Mejora en la detección de microcalcificaciones en mamografías digitalizadas mediante la aplicación de arquitecturas neuronales

Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicació

Pattern classification with missing values using multitask learning

In many real-life applications it is important to know how to deal with missing data (incomplete feature vectors). The ability of handling missing data has become a fundamental requirement for pattern classification because inappropriate treatment of missing data may cause large errors or false results on classification. A novel effective neural network is proposed to handle missing values in incomplete patterns with Multitask Learning (MTL). In our approach, a MTL neural network learns in parallel the classification task and the different tasks associated to incomplete features. During the MTL process, missing values are estimated or imputed. Missing data imputation is guided and oriented by the classification task, i.e., imputed values are those that contribute to improve the learning. We prove the robustness of this MTL neural network for handling missing values in classification problems from UCI database.This work will stimulate future works in many directions. Some of them are using different error functions (crossentropy error in discrete tasks, and sum-of-squares error in continuous tasks), adding an EM-model to probability density estimation into the proposed MTL scheme, setting the number of neurons in each subnetwork dynamically using constructive learning, an extensive comparison with other imputation methods, to use this procedure in regression problems, and extending the proposed method to different machines, e.g., Support Vector Machines (SVM)

Estimación de densidad de probabilidad mediante ventanas de Parzen

Este trabajo presenta la estimación de funciones de densidad de probabilidad mediante ventanas de Parzen, que constituye una de las técnicas no-paramétricas más extendidas en este campo. Se analizan experimentalmente sus capacidades en un problema de procesado de imagenAsociación de Jóvenes Investigadores de Cartagena, (AJICT). Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT, (ETSII). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos, Canales, y Puertos y de Ingeniería de Minas, (EICM). Fundación Séneca, Agencia Regional de Ciencia y Tecnología. Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Grupo Aquilin

Red neural multitarea para problemas de decisión con información incompleta

Missing data is a common problem that appears in many real applications. Handling missing data is a essential requirement for pattern classification because inappropriate treatment of missing data may cause large errors or false results on classification. A classical approach is to estimate and fill the missing values. Up to now, proposed methods are efficient but they do not focus the missing data estimation to pattern classification. In this work, we propose a novel neural network that uses the advantages of Multitask Learning (MTL) to classify patterns with incomplete data. A MTL neural network learns at the same time the classification task and the different task associated to incomplete features. Missing data estimation is guided and oriented by the classification task during the MTL process. Obtained results based on real and artificial classification problems demonstrate the advantages of the proposed algorithm

Imputación de datos incompletos y clasificación de patrones mediante aprendizaje multitarea

Almost all research on supervised learning is based on the assumption that training data are completely observable, but it is not a common situation because real world databases are rarely complete. The ability of handling missing data has become a fundamental requirement for machine learning. Up to now, proposed methods consider the problem as two separated tasks, main task and imputation task, and solve them separately (Single Task Learning, STL). In this paper, a new effective method is proposed to handle missing features in incomplete databases with Multitask Learning (MTL). This approach uses the imputation task as extra task and learning in parallel with the main task. Thus, imputation is guided and oriented by the learning process, i.e., imputed values are those that contribute to improve the learning. In this paper we use the advantages of MTL to handling missing data and analyze its robustness for handling different missing variables in real an artificial data sets.Este trabajo está parcialmente financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto TIC2002-03033

Nuevas tendencias en redes neuronales artificiales: extreme learning machine

Las redes neuronales artificiales han sido ampliamente utilizadas para resolver problemas de diagnosis médica, reconocimiento de voz, predicción de índices bursatiles, etc. A pesar de ello, presentan como claros inconvenientes el elevado tiempo de cálculo necesario y la convergencia a mínimos locales. Este artículo analiza un novedoso, rápido y eficiente método para el entrenamiento de redes tipo “feed-forward” conocido como Extreme Learning Machine.Este trabajo está parcialmente financiado por el MEC a través del proyecto TEC2006-13338/TCM

