XIV Foro Internacional sobre la Evaluación de la Calidad de la Investigación y de la Educación Superior (FECIES)

Introducción. El Proceso de Bolonia ha impulsado un nuevo modelo educativo que pretende centrar las metodologías docentes en el aprendizaje de los estudiantes, priorizando el manejo de herramientas por encima de la mera acumulación de conocimientos. Objetivo. El objetivo de este trabajo es evaluar la eficacia del aprendizaje colaborativo en la asignatura “Sistemas de Comunicación”, que se imparte en la E.T.S. Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid. Método. Se emplearon diferentes herramientas basadas en el aprendizaje colaborativo dentro de la “Práctica sobre telefonía móvil de cuarta generación”. Dicha práctica está compuesta por diferentes actividades: (i) Trabajo escrito individual; (ii) Actividad de revisión por pares; (iii) Debate; (iv) Actividad puzle; (v) Trabajo escrito grupal; y (vi) Exposición y defensa del trabajo grupal. Resultados. Las encuestas realizadas a los alumnos mostraron que están muy satisfechos con esta práctica, puesto que les ha permitido desarrollar diferentes competencias transversales. Además, los alumnos obtuvieron una mayor calificación en el examen final de la asignatura en la pregunta sobre telefonía móvil de cuarta generación (Calificación sobre 1 punto = 0.59 0.33 puntos, media desviación estándar) que en la pregunta análoga sobre telefonía móvil de tercera generación, tema impartido utilizando una metodología docente tradicional (Calificación sobre 1 punto = 0.51 0.34 puntos). Conclusiones. El aprendizaje colaborativo no sólo permite a los alumnos adquirir competencias transversales, sino que además les permite interiorizar más conocimientos teóricos que la docencia tradicional

Combination of global features for the automatic quality assessment of retinal images

Producción CientíficaDiabetic retinopathy (DR) is one of the most common causes of visual loss in developed countries. Computer-aided diagnosis systems aimed at detecting DR can reduce the workload of ophthalmologists in screening programs. Nevertheless, a large number of retinal images cannot be analyzed by physicians and automatic methods due to poor quality. Automatic retinal image quality assessment (RIQA) is needed before image analysis. The purpose of this study was to combine novel generic quality features to develop a RIQA method. Several features were calculated from retinal images to achieve this goal. Features derived from the spatial and spectral entropy-based quality (SSEQ) and the natural images quality evaluator (NIQE) methods were extracted. They were combined with novel sharpness and luminosity measures based on the continuous wavelet transform (CWT) and the hue saturation value (HSV) color model, respectively. A subset of non-redundant features was selected using the fast correlation-based filter (FCBF) method. Subsequently, a multilayer perceptron (MLP) neural network was used to obtain the quality of images from the selected features. Classification results achieved 91.46% accuracy, 92.04% sensitivity, and 87.92% specificity. Results suggest that the proposed RIQA method could be applied in a more general computer-aided diagnosis system aimed at detecting a variety of retinal pathologies such as DR and age-related macular degeneration.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades - Fondo Europeo de Desarrollo Regional (projects RTC-2015-3467-1 and DPI2017-84280-R

Effect of infusion tests on the dynamical properties of intracranial pressure in hydrocephalus

Producción CientíficaHydrocephalus comprises a number of conditions characterised by clinical symptoms, dilated ventricles and anomalous cerebrospinal fluid (CSF) dynamics. Infusion tests (ITs) are usually performed to study CSF circulation and in the preoperatory evaluation of patients with hydrocephalus. The study of intracranial pressure (ICP) signals recorded during ITs could be useful to gain insight into the underlying pathophysiology of this condition and to further support treatment decisions. In this study, two wavelet parameters, wavelet turbulence (WT) and wavelet entropy (WE), were analysed in order to characterise the variability, irregularity and similarity in spectral content of ICP signals in hydrocephalus.Ministerio de Economía y Competitividad (TEC2014-53196-R)Junta de Castilla y León (project VA059U13

