Anthony J. Bowen, Aeschylus. Suppliant Women. Edited with a Translation, Introduction and Commentary, Aris & Phillips Classical Texts, Oxford, 2013, 374 pp.

Fil: Fernández Deagustini, María del Pilar. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET); Argentina.

Anthony J. Bowen, Aeschylus. Suppliant Women. Edited with a Translation, Introduction and Commentary, Aris & Phillips Classical Texts, Oxford, 2013, 374 pp.

Fil: Fernández Deagustini, María del Pilar. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET); Argentina.

Multimodal Imaging of Cotton Wool Spots in Branch Retinal Vein Occlusion.

PURPOSE: To describe and follow cotton wool spots (CWS) in branch retinal vein occlusion (BRVO) using multimodal imaging. METHODS: In this prospective cohort study including 24 patients with new-onset BRVO, CWS were described and analyzed in color fundus photography (CF), spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT), infrared (IR) and fluorescein angiography (FA) every 3 months for 3 years. The CWS area on SD-OCT and CF was evaluated using OCT-Tool-Kit software: CWS were marked in each single OCT B-scan and the software calculated the area by interpolation. RESULTS: 29 central CWS lesions were found. 100% of these CWS were visible on SD-OCT, 100% on FA and 86.2% on IR imaging, but only 65.5% on CF imaging. CWS were visible for 12.4 ± 7.5 months on SD-OCT, for 4.4 ± 3 months and 4.3 ± 3.4 months on CF and on IR, respectively, and for 17.5 ± 7.1 months on FA. The evaluated CWS area on SD-OCT was larger than on CF (0.26 ± 0.17 mm(2) vs. 0.13 ± 0.1 mm(2), p < 0.0001). The CWS area on SD-OCT and surrounding pathology such as intraretinal cysts, avascular zones and intraretinal hemorrhage were predictive for how long CWS remained visible (r(2) = 0.497, p < 0.002). CONCLUSIONS: The lifetime and presentation of CWS in BRVO seem comparable to other diseases. SD-OCT shows a higher sensitivity for detecting CWS compared to CF. The duration of visibility of CWS varies among different image modalities and depends on the surrounding pathology and the CWS size.

A multimodal tablet-based interface for designing and reviewing 3D engineering models

The ability to view and interact with 3D models has been happening for a long time. However, vision-based 3D modeling has only seen limited success in applications, as it faces many technical challenges. Hand-held mobile devices have changed the way we interact with virtual reality environments. Their high mobility and technical features, such as inertial sensors, cameras and fast processors, are especially attractive for advancing the state of the art in virtual reality systems. Also, their ubiquity and fast Internet connection open a path to distributed and collaborative development. However, such path has not been fully explored in many domains. VR systems for real world engineering contexts are still difficult to use, especially when geographically dispersed engineering teams need to collaboratively visualize and review 3D CAD models. Another challenge is the ability to rendering these environments at the required interactive rates and with high fidelity. In this document it is presented a virtual reality system mobile for visualization, navigation and reviewing large scale 3D CAD models, held under the CEDAR (Collaborative Engineering Design and Review) project. It’s focused on interaction using different navigation modes. The system uses the mobile device's inertial sensors and camera to allow users to navigate through large scale models. IT professionals, architects, civil engineers and oil industry experts were involved in a qualitative assessment of the CEDAR system, in the form of direct user interaction with the prototypes and audio-recorded interviews about the prototypes. The lessons learned are valuable and are presented on this document. Subsequently it was prepared a quantitative study on the different navigation modes to analyze the best mode to use it in a given situation.

