Procesamiento y almacenamiento distribuido de imágenes basados en grafos: Aplicación para recuperación de información en imágenes muy grandes

El almacenamiento y tratamiento de señales digitales es un campo muy importante de la informática. Dichas señales contienen información valiosa que ha de ser extrada y transformada para poder ser utilizada. En la presente tesis doctoral se han creado métodos para almacenar, procesar y recuperar información de las regiones contenidas en una imagen, en especial en imágenes de gran tamaño. Como base del trabajo se ha diseñado una estructura de datos de tipo grafo para poder almacenar todas las regiones contenidas en una imagen. En esta estructura de datos se pueden guardar tanto los descriptores de bajo nivel de las regiones como las relaciones estructurales entre las distintas regiones de la imagen. En los sistemas de almacenamiento de imágenes es una práctica habitual distribuir las imágenes para mejorar el rendimiento. Más allá de este tipo de distribución, una característica distintiva y novedosa de la estructura de datos creada en la presente investigación es que puede funcionar de forma distribuida de manera que una imagen grande puede ser dividida en varias subimagenes, y dichas sub-imágenes pueden ser almacenadas de forma separada en varios servidores. También se han adaptado algunos métodos y algoritmos pertenecientes a la Morfología Matemática para trabajar directamente sobre la estructura de datos distribuida. De esta manera, se pueden procesar todas las sub-imágenes de una misma imagen sin necesidad de reconstruir la imagen inicial. Finalmente, haciendo uso de la estructura de datos y de los métodos desarrollados se ha creado un prototipo de sistema multi-agente capaz de almacenar y procesar imágenes grandes. Este prototipo permite realizar consultas para recuperar información perteneciente a regiones de una imagen almacenada en el sistema sin necesidad de volver a ser procesada. En la experimentación realizada, resumida en los resultados presentados, se muestra que la división y distribución de una imagen en varias sub-imágenes reduce los tiempos de almacenamiento, procesamiento y recuperación de la información

Biomedical ontologies in post-genomic information systems

After the completion of the Human Genome Project, a new, post genomic era, is beginning to analyze and interpret the huge amount of genomic information. Information methods and techniques from areas such as database integration, information retrieval, knowledge discovery in databases (KDD)and decision support systems (DSS) are needed. These systems should take into account idiosyncratic differences between these two interacting fields, medicine and biology. Their correspondent medical informatics (MI) and bioinformatics (BI) should also interact and there is a need for a point to support the communication. Biomedical ontologies can be used to enhance biomedical information systems, providing a knowledge sharing framework. However, ontology tools are still in its infancy and there is a need of standards, services, automatic management tools, etc… to be able to properly apply this technology environment. Nevertheless, ontologies are just the technical framework the most important issue is the content and the use policy