Modelado y simulación del comportamiento neurológico del tracto urinario inferiorsistema de ayuda al diagnóstico

Resumen

El trabajo de investigación que se presenta en esta tesis trata con el estudio de los sistemas neuroreguladores, en especial con el regulador neuronal del tracto urinario inferior, La complejidad de este sistema y sus características inherentes lo hace suficientemente atractivo para la investigación en soluciones de control basadas en paradigmas distribuidos que ayuden a su modelado. La regulación del tracto urinario inferior tiene nueve centros neuronales involucrados en sus dos funciones características, algunos de ellos están relacionados con la fase de retención, mientras que otros lo están con la fase de micción. El modelo del tracto urinario inferior está formado por nueve centros artificiales encargados de la simulación del comportamiento neurológico del tracto urinario inferior, cada uno de ellos reproduciendo fielmente el funcionamiento de su homólogo centro biológico. Mediante el paradigma de agentes inteligentes se aborda la solución al problema de modelado y simulación. La ventaja del uso de esta tecnología se basa en las propias cualidades de los agentes como son modularidad, adaptabilidad, computación distribuida (con la consiguiente aproximación al modelo biológico) y el comportamiento asíncrono de los agentes. Por lo tanto, con esta arquitectura es más sencilla la ampliación del modelo añadiendo nuevos componentes al mismo. En mi trabajo de investigación se muestran otros nueve agentes con capacidades de diagnóstico que aseguran que el comportamiento de los diferentes centros artificiales sea el correcto. En caso contrario se encargan de detectar el diagnóstico de un centro y corregirlo. La arquitectura de estos últimos agentes se basa en métodos de minería de datos. Tras la revisión de estos métodos aplicados en las áreas de medicina y biología se han seleccionado las más idóneas para su implementación. La experimentación efectuada del proceso de simulación ha seguido dos caminos: 1. Con los datos urodinámicos reales (obtenidos de los urólogos), es posible descubrir el centro o centros neuronales que presentan un funcionamiento incorrecto. 2. En sentido opuesto, cuando un agente de diagnóstico descubre el funcionamiento incorrecto de uno de sus centros, el sistema es capaz de encontrar la curva urodinámica con la disfunción o sin disfunción más parecida (almacenada en la base de datos). Por consiguiente, y basándose en estas correlaciones, se presenta una conexión que hace posible establecer una relación entre disfunción/es y centro neuronal/es. Se presenta, evalúan y comparan experimentaciones concretas con datos urodinámicos para la creación de un sistema de soporte a la decisión mediante métodos de minería de datos. Por último se presentan las conclusiones y líneas futuras al final del documento.