Presente y futuro de los sistemas recomendadores en la web 2.0

En una Web dominada por los medios sociales para la información, la relación y la comunicación, la dinámica que se establece entre contenidos, personas y tecnología cambia radicalmente. Ante la relevancia que cobra el contenido generado por usuarios en este escenario –esencialmente relacional-, la localización de las mejores fuentes de información requiere sistemas recomendadores que incorporen la naturaleza social de una Web que va más allá de la primigenia internet. Se revisan las aproximaciones actuales a los procesos de recomendación, poniéndolas en el contexto de las tendencias asociadas al fenómeno del social computing. Asimismo, se destacan algunas líneas de actuación en la redefinición del problema de la recomendación en un panorama dominado por las redes sociales y la generación de contenidos por los usuarios

Modelización de costas rocosas acantiladas

El retroceso de las costas acantiladas es un fenómeno muy extendido sobre los litorales rocosos expuestos a la incidencia combinada de los procesos marinos y meteorológicos que se dan en la franja costera. Este fenómeno se revela violentamente como movimientos gravitacionales del terreno esporádicos, pudiendo causar pérdidas materiales y/o humanas. Aunque el conocimiento de estos riesgos de erosión resulta de vital importancia para la correcta gestión de la costa, el desarrollo de modelos predictivos se encuentra limitado desde el punto de vista geomorfológico debido a la complejidad e interacción de los procesos de desarrollo espacio-temporal que tienen lugar en la zona costera. Los modelos de predicción publicados son escasos y con importantes inconvenientes: a) extrapolación, extienden la información de registros históricos; b) empíricos, sobre registros históricos estudian la respuesta al cambio de un parámetro; c) estocásticos, determinan la cadencia y magnitud de los eventos futuros extrapolando las distribuciones de probabilidad extraídas de catálogos históricos; d) proceso-respuesta, de estabilidad y propagación del error inexplorada; e) en Ecuaciones en Derivadas Parciales, computacionalmente costosos y poco exactos. La primera parte de esta tesis detalla las principales características de los modelos más recientes de cada tipo y, para los más habitualmente utilizados, se indican sus rangos de aplicación, ventajas e inconvenientes. Finalmente como síntesis de los procesos más relevantes que contemplan los modelos revisados, se presenta un diagrama conceptual de la recesión costera, donde se recogen los procesos más influyentes que deben ser tenidos en cuenta, a la hora de utilizar o crear un modelo de recesión costera con el objetivo de evaluar la peligrosidad (tiempo/frecuencia) del fenómeno a medio-corto plazo. En esta tesis se desarrolla un modelo de proceso-respuesta de retroceso de acantilados costeros que incorpora el comportamiento geomecánico de materiales cuya resistencia a compresión no supere los 5 MPa. El modelo simula la evolución espaciotemporal de un perfil-2D del acantilado que puede estar formado por materiales heterogéneos. Para ello, se acoplan la dinámica marina: nivel medio del mar, cambios en el nivel medio del lago, mareas y oleaje; con la evolución del terreno: erosión, desprendimiento rocoso y formación de talud de derrubios. El modelo en sus diferentes variantes es capaz de incluir el análisis de la estabilidad geomecánica de los materiales, el efecto de los derrubios presentes al pie del acantilado, el efecto del agua subterránea, la playa, el run-up, cambios en el nivel medio del mar o cambios (estacionales o interanuales) en el nivel medio de la masa de agua (lagos). Se ha estudiado el error de discretización del modelo y su propagación en el tiempo a partir de las soluciones exactas para los dos primeros periodos de marea para diferentes aproximaciones numéricas tanto en tiempo como en espacio. Los resultados obtenidos han permitido justificar las elecciones que minimizan el error y los métodos de aproximación más adecuados para su posterior uso en la modelización. El modelo ha sido validado frente a datos reales en la costa de Holderness, Yorkshire, Reino Unido; y en la costa norte del lago Erie, Ontario, Canadá. Los resultados obtenidos presentan un importante avance en los modelos de recesión costera, especialmente en su relación con las condiciones geomecánicas del medio, la influencia del agua subterránea, la verticalización de los perfiles rocosos y su respuesta ante condiciones variables producidas por el cambio climático (por ejemplo, nivel medio del mar, cambios en los niveles de lago, etc.). The recession of coastal cliffs is a widespread phenomenon on the rocky shores that are exposed to the combined incidence of marine and meteorological processes that occur in the shoreline. This phenomenon is revealed violently and occasionally, as gravitational movements of the ground and can cause material or human losses. Although knowledge of the risks of erosion is vital for the proper management of the coast, the development of cliff erosion predictive models is limited by the complex interactions between environmental processes and material properties over a range of temporal and spatial scales. Published prediction models are scarce and present important drawbacks: extrapolation, that extend historical records to the future; empirical, that based on historical records studies the system response against the change in one parameter; stochastic, that represent of cliff behaviour based on assumptions regarding the magnitude and frequency of events in a probabilistic framework based on historical records; process-response, stability and error propagation unexplored; PDE´s, highly computationally expensive and not very accurate. The first part of this thesis describes the main features of the latest models of each type and, for the most commonly used, their ranges of application, advantages and disadvantages are given. Finally as a synthesis of the most relevant processes that include the revised models, a conceptual diagram of coastal recession is presented. This conceptual model includes the most influential processes that must be taken into account when using or creating a model of coastal recession to evaluate the dangerousness (time/frequency) of the phenomenon to medium-short term. A new process-response coastal recession model developed in this thesis has been designed to incorporate the behavioural and mechanical characteristics of coastal cliffs which are composed of with materials whose compressive strength is less than 5 MPa. The model simulates the spatial and temporal evolution of a cliff-2D profile that can consist of heterogeneous materials. To do so, marine dynamics: mean sea level, waves, tides, lake seasonal changes; is coupled with the evolution of land recession: erosion, cliff face failure and associated protective colluvial wedge. The model in its different variants can include analysis of material geomechanical stability, the effect of debris present at the cliff foot, groundwater effects, beach and run-up effects, changes in the mean sea level or changes (seasonal or inter-annual) in the mean lake level. Computational implementation and study of different numerical resolution techniques, in both time and space approximations, and the produced errors are exposed and analysed for the first two tidal periods. The results obtained in the errors analysis allow us to operate the model with a configuration that minimizes the error of the approximation methods. The model is validated through profile evolution assessment at various locations of coastline retreat on the Holderness Coast, Yorkshire, UK and on the north coast of Lake Erie, Ontario, Canada. The results represent an important stepforward in linking material properties to the processes of cliff recession, in considering the effect of groundwater charge and the slope oversteeping and their response to changing conditions caused by climate change (i.e. sea level, changes in lakes levels, etc.).