DAEDALUS at ImageCLEF Medical Retrieval 2011: Textual, Visual and Multimodal Experiments

This paper describes the participation of DAEDALUS at ImageCLEF 2011 Medical Retrieval task. We have focused on multimodal (or mixed) experiments that combine textual and visual retrieval. The main objective of our research has been to evaluate the effect on the medical retrieval process of the existence of an extended corpus that is annotated with the image type, associated to both the image itself and also to its textual description. For this purpose, an image classifier has been developed to tag each document with its class (1st level of the hierarchy: Radiology, Microscopy, Photograph, Graphic, Other) and subclass (2nd level: AN, CT, MR, etc.). For the textual-based experiments, several runs using different semantic expansion techniques have been performed. For the visual-based retrieval, different runs are defined by the corpus used in the retrieval process and the strategy for obtaining the class and/or subclass. The best results are achieved in runs that make use of the image subclass based on the classification of the sample images. Although different multimodal strategies have been submitted, none of them has shown to be able to provide results that are at least comparable to the ones achieved by the textual retrieval alone. We believe that we have been unable to find a metric for the assessment of the relevance of the results provided by the visual and textual processes

A visual object counter based on a multimodal data association for embedded systems with limited computational power

A low complex but highly-efficient object counter algorithm is presented that can be embedded in hardware with a low computational power. This is achieved by a novel soft-data association strategy that can handle multimodal distributions.

