Validación de dos algoritmos para la localización 3D del instrumental laparoscópico a partir de la imagen de vídeo endoscópico

Uno de los aspectos fundamentales en un sistema de cirugía guiada por imagen (CGI) es la localización del instrumental quirúrgico con respecto a la anatomía del paciente. Los sistemas basados en sensores ofrecen buenos niveles de precisión, pero son sensibles a distintas fuentes de ruido en el quirófano y contribuyen a la sobrecarga tecnológica del mismo. Una alternativa novedosa es analizar la imagen del vídeo endoscópico para llevar a cabo la detección y localización espacial del instrumental. Se presenta en este trabajo la validación de dos métodos, basados en el diámetro aparente y en la sección transversal del instrumental, para la localización espacial del instrumental a partir de los bordes y la posición 2D de la punta en la imagen. La validación, llevada a cabo en un simulador físico, se realiza comparando los resultados con el sistema Kinescan/IBV. Los resultados muestran para cada método un error medio de 12,7 y 12,8 mm respectivamente. La incorporación de estos algoritmos dentro del paradigma de navegación propuesto en el proyecto THEMIS permitirá al cirujano conocer la posición del instrumental de forma no intrusiva y transparente, sin necesidad de equipamiento adicional en el quirófano.

Estudio de la fiabilidad software, según defectos, en controladores de velocidad para robots autónomos móviles

Tanto los robots autónomos móviles como los robots móviles remotamente operados se utilizan con éxito actualmente en un gran número de ámbitos, algunos de los cuales son tan dispares como la limpieza en el hogar, movimiento de productos en almacenes o la exploración espacial. Sin embargo, es difícil garantizar la ausencia de defectos en los programas que controlan dichos dispositivos, al igual que ocurre en otros sectores informáticos. Existen diferentes alternativas para medir la calidad de un sistema en el desempeño de las funciones para las que fue diseñado, siendo una de ellas la fiabilidad. En el caso de la mayoría de los sistemas físicos se detecta una degradación en la fiabilidad a medida que el sistema envejece. Esto es debido generalmente a efectos de desgaste. En el caso de los sistemas software esto no suele ocurrir, ya que los defectos que existen en ellos generalmente no han sido adquiridos con el paso del tiempo, sino que han sido insertados en el proceso de desarrollo de los mismos. Si dentro del proceso de generación de un sistema software se focaliza la atención en la etapa de codificación, podría plantearse un estudio que tratara de determinar la fiabilidad de distintos algoritmos, válidos para desempeñar el mismo cometido, según los posibles defectos que pudieran introducir los programadores. Este estudio básico podría tener diferentes aplicaciones, como por ejemplo elegir el algoritmo menos sensible a los defectos, para el desarrollo de un sistema crítico o establecer procedimientos de verificación y validación, más exigentes, si existe la necesidad de utilizar un algoritmo que tenga una alta sensibilidad a los defectos. En el presente trabajo de investigación se ha estudiado la influencia que tienen determinados tipos de defectos software en la fiabilidad de tres controladores de velocidad multivariable (PID, Fuzzy y LQR) al actuar en un robot móvil específico. La hipótesis planteada es que los controladores estudiados ofrecen distinta fiabilidad al verse afectados por similares patrones de defectos, lo cual ha sido confirmado por los resultados obtenidos. Desde el punto de vista de la planificación experimental, en primer lugar se realizaron los ensayos necesarios para determinar si los controladores de una misma familia (PID, Fuzzy o LQR) ofrecían una fiabilidad similar, bajo las mismas condiciones experimentales. Una vez confirmado este extremo, se eligió de forma aleatoria un representante de clase de cada familia de controladores, para efectuar una batería de pruebas más exhaustiva, con el objeto de obtener datos que permitieran comparar de una forma más completa la fiabilidad de los controladores bajo estudio. Ante la imposibilidad de realizar un elevado número de pruebas con un robot real, así como para evitar daños en un dispositivo que generalmente tiene un coste significativo, ha sido necesario construir un simulador multicomputador del robot. Dicho simulador ha sido utilizado tanto en las actividades de obtención de controladores bien ajustados, como en la realización de los diferentes ensayos necesarios para el experimento de fiabilidad. ABSTRACT Autonomous mobile robots and remotely operated robots are used successfully in very diverse scenarios, such as home cleaning, movement of goods in warehouses or space exploration. However, it is difficult to ensure the absence of defects in programs controlling these devices, as it happens in most computer sectors. There exist different quality measures of a system when performing the functions for which it was designed, among them, reliability. For most physical systems, a degradation occurs as the system ages. This is generally due to the wear effect. In software systems, this does not usually happen, and defects often come from system development and not from use. Let us assume that we focus on the coding stage in the software development pro¬cess. We could consider a study to find out the reliability of different and equally valid algorithms, taking into account any flaws that programmers may introduce. This basic study may have several applications, such as choosing the algorithm less sensitive to pro¬gramming defects for the development of a critical system. We could also establish more demanding procedures for verification and validation if we need an algorithm with high sensitivity to programming defects. In this thesis, we studied the influence of certain types of software defects in the reliability of three multivariable speed controllers (PID, Fuzzy and LQR) designed to work in a specific mobile robot. The hypothesis is that similar defect patterns affect differently the reliability of controllers, and it has been confirmed by the results. From the viewpoint of experimental planning, we followed these steps. First, we conducted the necessary test to determine if controllers of the same family (PID, Fuzzy or LQR) offered a similar reliability under the same experimental conditions. Then, a class representative was chosen at ramdom within each controller family to perform a more comprehensive test set, with the purpose of getting data to compare more extensively the reliability of the controllers under study. The impossibility of performing a large number of tests with a real robot and the need to prevent the damage of a device with a significant cost, lead us to construct a multicomputer robot simulator. This simulator has been used to obtain well adjusted controllers and to carry out the required reliability experiments.