Assessment of airflow and oximetry signals to detect pediatric sleep apnea-hypopnea syndrome using AdaBoost

Producción CientíficaThe reference standard to diagnose pediatric Obstructive Sleep Apnea (OSA) syndrome is an overnight polysomnographic evaluation. When polysomnography is either unavailable or has limited availability, OSA screening may comprise the automatic analysis of a minimum number of signals. The primary objective of this study was to evaluate the complementarity of airflow (AF) and oximetry (SpO2) signals to automatically detect pediatric OSA. Additionally, a secondary goal was to assess the utility of a multiclass AdaBoost classifier to predict OSA severity in children. We extracted the same features from AF and SpO2 signals from 974 pediatric subjects. We also obtained the 3% Oxygen Desaturation Index (ODI) as a common clinically used variable. Then, feature selection was conducted using the Fast Correlation-Based Filter method and AdaBoost classifiers were evaluated. Models combining ODI 3% and AF features outperformed the diagnostic performance of each signal alone, reaching 0.39 Cohens’s kappa in the four-class classification task. OSA vs. No OSA accuracies reached 81.28%, 82.05% and 90.26% in the apnea–hypopnea index cutoffs 1, 5 and 10 events/h, respectively. The most relevant information from SpO2 was redundant with ODI 3%, and AF was complementary to them. Thus, the joint analysis of AF and SpO2 enhanced the diagnostic performance of each signal alone using AdaBoost, thereby enabling a potential screening alternative for OSA in children.Ministerio de Ciencia e Innovación - FEDER (DPI2017-84280-R y RTC-2017-6516-1)Comisión Europea - FEDER (Programa de Cooperación Interreg V-A España-Portugal POCTEP 2014–2020)Ministerio de Ciencia e Innovación - Ministerio de Universidades (PRE2018-085219)US National Institutes of Health (grants HL130984 and HL140548

An explainable deep-learning architecture for pediatric sleep apnea identification from overnight airflow and oximetry signals

Producción CientíficaDeep-learning algorithms have been proposed to analyze overnight airflow (AF) and oximetry (SpO2) signals to simplify the diagnosis of pediatric obstructive sleep apnea (OSA), but current algorithms are hardly interpretable. Explainable artificial intelligence (XAI) algorithms can clarify the models-derived predictions on these signals, enhancing their diagnostic trustworthiness. Here, we assess an explainable architecture that combines convolutional and recurrent neural networks (CNN + RNN) to detect pediatric OSA and its severity. AF and SpO2 were obtained from the Childhood Adenotonsillectomy Trial (CHAT) public database (n = 1,638) and a proprietary database (n = 974). These signals were arranged in 30-min segments and processed by the CNN + RNN architecture to derive the number of apneic events per segment. The apnea-hypopnea index (AHI) was computed from the CNN + RNN-derived estimates and grouped into four OSA severity levels. The Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) XAI algorithm was used to identify and interpret novel OSA-related patterns of interest. The AHI regression reached very high agreement (intraclass correlation coefficient > 0.9), while OSA severity classification achieved 4-class accuracies 74.51% and 62.31%, and 4-class Cohen’s Kappa 0.6231 and 0.4495, in CHAT and the private datasets, respectively. All diagnostic accuracies on increasing AHI cutoffs (1, 5 and 10 events/h) surpassed 84%. The Grad-CAM heatmaps revealed that the model focuses on sudden AF cessations and SpO2 drops to detect apneas and hypopneas with desaturations, and often discards patterns of hypopneas linked to arousals. Therefore, an interpretable CNN + RNN model to analyze AF and SpO2 can be helpful as a diagnostic alternative in symptomatic children at risk of OSA.Ministerio de Ciencia e Innovación /AEI/10.13039/501100011033/ FEDER (grants PID2020-115468RB-I00 and PDC2021-120775-I00)CIBER -Consorcio Centro de Investigación Biomédica en Red- (CB19/01/00012), Instituto de Salud Carlos IIINational Institutes of Health (HL083075, HL083129, UL1-RR-024134, UL1 RR024989)National Heart, Lung, and Blood Institute (R24 HL114473, 75N92019R002)Ministerio de Ciencia e Innovación - Agencia Estatal de Investigación- “Ramón y Cajal” grant (RYC2019-028566-I

