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Análisis de la relación de las variables de carga de entrenamiento y la lesionabilidad en el fútbol: revisión sistemática
El objetivo de esta revisión sistemática es conocer los métodos más utilizados en la cuantificación de la carga de entrenamiento utilizados en el fútbol y su relación con la lesionabilidad. Para que de esta manera podamos conocer las herramientas más adecuadas con el fin de tener un control de la carga de entrenamiento durante la temporada futbolÃstica que permita un rendimiento óptimo y evitar la aparición de lesiones por el uso de cargas inadecuadas
Una aproximación crÃtica al ámbito subjetivo de la futura relación laboral especial de los abogados
Como es sabido, la Ley 22/2005, de 18 de noviembre, por la que se incorporan al ordenamiento jurÃdico español diversas directivas comunitarias en materia de fiscalidad de productos energéticos y electricidad, y del régimen fiscal aplicable a las aportaciones transfronterizas a fondos de pensiones, aprobó de manera sorpresiva, las bases de la relación laboral especial de los abogados que trabajen por cuenta de despachos de abogados, disponiendo el Gobierno de un plazo de un año para proceder a la aprobación del Decreto regulador. SUMARIO: 1.- El ámbito de la relación laboral especial. Planteamiento. 2. Identificación de los sujetos de la relación laboral especial de los abogados. 2.1. Aproximación al empleador: el despacho individual o colectivo de abogados. 2.2. El trabajador de la relación laboral especial de los abogados. Rasgos definidores. 3.- Los supuestos excluidos de la relación laboral (ordinaria y especial). 3.1.- Las prestaciones autónomas de abogados para otros abogados: la vidriosa noción de la autonomÃa del despacho y la utilidad de las notas de laboralidad del artÃculo 1.1 TRLET. 3.2. Los lÃmites entre la prestación laboral y la prestación societaria. 3.3. Dos cuestiones adicionales: la especial colaboración entre abogados y las prestaciones en el seno de despachos familiares
A restriction on centralizers in finite groups
For a given m>=1, we consider the finite non-abelian groups G for which
|C_G(g):|<=m for every g in G\Z(G). We show that the order of G can be
bounded in terms of m and the largest prime divisor of the order of G. Our
approach relies on dealing first with the case where G is a non-abelian finite
p-group. In that situation, if we take m=p^k to be a power of p, we show that
|G|<=p^{2k+2} with the only exception of Q_8. This bound is best possible, and
implies that the order of G can be bounded by a function of m alone in the case
of nilpotent groups
SIDA en la ciudad de Chihuahua : una realidad negada
Al principio de la década de los ochenta hace acto de presencia un nuevo padecimiento que asombra al mundo médico primero y después a la sociedad: el VIH/Sida. Hoy el VIH/Sida ha cobrado dimensiones epidémicas, y aunque la epidemiologÃa, la virologÃa y la farmacéutica han logrado grandes avances, el flagelo ha cobrado más de trece millones de vidas en el mundo. En efecto, el VIH/Sida no es un padecimiento más; es, como ha escrito Susan Sontag, la madre de las metáforas sobre la enfermedad (Sontag, 1990).</p
Unsupervised deep learning of human brain diffusion magnetic resonance imaging tractography data
L'imagerie par résonance magnétique de diffusion est une technique non invasive permettant de connaître la microstructure organisationnelle des tissus biologiques. Les méthodes computationnelles qui exploitent la préférence orientationnelle de la diffusion dans des structures restreintes pour révéler les voies axonales de la matière blanche du cerveau sont appelées tractographie. Ces dernières années, diverses méthodes de tractographie ont été utilisées avec succès pour découvrir l'architecture de la matière blanche du cerveau. Pourtant, ces techniques de reconstruction souffrent d'un certain nombre de défauts dérivés d'ambiguïtés fondamentales liées à l'information orientationnelle. Cela a des conséquences dramatiques, puisque les cartes de connectivité de la matière blanche basées sur la tractographie sont dominées par des faux positifs. Ainsi, la grande proportion de voies invalides récupérées demeure un des principaux défis à résoudre par la tractographie pour obtenir une description anatomique fiable de la matière blanche. Des approches méthodologiques innovantes sont nécessaires pour aider à résoudre ces questions.