Algoritmo de control anticipatorio assisted-as-needed para neurorrehabilitación funcional de extremidad superior

Los dispositivos robóticos se están convirtiendo en una alternativa muy extendida a las terapias de neurorrehabilitación funcional tradicionales al ofrecer una práctica más intensiva sin incrementar el tiempo empleado en la supervisión por parte de los terapeutas especialistas. Por ello, este trabajo de investigación propone un algoritmo de control anticipatorio que, bajo el paradigma 'assisted-as-needed', proporcione a una ortesis robótica las capacidades de actuación necesarias para comportarse tal y como lo haría un terapeuta que proporciona una sesión de terapia manual. Dicho algoritmo de control ha sido validado mediante un simulador robótico obteniéndose resultados que demuestran su eficacia.

Optimización del diseño geométrico de glorietas mediante algoritmos genéticos

El funcionamiento de las glorietas es sensible a las características geométricas de los elementos que componen el diseño. Generalmente el diseño geométrico es llevado a cabo mediante procedimientos manuales e iterativos, lo que genera un elevado consumo de tiempo del proyectista. Durante el proceso, los ingenieros tratan de encontrar una solución satisfactoria al problema, tanto en planta como en alzado, aplicando unos criterios derivados de normativas y de la propia experiencia del proyectista. Esta tarea es compleja y laboriosa debido al elevado número de variables, y puede ser simplificada mediante la elaboración de unos algoritmos adecuados. En este artículo se presenta el planteamiendo de una metodología que servirá de base para el desarrollo de un modelo de optimización que proporcione la geometría de la glorieta en planta en base a dos objetivos: la consistencia de las velocidades de circulación y la eficiencia operativa. La eficiencia operativa se caracteriza mediante la demora media de los vehículos y su estudio determina el número de carriles necesarios en las entradas y en la calzada anular. La optimización de la consistencia de las velocidades tiene como objetivo reducir los conflictos y la accidentalidad, además de contribuir a la mejora de la eficiencia de la circulación, ya que permite simplificar la tarea de incorporación de los vehículos en el flujo de la calzada anular. Para su cálculo es necesario determinar previamente las trayectorias de los vehículos y los perfiles de velocidades de las trayectorias más rápidas. Una buena consistencia debe minimizar la variación de velocidad entre los elementos geométricos consecutivos y la velocidad relativa entre corrientes de tráfico en conflicto. Para resolver el problema de optimización se plantea un procedimiento heurístico basado en algoritmos genéticos. El modelo requiere de unos procedimientos para la generación de forma aleatoria de la geometría de la glorieta y para el cálculo de las trayectorias de los vehículos y de las funciones objetivo a partir de la geometría, junto al diseño de unos operadores genéticos que tengan en consideración las interacciones que se presentan entre los elementos que definen la geometría de la glorieta.

Nuevo algoritmo de generalización lineal y ortogonalización de construcciones en un entorno urbano.

Resumen: La generalización cartográfica es el proceso que permite la obtención de cartografía derivada a partir de la generada mediante el registro de información geográfica. Normalmente, la generalización implica una reducción de escala, aunque podría ser una reducción de la cantidad de información sin reducir la escala, debido a un cambio de objetivo de la cartografía. La dificultad de la generalización aumenta cuanto menor es la escala destino y mayor la diferencia entre ésta y la escala origen. Estas dificultades se concentran en aquellas entidades que representan objetos modificados por el hombre, es decir, principalmente en los núcleos urbanos, ya que deben preservar ciertas propiedades en su geometría una vez generalizados. En este artículo, se propone un algoritmo para la generalización lineal de núcleos urbanos, basándose en las características constructivas y relacionales de las edificaciones que los conforman. Abstract: Mapping generalization is the process which derived maps are obtained from others generated by recording geographic information. Usually, generalization involves a reduction of scale, although it could be a reduction in the amount of information without reducing the scale, due to a change in target mapping. The smaller target scale, the more difficult is the generalization. Also, the more difference between origin scale and target scale, the more difficult is the generalization. The difficulties are concentrated in entities that represent objects modified by man, mainly in urban areas, as they must preserve certain geometry properties once generalized. In this paper, an algorithm is proposed for linear generalization of urban areas, based on constructive and relational characteristics of the buildings that shape them.

Estado del arte de algoritmos de generalización vectorial de núcleos urbanos.

Se presenta este artículo con el ánimo de enumerar y estudiar diferentes algoritmos que tratan la generalización de datos cartográficos vectoriales de zonas urbanas, debido a que en ellas se concentran la mayoría de los conflictos que se pueden encontrar en los procesos de generalización cartográfica. A pesar de que la generalización es uno de los procedimientos más difíciles de automatizar, existen herramientas que implementan estos algoritmos y ofrecen resultados satisfactorios, aunque ninguna de ellas es capaz de automatizar por completo el proceso de generalización. A continuación, se incluyen las pruebas realizadas al respecto, describiendo y analizando los resultados obtenidos, estableciendo una comparativa con trabajos realizados por diferentes autores. Se concluye el documento valorando los posibles trabajos futuros para solventar la problemática de la generalización cartográfica. Este estudio se encuentra en el marco del proyecto CENIT España Virtual. Abstract: This article is focused in studying different algorithms about generalization of vector map data from urban areas, because most of the conflicts in the processes of cartographic generalization are concentrated in these areas. Although generalization is one of the most difficult processes to automate, there are tools that implement these algorithms and provide satisfactory results. However,none of them can automate the process of generalization completely. Then tests in describing and analyzing the results are included, establishing a comparison with works of various authors. The document concludes by assessing the possible future works to solve the problem of cartographic generalization. This study is within the CENIT project España Virtual.

Control de Tracción en Robots Móviles con Ruedas

En este trabajo se presenta una solución para mejorar el rendimiento de los robots móviles con ruedas que se desplacen sobre superficies con un bajo coeficiente de fricción estática. En estas circunstancias, los robots móviles con ruedas pueden experimentar pérdidas de tracción, y por tanto, sufrir deslizamientos a lo largo de la superficie. La solución descrita propone la utilización de una configuración especial para el robot móvil, en la que todas las ruedas son accionadas de forma independiente, y una estructura de control que consta de tres partes bien diferenciadas: un controlador de seguimiento con realimentación de estado basado en el modelo cinemático del robot, una extensión de la ley de control cinemático resultante para incorporar la dinámica del robot móvil utilizando backstepping, y un algoritmo de distribución de la fuerza de tracción global, que calcula las señales de referencia adecuadas para cada una de las ruedas. Con esta estructura se consigue controlar la posición y la velocidad del robot móvil, y al mismo tiempo, distribuir la fuerza de tracción global entre las ruedas, evitando así el deslizamiento del robot. El funcionamiento de los algoritmos de control es evaluado mediante pruebas experimentales.