Multimodal non-rigid image registration methods for therapy and surgery planning

La planificación pre-operatoria se ha convertido en una tarea esencial en cirugías y terapias de marcada complejidad, especialmente aquellas relacionadas con órgano blando. Un ejemplo donde la planificación preoperatoria tiene gran interés es la cirugía hepática. Dicha planificación comprende la detección e identificación precisa de las lesiones individuales y vasos así como la correcta segmentación y estimación volumétrica del hígado funcional. Este proceso es muy importante porque determina tanto si el paciente es un candidato adecuado para terapia quirúrgica como la definición del abordaje a seguir en el procedimiento. La radioterapia de órgano blando es un segundo ejemplo donde la planificación se requiere tanto para la radioterapia externa convencional como para la radioterapia intraoperatoria. La planificación comprende la segmentación de tumor y órganos vulnerables y la estimación de la dosimetría. La segmentación de hígado funcional y la estimación volumétrica para planificación de la cirugía se estiman habitualmente a partir de imágenes de tomografía computarizada (TC). De igual modo, en la planificación de radioterapia, los objetivos de la radiación se delinean normalmente sobre TC. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen de resonancia magnética (RM) están ofreciendo progresivamente ventajas adicionales. Por ejemplo, se ha visto que el ratio de detección de metástasis hepáticas es significativamente superior en RM con contraste Gd–EOB–DTPA que en TC. Por tanto, recientes estudios han destacado la importancia de combinar la información de TC y RM para conseguir el mayor nivel posible de precisión en radioterapia y para facilitar una descripción precisa de las lesiones del hígado. Con el objetivo de mejorar la planificación preoperatoria en ambos escenarios se precisa claramente de un algoritmo de registro no rígido de imagen. Sin embargo, la gran mayoría de sistemas comerciales solo proporcionan métodos de registro rígido. Las medidas de intensidad de voxel han demostrado ser criterios de similitud de imágenes robustos, y, entre ellas, la Información Mutua (IM) es siempre la primera elegida en registros multimodales. Sin embargo, uno de los principales problemas de la IM es la ausencia de información espacial y la asunción de que las relaciones estadísticas entre las imágenes son homogéneas a lo largo de su domino completo. La hipótesis de esta tesis es que la incorporación de información espacial de órganos al proceso de registro puede mejorar la robustez y calidad del mismo, beneficiándose de la disponibilidad de las segmentaciones clínicas. En este trabajo, se propone y valida un esquema de registro multimodal no rígido 3D usando una nueva métrica llamada Información Mutua Centrada en el Órgano (Organ-Focused Mutual Information metric (OF-MI)) y se compara con la formulación clásica de la Información Mutua. Esto permite mejorar los resultados del registro en áreas problemáticas incorporando información regional al criterio de similitud, beneficiándose de la disponibilidad real de segmentaciones en protocolos estándares clínicos, y permitiendo que la dependencia estadística entre las dos modalidades de imagen difiera entre órganos o regiones. El método propuesto se ha aplicado al registro de TC y RM con contraste Gd–EOB–DTPA así como al registro de imágenes de TC y MR para planificación de radioterapia intraoperatoria rectal. Adicionalmente, se ha desarrollado un algoritmo de apoyo de segmentación 3D basado en Level-Sets para la incorporación de la información de órgano en el registro. El algoritmo de segmentación se ha diseñado específicamente para la estimación volumétrica de hígado sano funcional y ha demostrado un buen funcionamiento en un conjunto de imágenes de TC abdominales. Los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de OF-MI comparada con la Información Mutua clásica en las medidas de calidad de los registros; tanto con datos simulados (p<0.001) como con datos reales en registro hepático de TC y RM con contraste Gd– EOB–DTPA y en registro para planificación de radioterapia rectal usando OF-MI multi-órgano (p<0.05). Adicionalmente, OF-MI presenta resultados más estables con menor dispersión que la Información Mutua y un comportamiento más robusto con respecto a cambios en la relación señal-ruido y a la variación de parámetros. La métrica OF-MI propuesta en esta tesis presenta siempre igual o mayor precisión que la clásica Información Mutua y consecuentemente puede ser una muy buena alternativa en aplicaciones donde la robustez del método y la facilidad en la elección de parámetros sean particularmente importantes. Abstract Pre-operative planning has become an essential task in complex surgeries and therapies, especially for those affecting soft tissue. One example where soft tissue preoperative planning is of high interest is liver surgery. It involves the accurate detection and identification of individual liver lesions and vessels as well as the proper functional liver segmentation and volume estimation. This process is very important because it determines whether the patient is a suitable candidate for surgical therapy and the type of procedure. Soft tissue radiation therapy is a second example where planning is required for both conventional external and intraoperative radiotherapy. It involves the segmentation of the tumor target and vulnerable organs and the estimation of the planned dose. Functional liver segmentations and volume estimations for surgery planning are commonly estimated from computed tomography (CT) images. Similarly, in radiation therapy planning, targets to be irradiated and healthy and vulnerable tissues to be protected from irradiation are commonly delineated on CT scans. However, developments in magnetic resonance imaging (MRI) technology are progressively offering advantages. For instance, the hepatic metastasis detection rate has been found to be significantly higher in Gd–EOB–DTPAenhanced MRI than in CT. Therefore, recent studies highlight the importance of combining the information from CT and MRI to achieve the highest level of accuracy in radiotherapy and to facilitate accurate liver lesion description. In order to improve those two soft tissue pre operative planning scenarios, an accurate nonrigid image registration algorithm is clearly required. However, the vast majority of commercial systems only provide rigid registration. Voxel intensity measures have been shown to be robust measures of image similarity, and among them, Mutual Information (MI) is always the first candidate in multimodal registrations. However, one of the main drawbacks of Mutual Information is the absence of spatial information and the assumption that statistical relationships between images are the same over the whole domain of the image. The hypothesis of the present thesis is that incorporating spatial organ information into the registration process may improve the registration robustness and quality, taking advantage of the clinical segmentations availability. In this work, a multimodal nonrigid 3D registration framework using a new Organ- Focused Mutual Information metric (OF-MI) is proposed, validated and compared to the classical formulation of the Mutual Information (MI). It allows improving registration results in problematic areas by adding regional information into the similitude criterion taking advantage of actual segmentations availability in standard clinical protocols and allowing the statistical dependence between the two modalities differ among organs or regions. The proposed method is applied to CT and T1 weighted delayed Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI registration as well as to register CT and MRI images in rectal intraoperative radiotherapy planning. Additionally, a 3D support segmentation algorithm based on Level-Sets has been developed for the incorporation of the organ information into the registration. The segmentation algorithm has been specifically designed for the healthy and functional liver volume estimation demonstrating good performance in a set of abdominal CT studies. Results show a statistical significant improvement of registration quality measures with OF-MI compared to MI with both simulated data (p<0.001) and real data in liver applications registering CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI and in registration for rectal radiotherapy planning using multi-organ OF-MI (p<0.05). Additionally, OF-MI presents more stable results with smaller dispersion than MI and a more robust behavior with respect to SNR changes and parameters variation. The proposed OF-MI always presents equal or better accuracy than the classical MI and consequently can be a very convenient alternative within applications where the robustness of the method and the facility to choose the parameters are particularly important.

