Manejo anestésico para una Cesárea en Paciente con enfermedad de Charcot–Marie–Tooth – 2ª Parte

Tras explicarle a la paciente las opciones, con sus posibles complicaciones, manifiesta que en la medida de lo posible prefiere que no se opte por la Anestesia General. Por esto, acepta la Anestesia Espinal, que creemos que es lo más conveniente

Manejo anestésico para una cesárea en paciente con enfermedad de Charcot–Marie–Tooth - 1ª Parte

Exponemos el caso de una paciente diagnosticada de enfermedad de Charcot-Marie-Tooth (ECMT) en la infancia, que es programada para cesárea electiva. La ECMT es una enfermedad hereditaria autosómica dominante, cursa con una neuropatía motora y sensorial de evolución lenta y progresiva. Se estima que su incidencia es de 1:10.000 en la población. Clínicamente se caracteriza por afectar a las extremidades inferiores, causando debilidad y atrofia muscular con deformidades importantes del pie. La neuropatía sensorial produce el desgaste y la pérdida temprana de los reflejos tendinosos profundos. En muchos casos, hay un componente sensorial que resulta en una pérdida de sensación (calor, frío y dolor). Los estadios avanzados de la enfermedad se caracterizan por pérdida de la sensibilidad con distribución en guante. Los síntomas clínicos y su progresión ocasionan un deterioro de la regulación de la temperatura corporal y la ausencia de sudoración

Red docente para el seguimiento de las Prácticas Externas. Facultad de Filosofía y Letras

La presente memoria es el resultado del trabajo realizado durante el curso académico 2013-2014 por la Red docente para el seguimiento de las Prácticas Externas en la Facultad de Filosofía y Letras en el marco del Proyecto «Redes de Investigación en docencia universitaria». Esta Red ha contado con la colaboración de los diferentes tutores académicos de las diez Titulaciones de nuestra Facultad: Estudios Ingleses, Filología Catalana, Español: Lengua y Literaturas, Estudios Franceses, Estudios Árabes e Islámicos, Geografía y Ordenación del Territorio, Historia, Humanidades, Traducción e Interpretación y Turismo; así como con la inestimable labor de la Gestora de Prácticas en Empresa: Ana Belén Martín-Portugués Giménez de los Galanes. El propósito fundamental de la Red ha sido efectuar un seguimiento de las prácticas curriculares tras su primer año de funcionamiento como asignatura en los distintos Grados. Para ello, no solo se ha reflexionado acerca de los posibles problemas que han ido surgiendo y de las posibles propuestas de mejora, sino también se ha llevado a cabo una revisión de la documentación existente para el seguimiento de las prácticas y para su evaluación, con el fin de que se adecue a lo que se nos exigirá en la acreditación de los Títulos

On the use of Probabilistic Graphical Models: Bayesian and Dependency networks

Esta tesis está centrada en el campo de los modelos gráficos probabilísticos. En ella se desarrollan propuestas centradas en las redes Bayesianas y redes de dependencia. En cuanto a las redes Bayesianas se presentan una serie de algoritmos de aprendizaje estrutural eficientes basados en el paradigma de búsqueda con métrica. Esta familia de algoritmos propuestos se basan en la restricción del espacio de búsqueda durante el propio proceso de búsqueda para reducir, de manera considerable, el coste computacional del mismo. Asimismo, se demustra teóricamente que el resultado obtenido por estos algoritmos es un mapa de independencia (I-mapa) de la distribución original, de forma que se garantiza un resultado con una calidad mínima. En cuanto a los desarrollos realizados con redes de dependencia, éstos se encuadran en dos bloques. Por un lado la clasificación automática y por otro el uso de este modelo en optimización combinatoria dentro de los algoritmos de estimación de distribuciones (AED). En el primer caso se presentan tres propuestas principales para usar las redes de dependencia en clasificación. En la primera se propone un algorimo que aprende el modelo utilizando test de independencia. En la segunda se propone el aprendizaje de una red de dependencia como paso intermedio para aprender un clasificador basado en red Bayesiana. Por último, se presenta un clasificador con redes de dependecia basado en el paradigma de multi-redes, o multinets en inglés. En este punto se hace uso de otra propuesta presentada en esta tesis para paliar unos de los problemas intrínsecos de las redes de dependencia: las inconsistencias paramétricas. En lo que concierne al uso de las redes de dependencia con AEDs se presentan dos algoritmos, siendo el segúndo una evolución y mejora del primero. Ellos están basados en la facilidad de aprendizaje de las redes de dependencia y además presentan la novedad de generar un modelo multivariado cuando en el aprendizaje sólo se han utilizado estadísticos de orden dos, con el consiguiente ahorro computacional. La evolución de la segunda propuesta se basa en modelar las distribuciones de probabilidad de cada variable del modelo mediante la combinación de distribuciones bivariadas utilizando funciones de combinación, en este caso la función media

Finding out general tendencies in speckle noise reduction in ultrasound images

This article investigates and compiles some of the techniques mostly used in the smoothing or suppression of speckle noise in ultrasound images. With this information, a comparison of all the methods studied is done based on an experiment, using quality metrics to test their performance and show the benefits each one can contribute. To test the methods, a synthetic, noise-free image of a kidney is created and later simulations using Field II program to corrupt it are performed. This way, the smoothing techniques can be compared using numeric metrics, taking the noise-free image as a reference. Since real ultrasound images are already noise corrupted images and real noise-free images do not exist, conventional metrics cannot be used to indicate the quality obtained with filtering. Nevertheless, we propose the use of the tendencies observed in our study in real images