Implementación de algoritmos para la manipulación de curvas concoides en diseño geométrico

Este proyecto se enmarca dentro de la Computación Simbólica y de los fundamentos matemáticos del Diseño Geométrico Asistido por ordenador (CAGD). Se abordara uno de los problemas principales en el ámbito del CAGD y que es la manipulación de las Curvas Concoide. La importancia del avance en la manipulación de las curvas concoide radica en el papel fundamental que desempeñan en múltiples aplicaciones en la actualidad dentro de campos de diversa índole tales como la medicina, la óptica, el electromagnetismo, la construcción, etc. El objetivo principal de este proyecto es el diseño e implementación de algoritmos para el estudio, cálculo y manipulación de curvas concoides, utilizando técnicas propias del Calculo Simbólico. Esta implementación se ha programado utilizando el sistema de computación simbólica Maple. El proyecto consiste en dos partes bien diferenciadas, una parte teórica y otra más practica. La primera incluye la descripción geométrica y definición formal de curvas concoide, así como las ideas y propiedades básicas. De forma más precisa, se presenta un estudio matemático sobre el análisis de racionalidad de estas curvas, explicando los algoritmos que serán implementados en las segunda parte, y que constituye el objetivo principal de este proyecto. Para cerrar esta parte, se presenta una pequeña introducción al sistema y a la programación en Maple. Por otro lado, la segunda parte de este proyecto es totalmente original, y en ella el autor desarrolla las implementaciones en Maple de los algoritmos presentados en la parte anterior, así como la creación de un paquete Maple que las recoge. Por último, se crean las paginas de ayudas en el sistema Maple para la correcta utilización del paquete matemático anteriormente mencionado. Una vez terminada la parte de implementación, se aplican los algoritmos implementados a una colección de curvas clásicas conocidas, recogiendo los datos y resultados obtenidos en un atlas de curvas. Finalmente, se presenta una recopilación de las aplicaciones más destacadas en las que las concoides desempeñan un papel importante así como una breve reseña sobre las concoides de superficies, objeto de varios estudios en la actualidad y a los que se considera que el presente proyecto les puede resultar de gran utilidad. Abstract This project is set up in the framework of Symbolic Computation as well as in the implementation of algebraic-geometric problems that arise from Computer Aided Geometric Design (C.A.G.D.) applications. We address problems related to conchoid curves. The importance of these curves is the fundamental role that they play in current applications as medicine, optics, electromagnetism, construction, etc. The main goal of this project is to design and implement some algorithms to solve problems in studying, calculating and generating conchoid curves with symbolic computation techniques. For this purpose, we program our implementations in the symbolic system “Maple". The project consists of two differentiated parts, one more theoretical part and another part more practical. The first one includes the description of conchoid curves as well as the basic ideas about the concept and its basic properties. More precisely, we introduce in this part the mathematical analysis of the rationality of the conchoids, and we present the algorithms that will be implemented. Furthermore, the reader will be brie y introduced in Maple programming. On the other hand, the second part of this project is totally original. In this more practical part, the author presents the implemented algorithms and a Maple package that includes them, as well as their help pages. These implemented procedures will be check and illustrated with some classical and well known curves, collecting the main properties of the conchoid curves obtained in a brief atlas. Finally, a compilation of the most important applications where conchoids play a fundamental role, and a brief introduction to the conchoids of surfaces, subject of several studies today and where this project could be very useful, are presented.

Estudio y aplicación de redes neuronales artificiales al análisis y diseño de antenas reflectarrays