Organ-focused mutual information for nonrigid multimodal registration of liver CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI

Accurate detection of liver lesions is of great importance in hepatic surgery planning. Recent studies have shown that the detection rate of liver lesions is significantly higher in gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance imaging (Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI) than in contrast-enhanced portal-phase computed tomography (CT); however, the latter remains essential because of its high specificity, good performance in estimating liver volumes and better vessel visibility. To characterize liver lesions using both the above image modalities, we propose a multimodal nonrigid registration framework using organ-focused mutual information (OF-MI). This proposal tries to improve mutual information (MI) based registration by adding spatial information, benefiting from the availability of expert liver segmentation in clinical protocols. The incorporation of an additional information channel containing liver segmentation information was studied. A dataset of real clinical images and simulated images was used in the validation process. A Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI simulation framework is presented. To evaluate results, warping index errors were calculated for the simulated data, and landmark-based and surface-based errors were calculated for the real data. An improvement of the registration accuracy for OF-MI as compared with MI was found for both simulated and real datasets. Statistical significance of the difference was tested and confirmed in the simulated dataset (p < 0.01).

Estudio Multimodal de la Funcionalidad Cortical en ratones Transgénicos con Síndrome X Frágil y la modulación del dolor

El dolor es un síntoma frecuente en la práctica médica. En España, un estudio realizado en el año 2000 demostró que cada médico atiende un promedio de 181 pacientes con dolor por mes, la mayoría de ellos con dolor crónico moderado1. Del 7%-8% de la población europea está afectada y hasta el 5% puede ser grave2-3, se estima, que afecta a más de dos millones de españoles4. En la consulta de Atención Primaria, los pacientes con dolor neuropático tienen tasas de depresión mucho mayores 5-6-7. El dolor neuropático8 es el dolor causado por daño o enfermedad que afecta al sistema somato-sensorial, es un problema de salud pública con un alto coste laboral, debido a que existe cierto desconocimiento de sus singularidades, tanto de su diagnóstico como de su tratamiento, que al fallar, el dolor se perpetúa y se hace más rebelde a la hora de tratarlo, en la mayoría de las ocasiones pasa a ser crónico. Los mecanismos fisiopatológicos son evolutivos, se trata de un proceso progresivo e integrado que avanza si no recibe tratamiento, ocasionando graves repercusiones en la calidad de vida de los pacientes afectados9. De acuerdo a Prusiner (premio nobel de medicina 1997), en todas las enfermedades neurodegenerativas hay algún tipo de proceso anormal de la función neuronal. Las enfermedades neurodegenerativas son la consecuencia de anormalidades en el proceso de ciertas proteínas que intervienen en el ciclo celular, por lo tanto da lugar al cúmulo de las mismas en las neuronas o en sus proximidades, disminuyendo o anulando sus funciones, como la enfermedad de Alzheimer y el mismo SXF. La proteína FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), esencial para el desarrollo cognitivo normal, ha sido relacionada con la vía piramidal del dolor10-11-12. El Síndrome de X Frágil13-14 (SXF), se debe a la mutación del Gen (FMR-1). Como consecuencia de la mutación, el gen se inactiva y no puede realizar la función de sintetizar la proteína FMRP. Por su incidencia se le considera la primera causa de Deficiencia Mental Hereditaria sólo superada por el Síndrome de Down. La electroencefalografía (EEG) es el registro de la actividad bioeléctrica cerebral que ha traído el desarrollo diario de los estudios clínicos y experimentales para el descubrimiento, diagnóstico y tratamiento de un gran número de anormalidades neurológicas y fisiológicas del cerebro y el resto del sistema nervioso central (SNC) incluyendo el dolor. El objetivo de la presente investigación es por medio de un estudio multimodal, desarrollar nuevas formas de presentación diagnóstica mediante técnicas avanzadas de procesado de señal y de imagen, determinando así los vínculos entre las evaluaciones cognitivas y su correlación anatómica con la modulación al dolor presente en patologías relacionadas con proteína FMRP. Utilizando técnicas biomédicas (funcionalestructural) para