Abstract: La valoració de la integritat de la microcirculació coronària aporta informació pronòstica en pacients amb infart agut de miocardi en els que es realitza angioplastia primària. Aquesta valoració és subjectiva i presenta una important variabilitat si no es duta a terme per personal experimentat. Presentem una eina d’anàlisi d’imatge que permet fer una valoració de la microcirculació coronària a partir de seqüències d’angiografia. Hem analitzat les variacions locals en el nivell de gris de la imatge durant la seqüència angiogràfica. Hem identificat els principals fenòmens observats (respiració, batec cardíac, tinció arterial, tinció miocàrdica i soroll radiològic) mitjançant un anàlisi estadístic de l’espectre de Fourier de l’evolució al llarg del temps de la mitja local. Aquest mateix anàlisis permet determinat la influència de cadascun d’ells en la extracció del patró de tinció i selecciona la respiració com el fenomen que més distorsiona el patró de tinció original. Els descriptors proposats s’obtenen fora del rang espectral respiratori. Hem testat la seva capacitat per a detectar els tres fenòmens principals (tinció miocàrdica (MS), tinció arterial (AS) i soroll (NS)) independentment de la respiració. La capacitat de discriminació dels descriptors ha estat valorada mitjançant un mètode de crossvalidation en 30 seqüències d’angiografia. Els descriptors emprats permeten caracteritzar la tinció miocàrdica amb una alta eficiència i fiabilitat. A més no hi ha diferències significatives en l’anàlisi de les seqüències obtingudes amb el pacient respirant amb normalitat o en apnea

Abstract: A main challenge in Evolutionary Algorithms (EAs) is determining a termination condition ensuring stabilization close to the optimum in real-world applications. Although for known test functions distribution-based quantities are good candidates (as far as suitable parameters are used), in real-world problems an open question still remains unsolved. How can we estimate an upper-bound for the termination condition value ensuring a given accuracy for the (unknown) EA solution?
We claim that the termination problem would be fully solved if we defined a quantity (depending only on the EA output) behaving like the solution accuracy. The open question would be, then, satisfactorily answered if we had a model relating both quantities, since accuracy could be predicted from the alternative quantity. We present a statistical inference framework addressing two topics: checking the correlation between the two quantities and defining a regression model for predicting (at a given confidence level) accuracy values from the EA output.