En los últimos años, estamos siendo testigos de la alta implantación en la sociedad de dispositivos de comunicación. Lo que hace años estaba reservado a un público reducido, con claras necesidades en comunicación, se ha trasladado al público general, dado la amplia variedad de servicios que sobre los nuevos medios de comunicación se han desarrollado. De hecho, el mayor tráfico de datos en la actualidad no se produce al hilo de necesidades de máxima importancia, sino como producto de nuevos hábitos cotidianos. En este contexto de renovación tecnológica constante en busca de la eficiencia, las antenas reflectoras reflectarray (o, simplemente, los reflectarrays, RAs, [1]) se presentan como una opción competitiva contra los reflectores parabólicos metálicos. En su versión más simple, una antena reflectarray se trata de una estructura compuesta de un elemento alimentador radiante, como puede ser una bocina, y de una superficie plana, consistente en multitud de elementos individuales dispuestos en una rejilla periódica. Sobre esta superficie plana, los frentes de onda provenientes del alimentador son reflejados formando frentes de ondas planas, de una manera análoga a como lo hace un reflector parabólico. A partir de la configuración inicial, y centrándose en el principio de funcionamiento, se ha ido modificando el tipo de elemento RA empleado, consiguiendo RA cada vez más operativos. Es, sobre todo, con el nacimiento de la tecnología impresa cuando las antenas RAs vuelven a cobrar interés. Aunque el uso de tecnología impresa supuso un gran impulso en los RAs, también abrió otros desafíos en lo que al diseño de ellos se refiere. Desde el punto de vista del análisis, es común suponer que el elemento RA se encuentra en un ambiente infinitamente periódico, de forma que se puedan aplicar las condiciones de contorno de Floquet (suposición de periodicidad local). Desde un punto de vista funcional, en general, los elementos RA de tecnología impresa presentan un ancho de banda reducido, que condiciona el ancho de banda del RA completo. Entre las soluciones aportadas, es comúnmente aceptado que las estructuras multicapa, con resonadores a distintas frecuencias cercanas, pueden mitigar en parte el problema del ancho de banda. Por ello, en la actualidad, los elementos RA más comunes están compuestos por varios elementos resonadores, cuyas dimensiones constituyen los parámetros de diseño libres. Es decir, en función de dichas dimensiones, el elemento RA tendrá un valor del coeficiente de reflexión u otro. Esto supone un aumento en la complejidad a la hora de analizar dicho elemento por los métodos numéricos conocidos, como el Método de los Momentos (MoM) o el Método de Elementos Finitos (FEM, por las siglas de su traducción inglesa Finite Element Method), que redundará en un mayor tiempo de cómputo en el análisis. Por otra parte, como se muestra en la Figura R.1, el diseño de un RA conlleva analizar multitud de veces el elemento RA considerado. En efecto, se trata de un método de diseño indirecto, en donde las dimensiones de los parámetros geométricos libres de cada elemento RA se obtienen de manera iterativa usando un optimizador. Se ve claro, entonces, que el aumento en tiempo de análisis del elemento RA repercute en gran medida en el tiempo de diseño total, por lo que una reducción en el tiempo de análisis del elemento RA podría ser muy beneficioso. Uno de los métodos para conseguir reducir el tiempo de diseño de un RA, que se puede encontrar en la literatura, es emplear un modelo de la respuesta del elemento RA en función de los parámetros libres. La cuestión que aflora es cuál es la herramienta idónea para modelar la respuesta del elemento RA. En los últimos años se han propuestos varias formas. La primera de ellas consistía en encontrar un equivalente circuital. Esta aproximación está bien extendida para otras estructuras EM, donde los equivalentes circuitales con componentes LC ofrecen respuestas muy precisas con respecto a las que ofrecen las estructuras EM en sí. A raíz del carácter no lineal de la respuesta, hay autores que han propuesto para el diseño de RAs la creación de tablas de datos (look up tables) que, para cada parámetro de diseño de interés (suele ser el desfase introducido por el elemento) guardan las dimensiones de los parámetros geométricos libres asociados. De esta forma, consiguen un diseño rápido, pero poco versátil, ya que la tabla ofrece un único valor para cada entrada, por lo que es difícil jugar con más de una restricción de diseño. Más recientemente, se está comenzando a utilizar, para la caracterización de estructuras EM, unos sistemas llamados Redes Neuronales Artificiales (ANN, por sus siglas en inglés Artificial Neural Network). El uso fundamental de los mismos en EM es el de servir como interpoladores no lineales. Se trata de sistemas que admiten múltiples parámetros de entradas y múltiples parámetros de salida. Antes de poder ser usados como interpoladores, deben ser entrenados. Para ello, necesitan de un conjunto de pares de los parámetros de entrada a la red, con los valores de las salidas asociados. Algunos usos en electromagnetismo de las ANNs que se pueden encontrar en la literatura son: el modelado de filtros; la caracterización de dispositivos activos; la obtención de modelos que aceleran los algoritmos que calculan la dirección de llegada en antenas de radar; o el diseño de arrays de antenas. Volviendo al modelado de elementos RA, en este trabajo haremos uso de las ANNs para caracterizar distintos tipos de elementos RA. A lo largo de estos últimos años, se ha considerado esta posibilidad como una de las más prometedoras. De hecho, podemos encontrar algunas pocas referencias al respecto, varias de las cuales han sido publicadas por distintos autores durante la elaboración del trabajo recogido en esta Tesis. Como veremos, los resultados que vamos a presentar aportan novedades con respecto a la citada literatura. Particularmente, en este trabajo se ha realizado la caracterización de un elemento RA de tres capas, considerando hasta 9 parámetros de entrada (seis parámetros geométricos, las dos coordenadas del ángulo de incidencia, y la frecuencia) y 4 parámetros de salida complejos (los coeficientes de reflexión para dos polarizaciones ortogonales lineales). Haciendo uso de esta caracterización en el flujo de diseño de RAs, se ha realizado el análisis y el diseño de varias antenas RA con restricciones de diseño de comunicaciones espaciales. Los resultados fueron exitosos comparados con los resultados obtenidos por los métodos tradicionales. De manera puntualizada, podríamos resumir las aportaciones que se verán en esta Tesis como: Caracterización de distintos elementos RA mediante ANNs basadas en el Perceptrón Multicapa (MLP). En concreto, se ha realizado con éxito la caracterización de un elemento RA de parche acoplado a línea de retardo a través de apertura; la caracterización de un elemento RA basado en dipolos sobre substratos de distintas características eléctricas en el rango de centenas de GHz; y la caracterización de un elemento RA basado en 3 parches apilados, con 9 parámetros libres en su caracterización. Uso del FEM, de la técnica de segmentación en subdominios y de la generación y manipulación de accesos MAM para el análisis y la caracterización de elementos RA mediante ANNs. Desarrollo de una nueva técnica de obtención de muestras, para el caso de estructura multicapa cuyo estudio EM se pueda dividir en dos pasos: estudio de cada capa y conexión de capas. De esta forma, se ha podido reducir en varios órdenes de magnitud el tiempo necesario para obtener el set de entrenamiento de las ANNs. Valoración del uso de distintos métodos de entrenamiento de segundo orden para el entrenamiento de redes ANN MLP, en la caracterización de elementos RA. Desarrollo de una nueva técnica para realizar el entrenamiento de redes ANNs basadas en el MLP, denominada como Entrenamiento en Cascada. Dado el alto número de parámetros a caracterizar, era difícil conseguir una red que, partiendo del número de entradas deseado, proporcionara convergencia con precisión suficiente. Con el algoritmo propuesto y probado en esta Tesis, se consiguió entrenar redes de 8 parámetros de entradas (el noveno parámetro, la frecuencia, correspondía a redes diferentes para cada valor) con gran precisión. Desarrollo de un método adaptativo para mejorar la precisión de las ANNs en el análisis de antenas RA. Este método, basado en re-entrenar las ANNs para sub rangos de los parámetros de entrada en donde el error es mayor, aporta una precisión mayor, al mejorar el entrenamiento global de las ANNs, en un tiempo aceptable, ya que solo se incluyen nuevas muestras en torno a los valores donde el error es mayor. Análisis de antena RA completa, con cobertura según especificaciones de la misión AMAZONAS (haz conformado, banda Ku), usando las caracterización el elemento RA obtenida mediante ANNs. La mejora en tiempo de análisis conseguida con respecto al uso del MoM está en un factor 102, con precisiones comparables. Diseño de antenas RA completas, con especificaciones de haz pincel y EuTELSAT (banda Ku). De nuevo, la mejora en tiempo de diseño conseguida están en torno a 102. De todos los puntos anteriores, son de destacar los dos últimos, que forman el objetivo principal de esta Tesis. Esto es, el uso de modelos rápidos de elementos RA mediante ANNs para el análisis y el diseño de antenas para comunicaciones por satélite.