Modelo prospectivo de cooperación universitaria transfronteriza para la sostenilibidad : caso, espacios urbanos, insulares y costeros del Caribe y Centroamérica

Ante la cuestión ¿La universidad debe amoldarse a la realidad ambiental o debe precursar nuevas realidades? se propone demostrar la factibilidad de alcanzar aproximaciones objetivables hacia el desarrollo sostenible, mediante la cooperación universitaria transfronteriza en ambientes urbanos insulares y costeros de la subregión del Caribe y Centroamérica. Se desarrolla el estudio en cuatro momentos: momento proyectivo en el cual se delimita el problema y se contextualiza su significación en el plano teórico de las sub-áreas implicadas. Fue reconocida la existencia de un problema social que, más allá de significar una actuación negativa intencional humana, revela una insuficiencia en el aprovechamiento de un potencial conocido y estratégico cuyos síntomas suelen ser: crisis ambiental generalizada; poca capacidad de respuesta por parte de las universidades ante las exigencias del desarrollo sostenible; incipientes estrategias de cooperación interinstitucional con refuerzo negativo en la atomización de esfuerzos materiales y comunicacionales. Se contrastaron enfoques y se adoptó una postura ante un hecho determinante: La universidad como articulador del desarrollo sostenible; hecho concretado en un objeto investigable: la cooperación universitaria como estrategia aún no focalizada en acercamientos al desarrollo sostenible. En la estrategia de abordaje de la investigación, la gestión fue considerada hipótesis de trabajo no positivista, generando en consecuencia la aplicación de adaptaciones a metodologías reconocidas, contextualizadas dentro de una particular visión sobre del hecho investigado. En el momento metodológico se describe el diseño concreto y los procedimientos de abordaje del problema en todas sus fases. En el momento técnico, fueron aplicados instrumentos y técnicas para obtener los datos diagnósticos e iniciar el diseño de un modelo de cooperación universitaria para el desarrollo sostenible. El diagnóstico se basó en estrategias cuali-cuantitativas que permitieron el análisis de resultados en la aplicación de encuestas, entrevistas a expertos, análisis prospectivo estructural, situacional e integrado. La construcción del modelo se desarrolló con fundamento en experiencias de cooperación previas, adoptando modelos de gestión de relevante alcance científico como referencias de aplicación. Se trata de una investigación socio-ambiental cuyo objeto de estudio la identifica como no experimental, aplicada; basada en el análisis descriptivo de datos cualicuantitativos, conducidos en un diseño de campo devenido finalmente en un proyecto factible. La información se recolectada por observación de campo, aplicación de instrumentos y dinámicas inspiradas en grupos de enfoque a escala local y nacional; con sujetos pertenecientes al sistema de educación universitaria e instancias gubernamentales y sociales propias del ámbito seleccionado. Conduce el estudio a la presentación del modelo MOP-GECUDES, descrito en cuanto a sus dimensiones, variables, estrategias; con 166 indicadores clasificados en 49 categorías, expresados en metas. Se presenta en 24 procedimientos, apoyados en 47 instrumentos específicos consistentes en aplicaciones prácticas, hojas metodológicas o manual de instrucciones para la operacionalización del modelo. Se complementa el diseño con un sistema de procedimientos surgidos de la propia experiencia, lo que le atribuye el modelo diseñado el rasgo particular de haber sido diseñado bajo sus propios principios. Faced with the question: Does the college must conform to the environmental reality or has to should promote new realities? This research aims to demonstrate the feasibility of achieving objectifiable approaches towards sustainable development through cross-border university cooperation in urban, coastal and islands space" of Caribbean and Central American. This study is developed in four stages: projective moment, in which delimits the problem, and contextualizes its importance in their theoretical subareas. It was recognized that there is a social problem, that beyond an intentional human action negative, reveals a deficience ability in exploiting potential strategic known and whose symptoms are: widespread environmental crisis, poor ability to answer on the part of universities to the demands of sustainable development; emerging interagency cooperation strategies with the aggravating fragmentation of resources. Were contrasted Approaches and was been adopted a stance before a triggering event: The university as articulator of sustainable development. Fact materialized in a study object: university cooperation as a strategy that yet has not been focused on approaches to sustainable development. In research approach, the management was considered as a working-hypothesis not positivist, consequently, were applied adjustments recognized methodologies that were contextualized within the author's personal view on the matter under investigation. En el momento metodológico se describe el diseño concreto y los procedimientos de abordaje del problema en todas sus fases. At the methodological time, describes the design and procedures to address the problem in all its phases. At the technical time, were applied tools directed to obtain diagnostic data and start designing a model of university cooperation for sustainable development. The diagnosis was based on qualitative and quantitative strategies that allowed the analysis of findings in the surveys, expert interviews, prospective analysis, and structural situational and integrated. Construction of the model was developed on the basis of cooperation experiences of the author, adopting management models relevant scientific scope and application references. It is a socio-environmental research with a not-experimental focus of study, applied, based on the descriptive analysis of qualitative and quantitative data, conducted in a field design that finally was been become a feasible project. The information is collected by field observation, application of instruments inspired in dynamic focus groups at local and national levels, with individual-subjects of the university education system; the government bodies and the social groups of the selected area. The Study leads to the presentation of the model MOP-GECUDES, described in terms of their dimensions, variables, strategies; with 166 indicators classified in 49 categories, expressed in its activities and goals. It comes in 24 procedures, supported by 47 specific instruments consisting of practical applications, methodology sheets or instructions for the operationalization of the model. Design is complemented with a system of procedures arising from the own experience. This have the particular attribute of generate a model than has been designed under its own principles.

Conceptual framework for the design, implementation and validation of psychomotor skills’ assessment systems in minimally invasive surgery