su caracterización. Para llevar a cabo esta tarea hemos utilizado el modelo animal de ratón. Nuestros resultados en este estudio multimodal demuestran que hay alteraciones en las vías de dolor en el modelo animal FMR1-KO, en concreto en la modulación encefálica (dolor neuropático), los datos se basan en los resultados del estudio estructural (imagen histología), funcional (EEG) y en pruebas de comportamiento (Laberinto de Barnes). En la Histología se muestra una clara asimetría estructural en el modelo FMR1 KO con respecto al control WT, donde el hemisferio Izquierdo tiene mayor densidad de masa neuronal en KO hembras 56.7%-60.8%, machos 58.3%-61%, en WT hembras 62.7%-62.4%, machos 55%-56.2%, hemisferio derecho-izquierdo respectivamente, esto refleja una correlación entre hemisferios muy baja en los sujetos KO (~50%) con respecto a los control WT (~90%). Se encontró correlación significativa entre las pruebas de memoria a largo plazo con respecto a la asimetría hemisférica (r = -0.48, corregido <0,05). En el estudio de comportamiento también hay diferencias, los sujetos WT tuvieron 22% un de rendimiento en la memoria a largo plazo, mientras que en los machos hay deterioro de memoria de un 28% que se corresponden con la patología en humanos. En los resultados de EEG estudiados en el hemisferio izquierdo, en el área de la corteza insular, encuentran que la latencia de la respuesta al potencial evocado es menor (22vs32 15vs96seg), la intensidad de la señal es mayor para los sujetos experimentales FMR1 KO frente a los sujetos control, esto es muy significativo dados los resultados en la histología (140vs129 145vs142 mv). Este estudio multimodal corrobora que las manifestaciones clínicas del SXF son variables dependientes de la edad y el sexo. Hemos podido corroborar en el modelo animal que en la etapa de adulto, los varones con SXF comienzan a desarrollar problemas en el desempeño de tareas que requieren la puesta en marcha de la función ejecutiva central de la memoria de trabajo (almacenamiento temporal). En el análisis del comportamiento es difícil llegar a una conclusión objetiva, se necesitan más estudios en diferentes etapas de la vida corroborados con resultados histológicos. Los avances logrados en los últimos años en su estudio han sido muy positivos, de tal modo que se están abriendo nuevas vías de investigación en un conjunto de procesos que representan un gran desafío a problemas médicos, asistenciales, sociales y económicos a los que se enfrentan los principales países desarrollados, con un aumento masivo de las expectativas de vida y de calidad. Las herramientas utilizadas en el campo de las neurociencias nos ofrecen grandes posibilidades para el desarrollo de estrategias que permitan ser utilizadas en el área de la educación, investigación y desarrollo. La genética determina la estructura del cerebro y nuestra investigación comprueba que la ausencia de FMRP también podría estar implicada en la modulación del dolor como parte de su expresión patológica siendo el modelo animal un punto importante en la investigación científica fundamental para entender el desarrollo de anormalidades en el cerebro. ABSTRACT Pain is a common symptom in medical practice. In Spain, a study conducted in 2000 each medical professional treats an average of 181 patients with pain per month, most of them with chronic moderate pain. 7% -8% of the European population is affected and up to 5% can be serious, it is estimated to affect more than two million people in Spain. In Primary Care, patients with neuropathic pain have much higher rates of depression. Neuropathic pain is caused by damage or disease affecting the somatosensory system, is a public health problem with high labor costs, there are relatively unfamiliar with the peculiarities in diagnosis and treatment, failing that, the pain is perpetuated and becomes rebellious to treat, in most cases becomes chronic. The pathophysiological mechanisms are evolutionary, its a progressive, if untreated, causing severe impact on the quality of life of affected patients. According to Prusiner (Nobel Prize for Medicine 1997), all neurodegenerative diseases there is some abnormal process of neuronal function. Neurodegenerative diseases are the result of abnormalities in the process of certain proteins involved in the cell cycle, reducing or canceling its features such as Alzheimer's disease and FXS. FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), is essential for normal cognitive development, and has been linked to the pyramidal tract pain. Fragile X Syndrome (FXS), is due to mutation of the gene (FMR-1). As a consequence of the mutation, the