Sistema de instrumentação e controle para células a combustível

Este trabajo presenta un estudio sobre el funcionamiento y aplicaciones de las células de combustible de membrana tipo PEM, o de intercambio de protones, alimentadas con hidrógeno puro y oxigeno obtenido de aire comprimido. Una vez evaluado el proceso de dichas células y las variables que intervienen en el mismo, como presión, humedad y temperatura, se presenta una variedad de métodos para la instrumentación de tales variables así como métodos y sistemas para la estabilidad y control de las mismas, en torno a los valores óptimos para una mayor eficacia en el proceso. Tomando como variable principal a controlar la temperatura del proceso, y exponiendo los valores concretos en torno a 80 grados centígrados entre los que debe situarse, es realizado un modelo del proceso de calentamiento y evolución de la temperatura en función de la potencia del calentador resistivo en el dominio de la frecuencia compleja, y a su vez implementado un sistema de medición mediante sensores termopar de tipo K de respuesta casi lineal. La señal medida por los sensores es amplificada de manera diferencial mediante amplificadores de instrumentación INA2126, y es desarrollado un algoritmo de corrección de error de unión fría (error producido por la inclusión de nuevos metales del conector en el efecto termopar). Son incluidos los datos de test referentes al sistema de medición de temperatura , incluyendo las desviaciones o error respecto a los valores ideales de medida. Para la adquisición de datos y implementación de algoritmos de control, es utilizado un PC con el software Labview de National Instruments, que permite una programación intuitiva, versátil y visual, y poder realizar interfaces de usuario gráficas simples. La conexión entre el hardware de instrumentación y control de la célula y el PC se realiza mediante un interface de adquisición de datos USB NI 6800 que cuenta con un amplio número de salidas y entradas analógicas. Una vez digitalizadas las muestras de la señal medida, y corregido el error de unión fría anteriormente apuntado, es implementado en dicho software un controlador de tipo PID ( proporcional-integral-derivativo) , que se presenta como uno de los métodos más adecuados por su simplicidad de programación y su eficacia para el control de este tipo de variables. Para la evaluación del comportamiento del sistema son expuestas simulaciones mediante el software Matlab y Simulink determinando por tanto las mejores estrategias para desarrollar el control PID, así como los posibles resultados del proceso. En cuanto al sistema de calentamiento de los fluidos, es empleado un elemento resistor calentador, cuya potencia es controlada mediante un circuito electrónico compuesto por un detector de cruce por cero de la onda AC de alimentación y un sistema formado por un elemento TRIAC y su circuito de accionamiento. De manera análoga se expone el sistema de instrumentación para la presión de los gases en el circuito, variable que oscila en valores próximos a 3 atmosferas, para ello es empleado un sensor de presión con salida en corriente mediante bucle 4-20 mA, y un convertidor simple corriente a tensión para la entrada al sistema de adquisición de datos. Consecuentemente se presenta el esquema y componentes necesarios para la canalización, calentamiento y humidificación de los gases empleados en el proceso así como la situación de los sensores y actuadores. Por último el trabajo expone la relación de algoritmos desarrollados y un apéndice con información relativa al software Labview. ABTRACT This document presents a study about the operation and applications of PEM fuel cells (Proton exchange membrane fuel cells), fed with pure hydrogen and oxygen obtained from compressed air. Having evaluated the process of these cells and the variables involved on it, such as pressure, humidity and temperature, there is a variety of methods for implementing their control and to set up them around optimal values for greater efficiency in the process. Taking as primary process variable the temperature, and exposing its correct values around 80 degrees centigrade, between which must be placed, is carried out a model of the heating process and the temperature evolution related with the resistive heater power on the complex frequency domain, and is implemented a measuring system with thermocouple sensor type K performing a almost linear response. The differential signal measured by the sensor is amplified through INA2126 instrumentation amplifiers, and is developed a cold junction error correction algorithm (error produced by the inclusion of additional metals of connectors on the thermocouple effect). Data from the test concerning the temperature measurement system are included , including deviations or error regarding the ideal values of measurement. For data acquisition and implementation of control algorithms, is used a PC with LabVIEW software from National Instruments, which makes programming intuitive, versatile, visual, and useful to perform simple user interfaces. The connection between the instrumentation and control hardware of the cell and the PC interface is via a USB data acquisition NI 6800 that has a large number of analog inputs and outputs. Once stored the samples of the measured signal, and correct the error noted above junction, is implemented a software controller PID (proportional-integral-derivative), which is presented as one of the best methods for their programming simplicity and effectiveness for the control of such variables. To evaluate the performance of the system are presented simulations using Matlab and Simulink software thereby determining the best strategies to develop PID control, and possible outcomes of the process. As fluid heating system, is employed a heater resistor element whose power is controlled by an electronic circuit comprising a zero crossing detector of the AC power wave and a system consisting of a Triac and its drive circuit. As made with temperature variable it is developed an instrumentation system for gas pressure in the circuit, variable ranging in values around 3 atmospheres, it is employed a pressure sensor with a current output via 4-20 mA loop, and a single current to voltage converter to adequate the input to the data acquisition system. Consequently is developed the scheme and components needed for circulation, heating and humidification of the gases used in the process as well as the location of sensors and actuators. Finally the document presents the list of algorithms and an appendix with information about Labview software.