Las técnicas de cirugía de mínima invasión (CMI) se están consolidando hoy en día como alternativa a la cirugía tradicional, debido a sus numerosos beneficios para los pacientes. Este cambio de paradigma implica que los cirujanos deben aprender una serie de habilidades distintas de aquellas requeridas en cirugía abierta. El entrenamiento y evaluación de estas habilidades se ha convertido en una de las mayores preocupaciones en los programas de formación de cirujanos, debido en gran parte a la presión de una sociedad que exige cirujanos bien preparados y una reducción en el número de errores médicos. Por tanto, se está prestando especial atención a la definición de nuevos programas que permitan el entrenamiento y la evaluación de las habilidades psicomotoras en entornos seguros antes de que los nuevos cirujanos puedan operar sobre pacientes reales. Para tal fin, hospitales y centros de formación están gradualmente incorporando instalaciones de entrenamiento donde los residentes puedan practicar y aprender sin riesgos. Es cada vez más común que estos laboratorios dispongan de simuladores virtuales o simuladores físicos capaces de registrar los movimientos del instrumental de cada residente. Estos simuladores ofrecen una gran variedad de tareas de entrenamiento y evaluación, así como la posibilidad de obtener información objetiva de los ejercicios. Los diferentes estudios de validación llevados a cabo dan muestra de su utilidad; pese a todo, los niveles de evidencia presentados son en muchas ocasiones insuficientes. Lo que es más importante, no existe un consenso claro a la hora de definir qué métricas son más útiles para caracterizar la pericia quirúrgica. El objetivo de esta tesis doctoral es diseñar y validar un marco de trabajo conceptual para la definición y validación de entornos para la evaluación de habilidades en CMI, en base a un modelo en tres fases: pedagógica (tareas y métricas a emplear), tecnológica (tecnologías de adquisición de métricas) y analítica (interpretación de la competencia en base a las métricas). Para tal fin, se describe la implementación práctica de un entorno basado en (1) un sistema de seguimiento de instrumental fundamentado en el análisis del vídeo laparoscópico; y (2) la determinación de la pericia en base a métricas de movimiento del instrumental. Para la fase pedagógica se diseñó e implementó un conjunto de tareas para la evaluación de habilidades psicomotoras básicas, así como una serie de métricas de movimiento. La validación de construcción llevada a cabo sobre ellas mostró buenos resultados para tiempo, camino recorrido, profundidad, velocidad media, aceleración media, economía de área y economía de volumen. Adicionalmente, los resultados obtenidos en la validación de apariencia fueron en general positivos en todos los grupos considerados (noveles, residentes, expertos). Para la fase tecnológica, se introdujo el EVA Tracking System, una solución para el seguimiento del instrumental quirúrgico basado en el análisis del vídeo endoscópico. La precisión del sistema se evaluó a 16,33ppRMS para el seguimiento 2D de la herramienta en la imagen; y a 13mmRMS para el seguimiento espacial de la misma. La validación de construcción con una de las tareas de evaluación mostró buenos resultados para tiempo, camino recorrido, profundidad, velocidad media, aceleración media, economía de área y economía de volumen. La validación concurrente con el TrEndo® Tracking System por su parte presentó valores altos de correlación para 8 de las 9 métricas analizadas. Finalmente, para la fase analítica se comparó el comportamiento de tres clasificadores supervisados a la hora de determinar automáticamente la pericia quirúrgica en base a la información de movimiento del instrumental, basados en aproximaciones lineales (análisis lineal discriminante, LDA), no lineales (máquinas de soporte vectorial, SVM) y difusas (sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa, ANFIS). Los resultados muestran que en media SVM presenta un comportamiento ligeramente superior: 78,2% frente a los 71% y 71,7% obtenidos por ANFIS y LDA respectivamente. Sin embargo las diferencias estadísticas medidas entre los tres no fueron demostradas significativas. En general, esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas relativas a la definición de sistemas de evaluación de habilidades para cirugía de mínima invasión, a la utilidad del análisis de vídeo como fuente de información y a la importancia de la información de movimiento de instrumental a la hora de caracterizar la pericia quirúrgica. Basándose en estos cimientos, se han de abrir nuevos campos de investigación que contribuyan a la definición de programas de formación estructurados y objetivos, que puedan garantizar la acreditación de cirujanos sobradamente preparados y promocionen la seguridad del