Técnicas de visualización interactiva para la exploración y análisis de datos complejos. Aplicación en el ámbito médico

Abstract

En los últimos tiempos se ha producido un gran aumento en la cantidad de datos disponibles en muchos ámbitos. A su vez, los datos son cada vez más complejos debido a su heterogeneidad, que viene acompañada a veces de características temporales y espaciales, pudiendo presentar, además, tipos y patrones diversos junto con complicadas interrelaciones. Esta tesis busca aportar soluciones al desafío de la comprensión de los datos y la extracción del conocimiento. En particular, se centra en diseñar métodos y herramientas genéricos que permitan analizar, visualizar y comprender mejor los distintos tipos de datos, en particular en aquellos casos en los que la naturaleza espacial y temporal de los datos es fundamental. Así, el trabajo comienza centrándose en particular en datos de tipo morfológico filiformes que poseen una componente espacial intrínseca, para después abordar datos que incluyan la componente temporal. Los datos de tipo morfológico filiformes son frecuentes en el campo de la medicina. Modelan estructuras delgadas y alargadas que incluyen ramificaciones. Los datos temporales, presentes prácticamente en todos los campos de la ciencia, pueden ser homogéneos, en cuyo caso todos los registros tienen información del mismo tipo de variables y cuentan con el mismo número de observaciones. También existen los datos temporales heterogéneos que modelan procesos complejos con datos cualitativos y cuantitativos, variables de distinto tipo, y distinto número de observaciones por registro. Aunque este trabajo se centra en mejorar la visualización y el análisis para estos tipos de datos de forma genérica, es necesario seleccionar algún dominio de aplicación que permita validar las soluciones aportadas. Se decidió escoger datos variados dentro del ámbito médico, como son los datos de morfologías filiformes neuronales, los datos temporales homogéneos de señales de electroencefalograma, y los datos temporales heterogéneos correspondientes al proceso de crecimiento de bebés prematuros, por su variedad y complejidad. Respecto a los datos de tipo morfológico filiforme, se dispone de un conjunto de datos pertenecientes al dominio de la morfología neuronal. Estos datos están basados en un conjunto de mallas 3D y representan de manera precisa la forma de los elementos neuronales. No obstante, presentan la limitación de no disponer de información sobre la estructura y la jerarquía entre los mismos, lo que dificulta poder realizar análisis a nivel de la neurona completa. Para afrontar este problema, se propone generar una representación complementaria infiriendo la información de jerarquía, de modo que sea posible realizar dicho tipo de análisis. Actualmente, las representaciones neuronales incluyen nueva información sobre sus elementos. Sin embargo, la mayoría de las herramientas disponibles aún no ofrecen la posibilidad de aprovechar esta información y visualizarla. Por ello, se diseña una herramienta de visualización que incluya toda esta nueva información y que pueda representar toda la estructura al completo, todo ello sin perder el detalle de la forma de cada uno de los elementos.