Portado del algoritmo de Viterbi a una arquitectura multiprocesador

Cada vez es más frecuente que los sistemas de comunicaciones realicen buena parte de sus funciones (modulación y demodulación, codificación y decodificación...) mediante software en lugar de utilizar hardware dedicado. Esta técnica se denomina “Radio software”. El objetivo de este PFC es estudiar un algoritmo implementado en C empleado en sistemas de comunicaciones modernos, en concreto la decodificación de Viterbi, el cual se encarga de corregir los posibles errores producidos a lo largo de la comunicación, para poder trasladarlo a sistemas empotrados multiprocesador. Partiendo de un código en C para el decodificador que realiza todas sus operaciones en serie, en este Proyecto fin de carrera se ha paralelizado dicho código, es decir, que el trabajo que realizaba un solo hilo para el caso del código serie, es procesado por un número de hilos configurables por el usuario, persiguiendo que el tiempo de ejecución se reduzca, es decir, que el programa paralelizado se ejecute de una manera más rápida. El trabajo se ha realizado en un PC con sistema operativo Linux, pero la versión paralelizada del código puede ser empleada en un sistema empotrado multiprocesador en el cual cada procesador ejecuta el código correspondiente a uno de los hilos de la versión de PC. ABSTRACT It is increasingly common for communications systems to perform most of its functions (modulation and demodulation, coding and decoding) by software instead of than using dedicated hardware. This technique is called: “Software Radio”. The aim of the PFC is to study an implemented algorithm in C language used in modern communications systems, particularly Viterbi decoding, which amends any possible error produced during the communication, in order to be able to move multiprocessor embedded systems. Starting from a C code of the decoder that performs every single operation in serial, in this final project, this code has been parallelized, which means that the work used to be done by just a single thread in the case of serial code, is processed by a number of threads configured by the user, in order to decrease the execution time, meaning that the parallelized program is executed faster. The work has been carried out on a PC using Linux operating system, but the parallelized version of the code could also be used in an embedded multiprocessor system in which each processor executes the corresponding code to every single one of the threads of the PC version.

Mejoras en el procesamiento de imágenes de TC para el tratamiento con radioterapia adaptativa del cáncer de próstata

El cáncer de próstata es el tipo de cáncer con mayor prevalencia entre los hombres del mundo occidental y, pese a tener una alta tasa de supervivencia relativa, es la segunda mayor causa de muerte por cáncer en este sector de la población. El tratamiento de elección frente al cáncer de próstata es, en la mayoría de los casos, la radioterapia externa. Las técnicas más modernas de radioterapia externa, como la radioterapia modulada en intensidad, permiten incrementar la dosis en el tumor mientras se reduce la dosis en el tejido sano. Sin embargo, la localización del volumen objetivo varía con el día de tratamiento, y se requieren movimientos muy pequeños de los órganos para sacar partes del volumen objetivo fuera de la región terapéutica, o para introducir tejidos sanos críticos dentro. Para evitar esto se han desarrollado técnicas más avanzadas, como la radioterapia guiada por imagen, que se define por un manejo más preciso de los movimientos internos mediante una adaptación de la planificación del tratamiento basada en la información anatómica obtenida de imágenes de tomografía computarizada (TC) previas a la sesión terapéutica. Además, la radioterapia adaptativa añade la información dosimétrica de las fracciones previas a la información anatómica. Uno de los fundamentos de la radioterapia adaptativa es el registro deformable de imágenes, de gran utilidad a la hora de modelar los desplazamientos y deformaciones de los órganos internos. Sin embargo, su utilización conlleva nuevos retos científico-tecnológicos en el procesamiento de imágenes, principalmente asociados a la variabilidad de los órganos, tanto en localización como en apariencia. El objetivo de esta tesis doctoral es mejorar los procesos clínicos de delineación automática de contornos y de cálculo de dosis acumulada para la planificación y monitorización de tratamientos con radioterapia adaptativa, a partir de nuevos métodos de procesamiento de imágenes de TC (1) en presencia de contrastes variables, y (2) cambios de apariencia del recto. Además, se pretende (3) proveer de herramientas para la evaluación de la calidad de los contornos obtenidos en el caso del gross tumor volumen (GTV). Las principales contribuciones de esta tesis doctoral son las siguientes: _ 1. La adaptación, implementación y evaluación de un algoritmo de registro basado en el flujo óptico de la fase de la imagen como herramienta para el cálculo de transformaciones no-rígidas en presencia de cambios de intensidad, y su aplicabilidad a tratamientos de radioterapia adaptativa en cáncer de próstata con uso de agentes de contraste radiológico. Los resultados demuestran que el algoritmo seleccionado presenta mejores resultados cualitativos en presencia de contraste radiológico en la vejiga, y no distorsiona la imagen forzando deformaciones poco realistas. 2. La definición, desarrollo y validación de un nuevo método de enmascaramiento de los contenidos del recto (MER), y la evaluación de su influencia en el procedimiento de radioterapia adaptativa en cáncer de próstata. Las segmentaciones obtenidas mediante el MER para la creación de máscaras homogéneas en las imágenes de sesión permiten mejorar sensiblemente los resultados de los algoritmos de registro en la región rectal. Así, el uso de la metodología propuesta incrementa el índice de volumen solapado entre los contornos manuales y automáticos del recto hasta un valor del 89%, cercano a los resultados obtenidos usando máscaras manuales para el registro de las dos imágenes. De esta manera se pueden corregir tanto el cálculo de los nuevos contornos como el cálculo de la dosis acumulada. 3. La definición de una metodología de evaluación de la calidad de los contornos del GTV, que permite la representación de la distribución espacial del error, adaptándola a volúmenes no-convexos como el formado por la próstata y las vesículas seminales. Dicha metodología de evaluación, basada en un nuevo algoritmo de reconstrucción tridimensional y una nueva métrica de cuantificación, presenta resultados precisos con una gran resolución espacial en un tiempo despreciable frente al tiempo de registro. Esta nueva metodología puede ser una herramienta útil para la comparación de distintos algoritmos de registro deformable orientados a la radioterapia adaptativa en cáncer de próstata. En conclusión, el trabajo realizado en esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas, y pretende servir como cimiento de futuros avances en el procesamiento de imagen médica en los tratamientos de radioterapia adaptativa en cáncer de próstata. Asimismo, se siguen abriendo nuevas líneas de aplicación futura de métodos de procesamiento de imágenes médicas con el fin de mejorar los procesos de radioterapia adaptativa en presencia de cambios de apariencia de los órganos, e incrementar la seguridad del paciente. I.2 Inglés Prostate cancer is the most prevalent cancer amongst men in the Western world and, despite having a relatively high survival rate, is the second leading cause of cancer death in this sector of the population. The treatment of choice against prostate cancer is, in most cases, external beam radiation therapy. The most modern techniques of external radiotherapy, as intensity modulated radiotherapy, allow increasing the dose to the tumor whilst reducing the dose to healthy tissue. However, the location of the target volume varies with the day of treatment, and very small movements of the organs are required to pull out parts of the target volume outside the therapeutic region, or to introduce critical healthy tissues inside. Advanced techniques, such as the image-guided radiotherapy (IGRT), have been developed to avoid this. IGRT is defined by more precise handling of internal movements by adapting treatment planning based on the anatomical information obtained from computed tomography (CT) images prior to the therapy session. Moreover, the adaptive radiotherapy adds dosimetric information of previous fractions to the anatomical information. One of the fundamentals of adaptive radiotherapy is deformable image registration, very useful when modeling the displacements and deformations of the internal organs. However, its use brings new scientific and technological challenges in image processing, mainly associated to the variability of the organs, both in location and appearance. The aim of this thesis is to improve clinical processes of automatic contour delineation and cumulative dose calculation for planning and monitoring of adaptive radiotherapy treatments, based on new methods of CT image processing (1) in the presence of varying contrasts, and (2) rectum appearance changes. It also aims (3) to provide tools for assessing the quality of contours obtained in the case of gross tumor volume (GTV). The main contributions of this PhD thesis are as follows: 1. The adaptation, implementation and evaluation of a registration algorithm based on the optical flow of the image phase as a tool for the calculation of non-rigid transformations in the presence of intensity changes, and its applicability to adaptive radiotherapy treatment in prostate cancer with use of radiological contrast agents. The results demonstrate that the selected algorithm shows better qualitative results in the presence of radiological contrast agents in the urinary bladder, and does not distort the image forcing unrealistic deformations. 2. The definition, development and validation of a new method for masking the contents of the rectum (MER, Spanish acronym), and assessing their impact on the process of adaptive radiotherapy in prostate cancer. The segmentations obtained by the MER for the creation of homogenous masks in the session CT images can improve significantly the results of registration algorithms in the rectal region. Thus, the use of the proposed methodology increases the volume overlap index between manual and automatic contours of the rectum to a value of 89%, close to the results obtained using manual masks for both images. In this way, both the calculation of new contours and the calculation of the accumulated dose can be corrected. 3. The definition of a methodology for assessing the quality of the contours of the GTV, which allows the representation of the spatial distribution of the error, adapting it to non-convex volumes such as that formed by the prostate and seminal vesicles. Said evaluation methodology, based on a new three-dimensional reconstruction algorithm and a new quantification metric, presents accurate results with high spatial resolution in a time negligible compared to the registration time. This new approach may be a useful tool to compare different deformable registration algorithms oriented to adaptive radiotherapy in prostate cancer In conclusion, this PhD thesis corroborates the postulated research hypotheses, and is intended to serve as a foundation for future advances in medical image processing in adaptive radiotherapy treatment in prostate cancer. In addition, it opens new future applications for medical image processing methods aimed at improving the adaptive radiotherapy processes in the presence of organ’s appearance changes, and increase the patient safety.