Les progrès récents en termes de puissance de calcul et de disponibilité des données ont rendu possible l'application réussie des approches modernes d'apprentissage automatique à une variété de problèmes, y compris les tâches de vision par ordinateur et d'analyse d'images. Ces méthodes modélisent et trouvent les motifs sous-jacents dans les données, et permettent de faire des prédictions sur de nouvelles données. De même, elles peuvent permettre d'obtenir des représentations compactes des caractéristiques intrinsèques des données d'intérêt. Les approches modernes basées sur les données, regroupées sous la famille des méthodes d'apprentissage profond, sont adoptées pour résoudre des tâches d'analyse de données d'imagerie médicale, y compris la tractographie. Dans ce contexte, les méthodes deviennent moins dépendantes des contraintes imposées par les approches classiques utilisées en tractographie. Par conséquent, les méthodes inspirées de l'apprentissage profond conviennent au changement de paradigme requis, et peuvent ouvrir de nouvelles possibilités de modélisation, en améliorant ainsi l'état de l'art en tractographie.
Dans cette thèse, un nouveau paradigme basé sur les techniques d'apprentissage de représentation est proposé pour générer et analyser des données de tractographie. En exploitant les architectures d'autoencodeurs, ce travail tente d'explorer leur capacité à trouver un code optimal pour représenter les caractéristiques des fibres de la matière blanche. Les contributions proposées exploitent ces représentations pour une variété de tâches liées à la tractographie, y compris (i) le filtrage et (ii) le regroupement efficace sur les résultats générés par d'autres méthodes, ainsi que (iii) la reconstruction proprement dite des fibres de la matière blanche en utilisant une méthode générative. Ainsi, les méthodes issues de cette thèse ont été nommées (i) FINTA (Filtering in Tractography using Autoencoders), (ii) CINTA (Clustering in Tractography using Autoencoders), et (iii) GESTA (Generative Sampling in Bundle Tractography using Autoencoders), respectivement. Les performances des méthodes proposées sont évaluées par rapport aux méthodes de l'état de l'art sur des données de diffusion synthétiques et des données de cerveaux humains chez l'adulte sain in vivo. Les résultats montrent que (i) la méthode de filtrage proposée offre une sensibilité et spécificité supérieures par rapport à d'autres méthodes de l'état de l'art; (ii) le regroupement des tractes dans des faisceaux est fait de manière consistante; et (iii) l'approche générative échantillonnant des tractes comble mieux l'espace de la matière blanche dans des régions difficiles à reconstruire. Enfin, cette thèse révèle les possibilités des autoencodeurs pour l'analyse des données des fibres de la matière blanche, et ouvre la voie à fournir des données de tractographie plus fiables.Abstract : Diffusion magnetic resonance imaging is a non-invasive technique providing insights into the organizational microstructure of biological tissues. The computational methods that exploit the orientational preference of the diffusion in restricted structures to reveal the brain's white matter axonal pathways are called tractography. In recent years, a variety of tractography methods have been successfully used to uncover the brain's white matter architecture. Yet, these reconstruction techniques suffer from a number of shortcomings derived from fundamental ambiguities inherent to the orientation information. This has dramatic consequences, since current tractography-based white matter connectivity maps are dominated by false positive connections. Thus, the large proportion of invalid pathways recovered remains one of the main challenges to be solved by tractography to obtain a reliable anatomical description of the white matter. Methodological innovative approaches are required to help solving these questions. Recent advances in computational power and data availability have made it possible to successfully apply modern machine learning approaches to a variety of problems, including computer vision and image analysis tasks. These methods model and learn the underlying patterns in the data, and allow making accurate predictions on new data. Similarly, they may enable to obtain compact representations of the intrinsic features of the data of interest. Modern data-driven approaches, grouped under the family of deep learning methods, are being adopted to solve medical imaging data analysis tasks, including tractography. In this context, the proposed methods are less dependent on the constraints imposed by current tractography approaches. Hence, deep learning-inspired methods are suit for the required paradigm shift, may open new modeling possibilities, and thus improve the state of the art in tractography. In this thesis, a new paradigm based on representation learning techniques is proposed to generate and to analyze tractography data. By harnessing autoencoder architectures, this work explores their ability to find an optimal code to represent the features of the white matter fiber pathways. The contributions exploit such representations for a variety of tractography-related tasks, including efficient (i) filtering and (ii) clustering on results generated by other methods, and (iii) the white matter pathway reconstruction itself using a generative method. The methods issued from this thesis have been named (i) FINTA (Filtering in Tractography using Autoencoders), (ii) CINTA (Clustering in Tractography using Autoencoders), and (iii) GESTA (Generative Sampling in Bundle Tractography using Autoencoders), respectively. The proposed methods' performance is assessed against current state-of-the-art methods on synthetic data and healthy adult human brain in vivo data. Results show that the (i) introduced filtering method has superior sensitivity and specificity over other state-of-the-art methods; (ii) the clustering method groups streamlines into anatomically coherent bundles with a high degree of consistency; and (iii) the generative streamline sampling technique successfully improves the white matter coverage in hard-to-track bundles. In summary, this thesis unlocks the potential of deep autoencoder-based models for white matter data analysis, and paves the way towards delivering more reliable tractography data
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