gene is inactivated and can not perform the function of FMRP synthesize. For its incidence is considered the leading cause of Mental Deficiency Hereditary second only to Down Syndrome. Electroencephalography (EEG) is the recording of bioelectrical brain activity, is a advancement of clinical and experimental studies for the detection, diagnosis and treatment of many neurological and physiological abnormalities of the brain and the central nervous system, including pain. The objective of this research is a multimodal study, is the development of new forms of presentation using advanced diagnostic techniques of signal processing and image, to determine the links between cognitive evaluations and anatomic correlation with pain modulation to this protein FMRP-related pathologies. To accomplish this task have used the mouse model. Our results in this study show alterations in multimodal pain pathways in FMR1-KO in brain modulation (neuropathic pain), the data are based on the results of the structural study (histology image), functional (EEG) testing and behavior (Barnes maze). Histology In structural asymmetry shown in FMR1 KO model versus WT control, the left hemisphere is greater density of neuronal mass (KO females 56.7% -60.8%, 58.3% -61% males, females 62.7% -62.4 WT %, males 55% -56.2%), respectively right-left hemisphere, this reflects a very low correlation between hemispheres in KO (~ 50%) subjects compared to WT (~ 90%) control. Significant correlation was found between tests of long-term memory with respect to hemispheric asymmetry (r = -0.48, corrected <0.05). In the memory test there are differences too, the WT subjects had 22% yield in long-term memory, in males there memory impairment 28% corresponding to the condition in humans. The results of EEG studied in the left hemisphere, in insular cortex area, we found that the latency of the response evoked potential is lower (22vs32 15vs96seg), the signal strength is higher for the experimental subjects versus FMR1 KO control subjects, this is very significant given the results on histology (140vs129 145vs142 mv). This multimodal study confirms that the clinical manifestations of FXS are dependent variables of age and sex. We have been able to corroborate in the animal model in the adult stage, males with FXS begin developing problems in the performance of tasks that require the implementation of the central executive function of working memory (temporary storage). In behavior analysis is difficult to reach an objective conclusion, more studies are needed in different life stages corroborated with histologic findings. Advances in recent years were very positive, being opened new lines of research that represent a great challenge to physicians, health care, social and economic problems facing the major developed countries, with a massive increase in life expectancy and quality. The tools used in the field of neuroscience offer us great opportunities for the development of strategies to be used in the area of education, research and development. Genetics determines the structure of the brain and our research found that the absence of FMRP might also be involved in the modulation of pain as part of their pathological expression being an important animal model in basic scientific research to understand the development of abnormalities in brain.

Rocks are human beings: researching the humanizing metaphor in earth science scientific texts

This paper describes a corpus-based analysis of the humanizing metaphor and supports that constitutive metaphor in science and technology may be highly metaphorical and active. The study, grounded in Lakoff’s Theory of Metaphor and in Langacker’s relational networks, consists of two phases: firstly, Earth Science metaphorical terms were extracted from databases and dictionaries and, then, contextualized by means of the “Wordsmith” tool in a digitalized corpus created to establish their productivity. Secondly, the terms were classified to disclose the main conceptual metaphors underlying them; then, the mappings and the relational networks of the metaphor were described. Results confirm the systematicity and productivity of the metaphor in this field, show evidence that metaphoricity of scientific terms is gradable, and support that Earth Science metaphors are not only created in terms of their concrete salient properties and attributes, but also on abstract human anthropocentric projections.

Nanoinformatics approaches for information extraction and text mining in nanomedical research texts

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

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.