paciente en el quirófano. Abstract Minimally invasive surgery (MIS) techniques have become a standard in many surgical sub-specialties, due to their many benefits for patients. However, this shift in paradigm implies that surgeons must acquire a complete different set of skills than those normally attributed to open surgery. Training and assessment of these skills has become a major concern in surgical learning programmes, especially considering the social demand for better-prepared professionals and for the decrease of medical errors. Therefore, much effort is being put in the definition of structured MIS learning programmes, where practice with real patients in the operating room (OR) can be delayed until the resident can attest for a minimum level of psychomotor competence. To this end, skills’ laboratory settings are being introduced in hospitals and training centres where residents may practice and be assessed on their psychomotor skills. Technological advances in the field of tracking technologies and virtual reality (VR) have enabled the creation of new learning systems such as VR simulators or enhanced box trainers. These systems offer a wide range of tasks, as well as the capability of registering objective data on the trainees’ performance. Validation studies give proof of their usefulness; however, levels of evidence reported are in many cases low. More importantly, there is still no clear consensus on topics such as the optimal metrics that must be used to assess competence, the validity of VR simulation, the portability of tracking technologies into real surgeries (for advanced assessment) or the degree to which the skills measured and obtained in laboratory environments transfer to the OR. The purpose of this PhD is to design and validate a conceptual framework for the definition and validation of MIS assessment environments based on a three-pillared model defining three main stages: pedagogical (tasks and metrics to employ), technological (metric acquisition technologies) and analytical (interpretation of competence based on metrics). To this end, a practical implementation of the framework is presented, focused on (1) a video-based tracking system and (2) the determination of surgical competence based on the laparoscopic instruments’ motionrelated data. The pedagogical stage’s results led to the design and implementation of a set of basic tasks for MIS psychomotor skills’ assessment, as well as the definition of motion analysis parameters (MAPs) to measure performance on said tasks. Validation yielded good construct results for parameters such as time, path length, depth, average speed, average acceleration, economy of area and economy of volume. Additionally, face validation results showed positive acceptance on behalf of the experts, residents and novices. For the technological stage the EVA Tracking System is introduced. EVA provides a solution for tracking laparoscopic instruments from the analysis of the monoscopic video image. Accuracy tests for the system are presented, which yielded an average RMSE of 16.33pp for 2D tracking of the instrument on the image and of 13mm for 3D spatial tracking. A validation experiment was conducted using one of the tasks and the most relevant MAPs. Construct validation showed significant differences for time, path length, depth, average speed, average acceleration, economy of area and economy of volume; especially between novices and residents/experts. More importantly, concurrent validation with the TrEndo® Tracking System presented high correlation values (>0.7) for 8 of the 9 MAPs proposed. Finally, the analytical stage allowed comparing the performance of three different supervised classification strategies in the determination of surgical competence based on motion-related information. The three classifiers were based on linear (linear discriminant analysis, LDA), non-linear (support vector machines, SVM) and fuzzy (adaptive neuro fuzzy inference systems, ANFIS) approaches. Results for SVM show slightly better performance than the other two classifiers: on average, accuracy for LDA, SVM and ANFIS was of 71.7%, 78.2% and 71% respectively. However, when confronted, no statistical significance was found between any of the three. Overall, this PhD corroborates the investigated research hypotheses regarding the definition of MIS assessment systems, the use of endoscopic video analysis as the main source of information and the relevance of motion analysis in the determination of surgical competence. New research fields in the training and assessment of MIS surgeons can be proposed based on these foundations, in order to contribute to the definition of structured and objective learning programmes that guarantee the accreditation of well-prepared professionals and the promotion of patient safety in the OR.

