéticos o históricos. La selección de los atributos que cada token debe tener para su clasificación, así como la selección del algoritmo de machine learning utilizado son elementos cruciales para la clasificación. Son, de hecho, los elementos que componen el modelo de clasificación. Consecuentemente, este trabajo aborda el proceso de extracción de características, selección de atributos y selección del algoritmo de machine learning para la detección de la negación en textos clínicos en español. Se expone un modelo para la clasificación que, mediante el algoritmo J48 y 35 atributos obtenidos de características lingüísticas (morfológicas y sintácticas) y disparadores de negación, detecta si un token está negado en 465 frases provenientes de textos clínicos con un F-Score del 73%, una exhaustividad del 66% y una precisión del 81% con una validación cruzada de 10 iteraciones. ---ABSTRACT--- New information technologies have emerged in the recent years which explore the processing of the huge amount of existing digital data and its transformation into knowledge. Natural Language Processing (NLP) techniques are able to extract certain features from digital texts. Additionally, through machine learning techniques it is feasible to classify instances according to different categories, learning from others previously classified. Clinical texts contain great amount of unstructured data, therefore information not fully exploited. Some terms (tokens) in clinical texts appear in different situations such as affirmed, negated, hypothetic or historic. Detecting this situation is necessary for the structuring of this data, however not simple. It is possible to detect whether if a token is negated, affirmed, hypothetic or historic by extracting its linguistic features by NLP; transforming these tokens into instances, the features into attributes, and classifying these instances through machine learning techniques. Selecting the attributes each instance must have, and choosing the machine learning algorithm are crucial issues for the classification. In fact, these elements set the classification model. Consequently, this work approaches the features retrieval as well as the attributes and algorithm selection process used by machine learning techniques for the detection of negation in clinical texts in Spanish. We present a classification model which, through J48 algorithm and 35 attributes from linguistic features (morphologic and syntactic) and negation triggers, detects whether if a token is negated in 465 sentences from historical records, with a result of 73% FScore, 66% recall and 81% precision using a 10-fold cross-validation.

Modelo multifactorial para optimización de la productividad en el proceso de generación de energía eléctrica : aplicación al caso de las centrales hidroeléctricas venezolanas

Las organizaciones son sistemas o unidades sociales, compuestas por personas que interactúan entre sí, para lograr objetivos comunes. Uno de sus objetivos es la productividad. La productividad es un constructo multidimensional en la que influyen aspectos tecnológicos, económicos, organizacionales y humanos. Diversos estudios apoyan la influencia de la motivación de las personas, de las habilidades y destrezas de los individuos, de su talento para desempeñar el trabajo, así como también del ambiente de trabajo presente en la organización, en la productividad. Por esta razón, el objetivo general de la investigación, es analizar la influencia entre los factores humanos y la productividad. Se hará énfasis en la persona como factor productivo clave, para responder a las interrogantes de la investigación, referidas a cuáles son las variables humanas que inciden en la productividad, a la posibilidad de plantear un modelo de productividad que considere el impacto del factor humano y la posibilidad de encontrar un método para la medición de la productividad que contemple la percepción del factor humano. Para resolver estas interrogantes, en esta investigación se busca establecer las relaciones entre las variables humanas y la productividad, vistas desde la perspectiva de tres unidades de análisis diferentes: individuo, grupo y organización, para la formulación de un modelo de productividad humana y el diseño de un instrumento para su medida. Una de las principales fuente de investigación para la elección de las variables humanas, la formulación del modelo, y el método de medición de la productividad, fue la revisión de la literatura disponible sobre la productividad y el factor humano en las organizaciones, lo que facilitó el trazado del marco teórico y conceptual. Otra de las fuentes para la selección fue la opinión de expertos y de especialistas directamente involucrados en el sector eléctrico venezolano, lo cual facilitó la obtención de un modelo, cuyas variables reflejasen la realidad del ámbito en estudio. Para aportar una interpretación explicativa del fenómeno, se planteó el modelo de los Factores Humanos vs Productividad (MFHP), el cual se analizó desde la perspectiva del análisis causal y fue conformado por tres variables latentes exógenas denominadas: factores individuales, factores grupales y factores