Implementación eficiente de los métodos variacionales de registro de imagen

Los métodos de registro de imagen se clasifican habitualmente en dos grandes grupos: métodos paramétricos, donde los puntos de referencia (o landmarks) juegan un papel importante, y métodos no paramétricos, los cuales se basan en la minimización de una medida de distancia que se expresa mediante un sistema de ecuaciones en derivadas parciales (PDEs)Este trabajo ha sido parcialmente subvencionado por el Ministerio de Educación y Ciencia, a través del proyecto TEC2006-13338/TCM

Informática aplicada: prácticas para aprender a programar en lenguaje C

Aprender el primer lenguaje de programación es una labor engorrosa y con frecuencia antipática. Requiere bastante estudio; pero especialmente exige, de quien emprende esta tarea de aprendizaje, muchas horas de trabajo delante de un ordenador. Y es que, aunque pueda parecer una obviedad, en realidad no hay otro camino: para aprender a programar, hay que programar. Ésta es una recomendación clásica que se repite en el primer día de clase de cualquier asignatura relacionada con la programación y el desarrollo software. Ni mucho menos es suficiente con copiar y entender el código que el profesor explica en clase, el alumno debe llegar a ser capaz de crear su propio código. A algunos alumnos les ocurre que con relativa facilidad comienzan a comprender el código propuesto por otros; pero eso no implica ni de lejos que ya hayan aprendido a programar. Hay que empezar desarrollando programas muy cortos y sencillos: nunca olvidará su primer programa llamado “Hola Mundo”. Para implementar esos primeros programas únicamente deberá copiar literalmente el código y compilar. Aunque eso pueda parecer una tarea fácil, en sus primeros pasos cometerá una gran cantidad de errores sintácticos y surgen las típicas preguntas del tipo ¿por sólo un punto y coma ya no se puede compilar este código? Es el principio de nuestro camino en el mundo de la programación… Para aprender a programar hay que picar código. Tras muchas horas de trabajo intentando desarrollar los programas que se plantean, donde incluso dan ganas de destrozar el ordenador, se comienza a ver la luz al final de túnel: el alumno consigue entender perfectamente esos programas de unas pocas líneas de código que parecían indescifrables hace unos días, e incluso puede proponer mejoras a dicho código. A partir de ese momento quizá comience ya a disfrutar programando. Este ciclo de aprendizaje lo hemos ‘sufrido’ todos y, de hecho, seguimos aprendiendo cada vez que creamos un nuevo código. El objetivo principal que nos planteamos los autores al preparar este manual ha sido ofrecer al alumno novel una guía para el aprendizaje de los fundamentos de la programación en lenguaje C a través de prácticas. Al contrario que los clásicos boletines de prácticas formados por una simple colección de ejercicios, hemos querido desarrollar los diez capítulos que componen este libro desde un punto de vista muy didáctico: explicando detalladamente los conceptos teóricos a través de ejemplos prácticos resueltos, siguiendo cada uno de los pasos que el alumno da en su camino de iniciación en la programación. Este manual es el resultado del trabajo conjunto que hemos realizado ambos profesores en el Centro Universitario para la Defensa (CUD) ubicado en la Academia General del Aire (AGA), centro adscrito a la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), desde Septiembre de 2010. En particular,es el primer libro docente publicado en el CUD de San Javier y complementa al libro “Informática Aplicada. Programación en Lenguaje C”. Agradecemos recibir todas las sugerencias que puedan ayudar a mejorar las futuras ediciones de este manual. Nuestras direcciones de correo electrónico son [email protected] y [email protected]. Por último, agradecemos poder trabajar al servicio de todos nuestros alumnos. A todos ellos va dedicado especialmente este libro.Fundamentos de informáticaIngeniería Industria

Desarrollo de morbi-mortalidad en pacientes con apnea obstructiva del sueño (AOS). Cohorte EPIOSA