Simulación atomística de metales líquidos y aleaciones para reactores de fusión nuclear = Atomistic simulation of liquid metals and alloys for nuclear fusion reactors

La presente tesis comprende un estudio de metales líquidos, Li, Pb y eutéctico Li17Pb en el ámbito de la tecnología de fusión nuclear. Uno de los problemas fundamentales en futuros reactores de fusión es la producción y extracción de tritio en la denominada envoltura regeneradora (blanket en inglés). Dicho blanket tendrá dos propósitos, la extracción del calor generado por las reacciones de fusión para su posterior conversión en energía eléctrica así como la producción de tritio para realimentar el proceso. Dicha producción se realizará mediante el “splitting” del Li con los neutrones provenientes de la fusión. Esta reacción produce tritio y helio por lo que la interacción del T y el He con el metal líquido, con los materiales estructurales así como con el He es un problema fundamental aun no bien entendido y de gran importancia para futuros diseños. Los capítulos 1 2 y 3 presentan una introducción a dichos problemas. El capítulo 1 introduce al lector en la tecnología de fusión nuclear. El segundo capítulo explica en mayor detalle el uso de metales líquidos en reactores de fusión, no solo en blankets sino también como primera pared, divertor etc, lo que se denomina en general “plasma facing materials”. Por último se ofrece una breve introducción a las técnicas de dinámica molecular clásica (CMD) y un breve resumen de los potenciales más usados. El estudio se ha llevado a cabo utilizando simulación atomística mediante potenciales semi-empíricos del tipo átomo embebido (EAM). La Tesis consta de 4 partes bien definidas. En primer lugar se verificó la idoneidad de los potenciales tipo EAM para simular las propiedades de los metales Li y Pb en fase líquida. Dicho estudio se detalla en el Capítulo 4 y en su extensión, el Apéndice 1, en el que se estudia los límites de validez de esta aproximación. Los resultados de dicho estudio han sido publicados y presentados en diversos congresos internacionales. Un resumen de la metodología seguida fue publicado como capítulo de libro en Technofusión 2011. Los resultados se presentaron en diversos congresos internacionales, entre ellos ICENES 2011, (Artículo en ICENES Proceedings) ICOPS-SOFE 2011, en una presentación oral etc. El trabajo ha sido aceptado recientemente en Journal of Nuclear Materiales (Fraile et al 2012). La segunda parte y más importante comprende el desarrollo de un potencial para el estudio de la mezcla de ambos metales. Éste es el trabajo más novedoso e importante dado que no existía en la literatura un potencial semejante. Se estudiaron dos aproximaciones distintas al problema, un potencial tipo EAM/cd y un potencial EAM/alloy. Ambos potenciales dan resultados satisfactorios para la simulación del eutéctico (y concentraciones de Li menores que el 17%). Sin embargo el sistema LiPb en todas las concentraciones es un sistema que se aparta enormemente de una solución ideal y dicho potencial no daba buenos resultados para mezclas PbLi con concentraciones de Li grandes. Este problema fue solventado mediante el desarrollo de un segundo potencial, esta vez tipo EAM/alloy (segunda parte del Capítulo 5). Dicho trabajo será enviado a Physical Review Letters o a Phys. Rev. B, y una extensión junto con un estudio detallado de las propiedades del eutéctico de acuerdo con nuestras simulaciones se enviará a continuación a Phys. Rev. B. En tercer lugar se estudió el problema de la difusividad del H en metales líquidos aprovechando distintos potenciales existentes en la literatura. El problema del H en metales líquidos es importante en metalurgia. En dicho capítulo se estudió la difusividad del H en Pd, Ni y Al con potenciales tipo EAM, y también con un potencial más sofisticado que tiene en cuenta la dependencia angular de las interacciones (ADP por sus siglas en inglés). De este modo disponemos de un estudio detallado del problema con diferentes modelos y diferentes metales. La conclusión apunta a que si se compara con los resultados experimentales (muy escasos) los resultados obtenidos mediante CMD dan valores bajos de la difusividad del H. Las razones de dicho desacuerdo entre simulación y experimentos se detallan en el Capítulo 6. Este trabajo ha sido presentado en una presentación oral en el reciente congreso internacional “Trends on Nanothecnology” TNT 2012 celebrado en Madrid. El trabajo será publicado en un futuro próximo. Por último, como se dijo anteriormente, el estudio del He, la formación de burbujas en metales líquidos, su difusión nucleación y cavitación es otro problema deseable de ser estudiado mediante técnicas atomísticas. Para ello es necesario el desarrollo de diversos potenciales, He-Li, He-Pb y un potencial ternario Pb-Li-He. Para ello se han realizado simulación ab initio de los sistemas Pb+He y Li+He. Dicho estudio pretende calcular las fuerzas entre los átomos del metal (Pb o Li) con intersticiales de He. De este modo aplicaremos el “force matching method” (FMM) para el desarrollo de dichos potenciales. En el Capítulo 7 se detallan los resultados obtenidos referidos a las posiciones más favorables de las impurezas de He dentro de redes cristalinas de Pb y Li así como el efecto de tener en cuenta el acoplo spin-orbita (SOC en inglés). El análisis de los resultados en términos de transferencia de carga y análisis de las densidades electrónicas, así como la creación de los potenciales mencionados está en progreso. En conjunto la tesis presenta un estudio de los diversos problemas relacionados con el uso de metales líquidos en reactores de fusión y representa un primer paso en la determinación de parámetros de gran importancia para el diseño de blankets y sistemas de primera pared. Con la simulación MD de dichos problemas mediante, importante, potenciales realistas, valores de difusión, solubilidad etc de especies ligeras, H (o sus isotopos) y He en metales líquidos podrá ser calculada complementando así la base de datos que presenta enormes incertidumbres.