Libro de Actas de la "I Jornada para Alumnos de Trabajo Fin de Grado y Trabajo Fin de Máster: Uso Efectivo de Herramientas TIC"

Innovación EducativaEste libro de resúmenes engloba los trabajos presentados en la “I Jornada para alumnos de Trabajo Fin de Grado (TFG) y Trabajo Fin de Máster (TFM). Uso efectivo de herramientas TIC”, celebrada en Valladolid el 21 de marzo de 2019. Los trabajos aceptados tienen como autores a alumnos de TFG o TFM que han presentado su tema de estudio de TFG/TFM y los principales resultados obtenidos hasta el momento de acuerdo con los requisitos formales de la Jornada. Estos resúmenes cubren un amplio rango de temáticas, incluyendo el procesado de señales e imágenes o el diseño de dispositivos y redes de comunicaciones, entre otros. Todos los trabajos han seguido un proceso de revisión riguroso, siendo evaluados en profundidad por los miembros del Comité Organizador. Los editores del libro de resúmenes de la “I Jornada para alumnos de Trabajo Fin de Grado (TFG) y Trabajo Fin de Máster (TFM). Uso efectivo de herramientas TIC” agradecen enormemente a todos los alumnos, profesores y ponentes su participación en la Jornada, ya que su contribución ha sido imprescindible para la celebración de este evento.Vicerrectorado de Docencia de la Universidad de Valladolid (PID Nº 55: “Nuevas propuestas en la tutorización de Trabajos Fin de Grado y Trabajos Fin de Máster con el apoyo de entornos virtuales de aprendizaje colaborativo"

Alterations of Effective Connectivity Patterns in Mild Cognitive Impairment: An MEG Study

Producción CientíficaNeuroimaging techniques have demonstrated over the years their ability to characterize the brain abnormalities associated with different neurodegenerative diseases. Among all these techniques, magnetoencephalography (MEG) stands out by its high temporal resolution and noninvasiveness. The aim of the present study is to explore the coupling patterns of resting-state MEG activity in subjects with mild cognitive impairment (MCI). To achieve this goal, five minutes of spontaneous MEG activity were acquired with a 148- channel whole-head magnetometer from 18 MCI patients and 26 healthy controls. Interchannel relationships were investigated by means of two complementary coupling measures: coherence and Granger causality. Coherence is a classical method of functional connectivity, while Granger causality quantifies effective (or causal) connectivity. Both measures were calculated in the five conventional frequency bands: delta (d, 1-4 Hz), theta (q, 4-8 Hz), alpha (a, 8-13 Hz), beta (b, 13-30 Hz), and gamma (g, 30-45Hz). Our results showed that connectivity values were lower for MCI patients than for controls in all frequency bands. However, only Granger causality revealed statistically significant differences between groups (p-values < 0.05, FDR corrected Mann-Whitney U-test), mainly in the beta band. Our results support the role of MCI as a disconnection syndrome, which elicits early alterations in effective connectivity patterns. These findings can be helpful to identify the neural substrates involved in prodromal stages of dementia.This research was supported by ‘Ministerio de Economía y Competitividad’ and ‘European Regional Development Fund’ under project TEC2014-53196-R, by ‘European Commission’ and ‘European Regional Development Fund’ under project ‘Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer’ (‘Cooperation Programme Interreg V-A Spain-Portugal POCTEP 2014-2020’), and by ‘Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León’ under project VA037U16. Pablo Núñez was in receipt of a ‘Promoción de empleo joven e implantación de la Garantía Juvenil en I+D+i’ grant from ‘Ministerio de Economía y Competitividad’ and University of Valladolid

XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2017)

Producción CientíficaLa retinopatía diabética (RD) es una importante causa de pérdida de visión en la población activa de los países desarrollados. Los sistemas automáticos basados en la detección de lesiones asociadas a la RD pueden ser de gran ayuda para el diagnóstico temprano de la enfermedad. El objetivo de este trabajo fue detectar automáticamente las lesiones rojizas (LR), entre las que se incluyen microaneurismas (MA) y hemorragias (HE). En primer lugar, en una etapa de preprocesado se normalizaron las imágenes de entrada. A continuación, se segmentaron las regiones candidatas a ser LR. Para ello se aplicó la técnica DeltaE, que mide diferencias de color, junto con un filtro Laplaciano de Gaussiana. Por último, se clasificaron los candidatos haciendo uso de una red neuronal Multilayer Perceptron (MLP). La base de datos (BD) empleada contenía 210 retinografías. El 50% presentaba algún tipo de LR y el otro 50% se correspondía con retinas sanas. La BD se dividió aleatoriamente en un conjunto de entrenamiento (105 imágenes) y en otro de test (105 imágenes). Considerando un criterio basado en píxel, se obtuvo una sensibilidad del 79.2% y un valor predictivo positivo del 76.3%. Con un criterio basado en imagen, se alcanzó un 81.8% de precisión, un 85.5% de sensibilidad y un 76.3% de especificidad.Este trabajo ha sido financiado por el ‘Ministerio de Economía y Competitividad’ y el ‘Fondo Europeo de Desarrollo Regional’ (FEDER) bajo los proyectos RTC- 2015-3467-1 y TEC2014-53196-R, por la ‘Comisión Europea’ y el FEDER bajo el proyecto ‘Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda al diagnóstico de la enfermedad del Alzhiemer’ (Programa de cooperación Interreg V-A Spain-Portugal POCTEP 2014-2020') y por la ‘Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León’ y FEDER bajo el proyecto VA037U16

XXXIV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ineniería Biomédica (CASEIB 2016)

Producción CientíficaLa detección de estructuras oculares es una tarea importante en el análisis de retinografías para el diagnóstico de diversas enfermedades. La localización de la papila y de la fóvea es trascendental para la detección de lesiones en la retina. En este trabajo se han propuesto dos métodos automáticos de localización de la papila y la fóvea. El primer método se basó en la apariencia brillante y circular que caracteriza la papila así como en la posición de los principales vasos sanguíneos, que discurren verticalmente por ella. Para el método de localización de la fóvea, se consideró la pigmentación oscura de la zona macular y su distancia a la papila. Se utilizaron 159 retinografías separadas en un grupo de entrenamiento (80 imágenes) y en uno de test (79 imágenes). La precisión alcanzada para ambos métodos fue del 100% permitiendo una distancia de error máxima equivalente a un radio de papila. Los resultados obtenidos indican que los métodos propuestos son útiles para detectar las dos estructuras oculares mencionadas en retinografías.Este trabajo ha sido financiado por los proyectos RTC-2015-3467-1 y TEC2014-53196-R del Ministerio de Economía y Competitividad y FEDER y por el proyecto VA037U16 de la Consejería de Educación (Junta de Castilla y León)

Anexo I - Incorporación de nuevos entornos de aprendizaje colaborativos en la tutorización de Trabajos Fin de Grado y Trabajos Fin de Máster

Anexo I de la memoria final del Proyecto de Innovación Docente (PID) correspondiente a la convocatoria 2017/2018: PID Nº 43 (“Incorporación de nuevos entornos de aprendizaje colaborativos en la tutorización de Trabajos Fin de Grado y Trabajos Fin de Máster ")Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaVicerrectorado de Docencia de la Universidad de Valladolid (PID Nº 43: “Incorporación de nuevos entornos de aprendizaje colaborativos en la tutorización de Trabajos Fin de Grado y Trabajos Fin de Máster "