Antecedentes: La apnea obstructiva del sueño (AOS) es el trastorno de sueño más prevalente y se asocia con exceso de comorbilidades que en sí mismas suponen un incremento de riesgo de morbi-mortalidad cardiovascular (CVS). Los estudios disponibles incluyen pacientes con AOS y comorbilidades asociadas de forma que no está bien establecido el papel propio de la AOS en relación con la afectación CVS.Objetivos: Objetivo principal: evaluar la incidencia de eventos CVS y mortalidad en pacientes con AOS y no AOS, sin comorbilidad CVS asociada. Objetivos secundarios: 1) Determinar la prevalencia de ateroesclerosis subclínica (AS) en pacientes con AOS y su relación con la incidencia de morbilidades CVS y 2) valorar la efectividad del tratamiento con presión positiva aérea continua (CPAP) en el desarrollo de los eventos CVS. Material y métodos: Se llevo a cabo una actualización del estado de salud y del desarrollo de nuevos CVS y, en su caso, eventos fatales en la Cohorte Epigenetics Modification in Obstructive Sleep Apnea (EPIOSA) (ClinicalTrials.gov: NCT02131610). Esta cohorte prospectiva incluyó 454 sujetos sin enfermedades crónicas asociadas, 363 (80%) con AOS y 91 (20%) sin AOS. Las principales variables registradas en la visita de reclutamiento fueron: edad, talla, peso, estado civil, origen étnico, situación laboral, tensión arterial sistólica (TAS), tensión arterial diastólica (TAD), antecedentes médicos, cuestionarios de nutrición, escala de somnolencia diurna de Epworth (ESE), poligrafía respiratoria de sueño (PR), ecografía de carótida y analítica sanguínea. A partir de la PR se calculó el índice de apnea hipopnea (IAH) y se definió la presencia de AOS en casos de IAH con 5 o más eventos/hora. A lo largo del seguimiento, se registran anualmente los datos de morbimortalidad de todos los sujetos. Mi contribución en este estudio EPIOSA, que ha sido la base para este trabajo de fin de grado (TFG), ha sido actualizar los eventos de salud al primer trimestre de 2022 y realizar las inferencias analíticas correspondientes de acuerdo con los objetivos anteriormente enunciados. El análisis se realizó mediante el programa Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) y la búsqueda de artículos relevantes se llevó a cabo por medio de PubMed y los Descriptores en Ciencias de la Salud (DeCS). Resultados: La cohorte está actualmente formada por un 80% de hombres. La mediana de la edad fue de 47 años en AOS y 40 años en no AOS. La prevalencia de AS fue de 24% y 8% respectivamente, diferencia significativa ajustada por edad (p=0,02). Durante los 6,5 años de seguimiento, ningún paciente falleció; no obstante, 15 desarrollaron al menos un evento CVS, 14 de ellos con AOS. Las variables que se asociaron con una mayor incidencia de eventos CVS fueron la edad y la presencia de AS en la visita inicial. Sin embargo, en el análisis de regresión multivariante incluyendo ambas variables y ajustando el modelo con IMC, solo la edad resultó predictora de eventos CVS con una tasa (OR) de 1,09 (IC95% 1,02 – 1,16). De los 14 pacientes con AOS que desarrollaron eventos CVS, 12 no fueron tratados con CPAP y 2 recibieron tratamiento con CPAP (p=0,744).Conclusiones: Los pacientes con AOS sin otras comorbilidades asociadas muestran una mayor prevalencia de AS. Este TFG muestra que los pacientes con AOS sin tratamiento presentan mayor incidencia de eventos CVS, pero solo la edad resultó predictora de los mismos. Existe una menor tendencia a desarrollar eventos CVS en los pacientes con AOS tratados con CPAP, pero el tamaño muestral y/o el tiempo insuficiente de seguimiento no permitió alcanzar significación estadística necesaria para ratificar el rendimiento del tratamiento en la prevención del desarrollo de eventos CVS en AOS. Palabras clave: Apnea obstructiva del sueño, eventos cardiovasculares, presión positiva aérea continua, ateroesclerosis subclínica.<br /

Aprendizaje multitarea mediante arquitecturas neuronales basadas en subredes privadas

Human learning frequently involves learning several tasks simultaneously; in particular, humans compare and contrast similar tasks for solving a problem. Nevertheless, most approaches to machine learning focus on the learning of a single isolated task, Single Task Learning (STL). Most of them can be formulated from learning several tasks related to the main task at the same time while using a shared representation, Multitask Learning (MTL). This type of learning improves generalization performance for a main task by using the information contained in other related tasks. In this article, we examine distinct schemes used in MTL, propose an new network architecture and test each scheme in two different problems. The proposed scheme makes use of private subnetworks to improve the performance of MTL.Este trabajo está parcialmente financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto TIC2002-03033