Un modelo predictivo de la evolución en costas rocosas.

El retroceso de las costas acantiladas es un fenómeno muy extendido sobre los litorales rocosos expuestos a la incidencia combinada de los procesos marinos y meteorológicos que se dan en la franja costera. Este fenómeno se revela violentamente como movimientos gravitacionales del terreno esporádicos, pudiendo causar pérdidas materiales y/o humanas. Aunque el conocimiento de estos riesgos de erosión resulta de vital importancia para la correcta gestión de la costa, su predicción es complicada. Los modelos de predicción publicados son escasos y con importantes inconvenientes: extrapolación, extienden información registros históricos; empíricos, sobre registros históricos estudian respuesta al cambio de un parámetro; estocásticos, determinan la cadencia y magnitud de los eventos futuros extrapolando las distribuciones de probabilidad extraídas de catálogos históricos; proceso-respuesta, de estabilidad y propagación del error inexplorada; en EDPs, computacionalmente costosos y poco exactos. En este trabajo se desarrolla un modelo combinado de proceso-respuesta basado en incorporar un balance de fuerzas de los mecanismos que actúan sobre el proceso erosivo en el frente del acantilado. El modelo simula la evolución espacio-temporal de un perfil-2D del acantilado, formado por materiales heterogéneos, acoplando la dinámica marina con la evolución del terreno en cada periodo de marea. Integra en cada periodo una función de erosión, dependiente de la pendiente de la zona afectada, que se desplaza sobre la onda de marea. Se ha estudiado el error de discretización del modelo y su propagación en el tiempo a partir de las soluciones exactas para los dos primeros periodos de marea para diferentes aproximaciones numéricas en la integración y de la pendiente. Los resultados obtenidos han permitido justificar las discretizaciones que minimizan el error y los métodos de aproximación más adecuados.

Diseño del TMA de Madrid en configuración norte (llegadas a Madrid/Barajas por las pistas 33)

Se diseñarán las entradas a Madrid-Barajas para que permita la navegación P-RNAV, así como las transiciones y las aproximaciones Categoría I simultáneas independientes a ambas pistas, con vigilancia radar en todos los puntos, intentando no modificar ninguna otra ruta ya que no se dispone de la información suficiente de porque van situadas en esos lugares, así como de los acuerdos que las hicieron posibles y mientras que sean respetadas el diseño del TMA será viable, así como tampoco se verán modificados los puntos de entrada al TMA con el fin de no modificar ninguna ruta fuera de éste, un ejemplo de este tipo de rutas que no se verán modificadas serían las militares, así como las zonas prohibidas restringidas o peligrosas, entre otras. Los diseños serán efectuados de manera que sólo puedan ser utilizados por aeronaves equipadas con sistema RNAV, por lo tanto se realizará la suposición de que todas las aeronaves poseen dicho equipo. Por lo tanto, él excluirá los circuitos de espera y la aproximación inicial e intermedia, que en la navegación P-RNAV son sustituidas por las transiciones. Se realizará una completa codificación de los datos y las cartas según la normativa establecida para tal efecto.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Adaptación del comportamiento de agentes cognitivos mediante un modelo de inferencia de características definitorias de otros agentes.