organizacionales, que estaban relacionadas con una variable latente endógena denominada productividad. El MFHP se formuló mediante la metodología de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes globales del modelo, se constataron las relaciones entre las variables latentes planteadas y sus indicadores asociados, lo que facilitó el enunciado de 26 hipótesis, de las cuales se comprobaron 24. El modelo fue validado mediante la estrategia de modelos rivales, utilizada para comparar varios modelos SEM, y seleccionar el de mejor ajuste, con sustento teórico. La aceptación del modelo se realizó mediante la evaluación conjunta de los índices de bondad de ajuste globales. Asimismo, para la elaboración del instrumento de medida de la productividad (IMPH), se realizó un análisis factorial exploratorio previo a la aplicación del análisis factorial confirmatorio, aplicando SEM. La revisión de los conceptos de productividad, la incidencia del factor humano, y sus métodos de medición, condujeron al planteamiento de métodos subjetivos que incorporaron la percepción de los principales actores del proceso productivo, tanto para la selección de las variables, como para la formulación de un modelo de productividad y el diseño de un instrumento de medición de la productividad. La contribución metodológica de este trabajo de investigación, ha sido el empleo de los SEM para relacionar variables que tienen que ver con el comportamiento humano en la organización y la productividad, lo cual abre nuevas posibilidades a la investigación en este ámbito. Organizations are social systems or units composed of people who interact with each other to achieve common goals. One objective is productivity, which is a multidimensional construct influenced by technological, economic, organizational and human aspects. Several studies support the influence on productivity of personal motivation, of the skills and abilities of individuals, of their talent for the job, as well as of the work environment present in the organization. Therefore, the overall objective of this research is to analyze the influence between human factors and productivity. The emphasis is on the individual as a productive factor which is key in order to answer the research questions concerning the human variables that affect productivity and to address the ability to propose a productivity model that considers the impact of the human factor and the possibility of finding a method for the measurement of productivity that includes the perception of the human factor. To consider these questions, this research seeks to establish the relationships between human and productivity variables, as seen from the perspective of three different units of analysis: the individual, the group and the organization, in order to formulate a model of human productivity and to design an instrument for its measurement. A major source of research for choosing the human variables, model formulation, and method of measuring productivity, was the review of the available literature on productivity and the human factor in organizations which facilitated the design of the theoretical and conceptual framework. Another source for the selection was the opinion of experts and specialists directly involved in the Venezuelan electricity sector which facilitated obtaining a model whose variables reflect the reality of the area under study. To provide an interpretation explaining the phenomenon, the model of the Human Factors vs. Productivity Model (HFPM) was proposed. This model has been analyzed from the perspective of causal analysis and was composed of three latent exogenous variables denominated: individual, group and organizational factors which are related to a latent variable denominated endogenous productivity. The HFPM was formulated using the methodology of Structural Equation Modeling (SEM). The initially proposed relationships between latent variables were confirmed by the global fits of the model, the relationships between the latent variables and their associated indicators enable the statement of 26 hypotheses, of which 24 were confirmed. The model was validated using the strategy of rival models, used for comparing various SEM models and to select the one that provides the best fit, with theoretical support. The acceptance of the model was performed through the joint evaluation of the adequacy of global fit indices. Additionally, for the development of an instrument to measure productivity, an exploratory factor analysis was performed prior to the application of a confirmatory factor analysis, using SEM. The review of the concepts of productivity, the impact of the human factor, and the measurement methods led to a subjective methods approach that incorporated the perception of the main actors of the production process, both for the selection of variables and for the formulation of a productivity model and the design of an instrument to measure productivity. The methodological contribution of this research has been the use of SEM to relate variables that have to do with human behavior in the organization and with productivity, opening new possibilities for research in this area.