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.

Algoritmos para mineria de datos con redes de neuronas

Este trabajo propone una serie de algoritmos con el objetivo de extraer información de conjuntos de datos con redes de neuronas. Se estudian dichos algoritmos con redes de neuronas Enhenced Neural Networks (ENN), debido a que esta arquitectura tiene algunas ventajas cuando se aproximan funciones mediante redes neuronales. En la red ENN los pesos de la matriz principal varián con cada patrón, por lo que se comete un error menor en la aproximación. Las redes de neuronas ENN reúnen la información en los pesos de su red auxiliar, se propone un método para obtener información de la red a través de dichos pesos en formas de reglas y asignando un factor de certeza de dichas reglas. La red ENN obtiene un error cuadrático medio menor que el error teórico de una aproximación matemática por ejemplo mediante polinomios de Taylor. Se muestra como una red ENN, entrenada a partir un conjunto de patrones obtenido de una función de variables reales, sus pesos asociados tienen unas relaciones similares a las que se veri_can con las variables independientes con dicha función de variables reales. Las redes de neuronas ENN aproximan polinomios, se extrae conocimiento de un conjunto de datos de forma similar a la regresión estadística, resolviendo de forma más adecuada el problema de multicolionalidad en caso de existir. Las relaciones a partir de los pesos asociados de la matriz de la red auxiliar se obtienen similares a los coeficientes de una regresión para el mismo conjunto numérico. Una red ENN entrenada a partir de un conjunto de datos de una función boolena extrae el conocimiento a partir de los pesos asociados, y la influencia de las variables de la regla lógica de la función booleana, queda reejada en esos pesos asociados a la red auxiliar de la red ENN. Se plantea una red de base radial (RBF) para la clasificación y predicción en problemas forestales y agrícolas, obteniendo mejores resultados que con el modelo de regresión y otros métodos. Los resultados con una red RBF mejoran al método de regresión si existe colinealidad entre los datos que se dispone y no son muy numerosos. También se detecta que variables tienen más importancia en virtud de la variable pronóstico. Obteniendo el error cuadrático medio con redes RBF menor que con otros métodos, en particular que con el modelo de regresión. Abstract A series of algorithms is proposed in this study aiming at the goal of producing information about data groups with a neural network. These algorithms are studied with Enheced Neural Networks (ENN), owing to the fact that this structure shows sever advantages when the functions are approximated by neural networks. Main matrix weights in th ENN vary on each pattern; so, a smaller error is produced when approximating. The neural network ENN joins the weight information contained in their auxiliary network. Thus, a method to obtain information on the network through those weights is proposed by means of rules adding a certainty factor. The net ENN obtains a mean squared error smaller than the theorical one emerging from a mathematical aproximation such as, for example, by means of Taylor's polynomials. This study also shows how in a neural network ENN trained from a set of patterns obtained through a function of real variables, its associated weights have relationships similar to those ones tested by means of the independent variables connected with such functions of real variables. The neural network ENN approximates polynomials through it information about a set of data may be obtained in a similar way than through statistical regression, solving in this way possible problems of multicollinearity in a more suitable way. Relationships emerging from the associated weights in the auxiliary network matrix obtained are similar to the coeficients corresponding to a regression for the same numerical set. A net ENN trained from a boolean function data set obtains its information from its associated weights. The inuence of the variables of the boolean function logical rule are reected on those weights associated to the net auxiliar of the ENN. A radial basis neural networks (RBF) for the classification and prediction of forest and agricultural problems is proposed. This scheme obtains better results than the ones obtained by means of regression and other methods. The outputs with a net RBF better the regression method if the collineality with the available data and their amount is not very large. Detection of which variables are more important basing on the forecast variable can also be achieved, obtaining a mean squared error smaller that the ones obtained through other methods, in special the one produced by the regression pattern.