Las aproximaciones basadas en agentes se han convertido en una opción muy atractiva para muchos sistemas debido a las especiales características de este paradigma. Muchas de estas aplicaciones hacen uso de los agentes para estudiar o simular el comportamiento de los seres humanos en diversos contextos lo cual hace necesario la introducción de componentes determinantes en las personas como los rasgos de personalidad, las emociones, las actitudes, etc., que en su conjunto se ha denominado modelo personal. El objetivo es conseguir que el comportamiento de los agentes sea cada vez más creíble y supere las barreras generadas por considerar sólo los aspectos racionales. Así mismo, a medida que se produce la interacción entre personas, cada una de ellas va aprendiendo el modo de ser de las demás y va actualizando sus percepciones acerca de ellos, que serán de vital importancia para la toma de ciertas decisiones en las que necesite saber cómo es el otro. Es por ello que en este trabajo se presenta un modelo que permita a los agentes “conocer” el modelo personal de otros agentes basándose en la interacción entre ellos. Este modelo estará compuesto por un algoritmo genético que permita guiar ese aprendizaje. Finalmente se aplicará el modelo a un caso de estudio basado en un juego para comprobar el funcionamiento del mismo.

Una contribución al estudio de la complejidad ofimática

La ofimática es uno de los campos de aplicación más amplios de las tecnologías de la información y, como tal, ha merecido la atención de muchos y muy diferentes trabajos que han analizado con detalles sus características desde muy diversas perspectivas. Pero, hasta ahora, pocos han intentado superar los límites de un estudio especializado y centrado en un enfoque muy concreto. De aquí la gran variedad de aproximaciones al problema y la falta de coherencia que existe entre todas ellas. Sin embargo, creemos que es posible abordar la ofimática como un todo, de una forma integrada y coherente, dando cabida a todas las facetas y matices de un objeto tan complejo.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

Proyectar dibujando: Una aproximación fenomenológica al estado naciente del proyecto. Un estudio entre dos culturas arquitectónicas

La acción del dibujar intenta presentarse en este texto como lenguaje mudo, práctica común general y práctica común en el campo arquitectónico en concreto; y también como acción, apertura, exploración (no representación) en el estado naciente del proyecto. La tesis se presenta como un estudio basado en la experiencia directa, la observación in situ (Practice Based Design Doctórate) intentando reflexionar no desde sus productos alcanzados al dibujar, sino desde la propia acción, enfatizando la dinamicidad del cuerpo como productor de gestos dinámicos. El trabajo busca describir la acción del trazar como apertura, exploración (no representación) en el estado naciente del proyecto. Es el cruce entre la acción experienciada y el pensamiento crítico respecto al hacer con aproximaciones a la artesanía (Sennett, 2010), al placer del dibujar (Nancy, 2013) y la aventura de conformar (Badiou, 2006). La experiencia en el dibujar que este estudio recoge es la desarrollada por la autora en el contexto pedagógico del D.I.G.A. de la E.T.S.A. de Madrid en concreto en las asignaturas “Dibujo Avanzado e Interpretación Gráfica (DAII) I y II” y “Dibujo del Natural” ambas impartidas por el profesor Antonio Verd Herrero y en la participación en los trabajos del Grupo de Investigación y de Innovación Educativa denominado: “Hypermedia” dirigidos por el profesor Javier Seguí, en el periodo que va del año 2007 a la actualidad. La colección de acontecimientos que surgió de esta experiencia y se formó de aproximaciones sucesivas presenta algunos rasgos característicos de la acción del dibujar. Los acontecimientos abordan la acción del dibujar desde una experiencia muda, un tipo de lenguaje, escritura y comunicación común, intercultural pero a la vez impersonal, desde su relación con la escritura, la palabra, el movimiento, el gesto y su imagen. El dibujar se presenta como modo de exploración en la investigación proyectual basada en la arbitrariedad que requiere voluntad, compromiso, ir en contra para participar en cualquier transformación de los límites (físicos, nacionales, sociales, de género, religión, sentido). El dibujar no representativo se presenta como técnica imaginaria radical, “terapia” configural con capacidad para la experimentación con uno mismo (Sloderdijk, 2003), un modo de comunicación intercultural que, sin embargo, siempre recurre al lenguaje verbal, leída e interpretada para cobrar sentido. ABSTRACT The action of drawing is intended to be presented in this text as a mute language, a common practice in general and a common practice in the field of architecture specifically; and also as an action, opening, exploration (not representation) at the birth stage of a project. The thesis forms a study based on a direct observation in an in situ experience (Practice Based Design Doctórate), which intends to reflect not on the products produced by drawing, but on the action itself, emphasizing on the dynamics of the body as a generator of dynamic gestures. The work is the intersection of experienced action and critical thinking related with the making with an approach to a path on craftsmanship (Sennett, 2010), the pleasure in drawing (Nancy, 2013) and the adventure of compromise/ conciliation (Badiou, 2006). The experience in drawing was collected and developed for this study by the author in the context of D.I.G.A. at the E.T.S.A. of Madrid and in particular at the courses of “Advanced Drawing and Graphic Interpretation” (DAII) I y II” and “Life drawing”, together with the active participation and the work of the investigation and Innovation Educational Group “Hypermedia”, coordinated by professor Javier Seguí, during the period starting the year 2007 until the present (2013). The collection of the events derives from a process of successive attempts to approach some characteristic aspects of the action of drawing. The events approach the action of drawing as a mute experience, a kind of language, common communication, writing, gesture and image. Drawing is presented as a way of exploration for a project's investigation, based on arbitrarily and on the asking “what if”. At the same time this process requires will, compromise, opposition in order to participate in a transformation of any kind of limits (physical, national, social, genre, religion, sense). This thesis aims to present non-representative drawing as a radical imaginary technique, a configurational ‘therapy’ with the capacity to experiment with oneself (Sloderdijk, 2003). It can also be considered as a way of intercultural communication which always uses the verbal, readable and interpreted language in order to charge sense.