EPIC (Entorno de Páncreas Artificial con Interfaz Clínica)

La Diabetes Mellitus se define como el trastorno del metabolismo de los carbohidratos, resultante de una producción insuficiente o nula de insulina en las células beta del páncreas, o la manifestación de una sensibilidad reducida a la insulina por parte del sistema metabólico. La diabetes tipo 1 se caracteriza por la nula producción de insulina por la destrucción de las células beta del páncreas. Si no hay insulina en el torrente sanguíneo, la glucosa no puede ser absorbida por las células, produciéndose un estado de hiperglucemia en el paciente, que a medio y largo plazo si no es tratado puede ocasionar severas enfermedades, conocidos como síndromes de la diabetes. La diabetes tipo 1 es una enfermedad incurable pero controlable. La terapia para esta enfermedad consiste en la aplicación exógena de insulina con el objetivo de mantener el nivel de glucosa en sangre dentro de los límites normales. Dentro de las múltiples formas de aplicación de la insulina, en este proyecto se usará una bomba de infusión, que unida a un sensor subcutáneo de glucosa permitirá crear un lazo de control autónomo que regule la cantidad optima de insulina aplicada en cada momento. Cuando el algoritmo de control se utiliza en un sistema digital, junto con el sensor subcutáneo y bomba de infusión subcutánea, se conoce como páncreas artificial endocrino (PAE) de uso ambulatorio, hoy día todavía en fase de investigación. Estos algoritmos de control metabólico deben de ser evaluados en simulación para asegurar la integridad física de los pacientes, por lo que es necesario diseñar un sistema de simulación mediante el cual asegure la fiabilidad del PAE. Este sistema de simulación conecta los algoritmos con modelos metabólicos matemáticos para obtener una visión previa de su funcionamiento. En este escenario se diseñó DIABSIM, una herramienta desarrollada en LabViewTM, que posteriormente se trasladó a MATLABTM, y basada en el modelo matemático compartimental propuesto por Hovorka, con la que poder simular y evaluar distintos tipos de terapias y reguladores en lazo cerrado. Para comprobar que estas terapias y reguladores funcionan, una vez simulados y evaluados, se tiene que pasar a la experimentación real a través de un protocolo de ensayo clínico real, como paso previo al PEA ambulatorio. Para poder gestionar este protocolo de ensayo clínico real para la verificación de los algoritmos de control, se creó una interfaz de usuario a través de una serie de funciones de simulación y evaluación de terapias con insulina realizadas con MATLABTM (GUI: Graphics User Interface), conocido como Entorno de Páncreas artificial con Interfaz Clínica (EPIC). EPIC ha sido ya utilizada en 10 ensayos clínicos de los que se han ido proponiendo posibles mejoras, ampliaciones y/o cambios. Este proyecto propone una versión mejorada de la interfaz de usuario EPIC propuesta en un proyecto anterior para gestionar un protocolo de ensayo clínico real para la verificación de algoritmos de control en un ambiente hospitalario muy controlado, además de estudiar la viabilidad de conectar el GUI con SimulinkTM (entorno gráfico de Matlab de simulación de sistemas) para su conexión con un nuevo simulador de pacientes aprobado por la JDRF (Juvenil Diabetes Research Foundation). SUMMARY The diabetes mellitus is a metabolic disorder of carbohydrates, as result of an insufficient or null production of insulin in the beta cellules of pancreas, or the manifestation of a reduced sensibility to the insulin from the metabolic system. The type 1 diabetes is characterized for a null production of insulin due to destruction of the beta cellules. Without insulin in the bloodstream, glucose can’t be absorbed by the cellules, producing a hyperglycemia state in the patient and if pass a medium or long time and is not treated can cause severe disease like diabetes syndrome. The type 1 diabetes is an incurable disease but controllable one. The therapy for this disease consists on the exogenous insulin administration with the objective to maintain the glucose level in blood within the normal limits. For the insulin administration, in this project is used an infusion pump, that permit with a subcutaneous glucose sensor, create an autonomous control loop that regulate the optimal insulin amount apply in each moment. When the control algorithm is used in a digital system, with the subcutaneous senor and infusion subcutaneous pump, is named as “Artificial Endocrine Pancreas” for ambulatory use, currently under investigate. These metabolic control algorithms should be evaluates in simulation for assure patients’ physical integrity, for this reason is necessary to design a simulation system that assure the reliability of PAE. This simulation system connects algorithms with metabolic mathematics models for get a previous vision of its performance. In this scenario was created DIABSIMTM, a tool developed in LabView, that later was converted to MATLABTM, and based in the compartmental mathematic model proposed by Hovorka that could simulate and evaluate several different types of therapy and regulators in closed loop. To check the performance of these therapies and regulators, when have been simulated and evaluated, will be necessary to pass to real experimentation through a protocol of real clinical test like previous step to ambulatory PEA. To manage this protocol was created an user interface through the simulation and evaluation functions od therapies with insulin realized with MATLABTM (GUI: Graphics User Interface), known as “Entorno de Páncreas artificial con Interfaz Clínica” (EPIC).EPIC have been used in 10 clinical tests which have been proposed improvements, adds and changes. This project proposes a best version of user interface EPIC proposed in another project for manage a real test clinical protocol for checking control algorithms in a controlled hospital environment and besides studying viability to connect the GUI with SimulinkTM (Matlab graphical environment in systems simulation) for its connection with a new patients simulator approved for the JDRF (Juvenil Diabetes Research Foundation).