The TRANSPLANTA collection of Arabidopsis lines: a resource for functional analysis of transcription factors based on their conditional overexpression.

Los factores de transcripción (FTs) son reguladores clave de la expresión génica en todos los organismos. En eucariotas los FTs con frecuencia están representados por miembros funcionalmente redundantes de familias génicas de gran tamaño. La sobreexpresión de FTs puede representar una herramienta para revelar las funciones biológicas de FTs redundantes en plantas; sin embargo, la sobreexpresión constitutiva de FTs con frecuencia conlleva diversos defectos en el desarrollo, impidiendo su caracterización funcional. Sin embargo, aproximaciones de sobreexpresión condicional podrían ayudar a solventar este problema. En el consorcio TRANSPLANTA, en el que participan varios laboratorios del CBGP, hemos generado una colección de líneas transgénicas de Arabidopsis, cada una de las cuales expresa un FT bajo el control de un promotor inducible por ?estradiol. Hasta el momento se han generado 1636 líneas homocigotas independientes que corresponden a 634 FTs diferentes, lo que representa una media de 2,6 líneas por cada FT. Como confirmación de la utilidad de esta herramienta, el tratamiento con ?estradiol de líneas que expresaban condicionalmente FTs provoca alteraciones fenotípicas tales como proliferación de pelos radiculares, senescencia inducida por oscuridad, acumulación de antocianinas y enanismo, y que corroboran fenotipos previamente descritos debidos a la sobreexpresión de dichos FTs. Rastreos realizados posteriormente con otras líneas TRANSPLANTA han permitido la identificación de FTs implicados en diferentes procesos biológicos de plantas, confirmando que la colección es una herramienta valiosa para la caracterización funcional de FTs. Las semillas de las líneas TRANSPLANTA han sido depositadas en el Nottingham Arabidopsis Stock Centre para su distribución posterior.

La armonización europea para la determinación de la superficie forestal disponible para suministro de madera y/o leña (COST FP1001)

Para definir estrategias de mitigación del cambio global y poder plantearse objetivos para la estimación de energía procedente de la biomasa a nivel nacional y Europeo, así como para apoyar la propuesta de un aumento del uso de madera como una decisión posterior al Protocolo de Kioto, es necesario conocer la disponibilidad de madera en Europa sobre una base sostenible. Además, escenarios futuros en el ámbito de la UE destacan un déficit en el abastecimiento de madera en comparación con su consumo. Dicha información armonizada es urgente para mejorar la base de cálculo para la toma de decisiones sobre los sistemas forestales, el medio ambiente y el sector de la energía. Con ese objetivo se ha creado la Acción Cost FP1001 USEWOOD ?Mejora de datos e información sobre el suministro de los recursos madereros: una aproximación europea desde los inventarios forestales nacionales multi-recursos?. En este trabajo se presentan además de las líneas de acción de este proyecto, las diferentes aproximaciones de los países europeos para la determinación de la superficie forestal disponible para suministro de madera y/o leña, las restricciones que consideran los diferentes países para su determinación y las posibilidades de armonización a nivel europeo.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.