Grupo de Bioingeniería de la UNET expone sus proyectos

El Táchira, posee altos índices en enfermedades cardíacas debido a su alimentación alta en grasas y carbohidratos.
Con motivo de presentar el trabajo realizado por el Grupo de Bioingeniería de la Universidad Nacional Experimental del Táchira (Labiunet) sobre el Procesamiento Digital de Imágenes y Señales para el Diagnostico de Enfermedades Cardíacas, el responsable del grupo Antonio Bravo, ofreció una actividad a los estudiantes del 4to año de Comunicación Social, denominada “Rueda de Prensa”, en donde cada uno de los invitados representó a su medio digital.

Desarrollo de la Rueda de Prensa/Foto: Nayralda Lobo M.

Labiunet nace a mediados del año 1998, luego de que un grupo de profesores de la UNET decidiera comenzar la realización de proyectos de investigación en el área de Bioingeniería, apoyados por el Fondo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Fonacit) y el Decanato de Investigación de esta universidad; “queríamos tener una unidad de investigación transdisciplinaria, además de que en el país no se contaban con estos equipos, así que nos pareció interesante realizar estas herramientas”, Declaró Bravo.
A su vez habló sobre la dedicación y el esfuerzo que le dan a la formación a nivel de pre y postgrado, la influencia de la carrera técnica de Electromedicina en toda su labor, pues “uno de los mayores problemas en la actualidad son pocas las personas capacitadas, así como la falta de recursos, pero hemos combatido contra ambas”, Dijo Bravo.

Antonio Bravo en el ciclo de preguntas/Foto: Nayralda Lobo M.

Existen 3 líneas de investigación, la 1era Procesamiento de Señales –desarrollo de técnicas para agilizar el análisis de electrocardiogramas y electroencefalogramas-, la 2da Diseño de Modelos de Redes Neurales y Lógica Difusa –clasificación automatizada de arritmias cardíacas, modelaje predictivo de sistemas microbiológicos- y la 3era Instrumentación Biomédica –sistemas tanto de estimulación cardíaca como funcional eléctrica-. No es fácil estudiar el corazón, pues en cada persona es diferente la morfología, ellos analizan las 4 cavidades.

Estudiantes cubriendo la actividad para sus respectivos medios/Foto:Nayralda Lobo M.

En el ciclo de preguntas varios medios hicieron su participación, como fue el caso de Mundo Biodegradable, indagando sobre las medidas que tomaban a la hora de desechar los desperdicios, y Bravo respondió que era muy poca la cantidad de desechos que se botaba, pero que la universidad no ha tomado las medidas necesarias para lograr un consenso y “no contaminar tanto, un ejemplo de ello es el edificio C una bomba de tiempo que en cualquier momento puede explotar por la cantidad de residuos tóxicos, y eso que se cuenta con la carrera de Ingeniería Ambiental”, Explicó Bravo.
El objetivo que tienen a largo plazo es seguir trabajando, expandiendo su conocimiento dentro y fuera del país, lideando con el conocimiento y la investigación.

Proyectos de LABIUNET

ANÁLISIS FRECUENCIAL EN SEÑALES ECG EN PACIENTES CON FIBRILACIÓN AURICULAR

ausencia de ondas P en el ECG y aparición de las ondas F, en su lugar, por la presencia de fibrilación, a través de esto es posible realizar un análisis que permita establecer parámetros adecuados para su caracterización. Por esta razón se plantea establecer para el análisis de las señales y detección de la fibrilación, un método basado en el dominio frecuencial y orientada a futuro a la detección automatizada que podría incorporarse a una red neuronal para mejorar la capacidad de diagnóstico de dicha afección.

ANÁLISIS EN TIEMPO-FRECUENCIA DE SEÑALESELECTROENCEFALOGRÁFICAS

La señal de EEG es sometida a un análisis espectral utilizando el algoritmo conocido como Transformada Rápida de Fourier, el cual descompone la señal caótica del EEG en sus componentes fundamentales, llamados armónicos. Los armónicos son señales sinusoidales que permiten obtener el contenido de frecuencias del EEG, en una banda entre 0.5Hz y 30Hz junto con sus correspondientes valores de Amplitud.

CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE ARRITMIAS Y LATIDOS CARDIACOS UTILIZANDO REDES NEURALES Y LÓGICA DIFUSA

El objetivo de este proyecto es la aplicación de algoritmos conocidos como redes neurales y sistemas difusos al problema de identificación de patrones en señales electrocardiográficas.

Los modelos de redes neurales y de lógica difusa permiten el diseño de clasificadores automáticos. Es decir, algoritmos que reciben datos de entrada que describen un objeto o evento y con base a estos descriptores lo asigna a una determinada categoría. FILTROS DIGITALES PARA EL PROCESAMIENTO DE SEÑALES ELECTROCARDIOOGRÁFICAS

Este proyecto propone el diseño de filtros digitales, aplicables a señales electrocardiográficas (ECG), para la eliminación de ruido de 60 Hz, variaciones de la línea base y ruidos relacionados a movimientos del paciente. Los filtro se diseñan y modelan en MATLAB, para ser implementados como entidades individuales en VHDL, y luego son simulados utilizando MODELSIM. Posteriormente se integran e implementan en un dispositivo lógico programable especial para pruebas, basado en un FPGA SPARTAN 2E Xilinx. El diseño de estos se ha centrado únicamente en el procesamiento de señales ECG digitales tomadas de la base de datos MIT-BIH, de resolución de 12 bits y frecuencia de muestreo de 360 muestras por segundo.

FILTROS DIGITALES PARA EL PROCESAMIENTO DE SEÑALES ELECTROCARDIOGRÁFICAS

Este proyecto propone el diseño de filtros digitales, aplicables a señales electrocardiográficas (ECG), para la eliminación de ruido de 60 Hz, variaciones de la línea base y ruidos relacionados a movimientos del paciente. Los filtro se diseñan y modelan en MATLAB, para ser implementados como entidades individuales en VHDL, y luego son simulados utilizando MODELSIM. Posteriormente se integran e implementan en un dispositivo lógico programable especial para pruebas, basado en un FPGA SPARTAN 2E Xilinx. El diseño de estos se ha centrado únicamente en el procesamiento de señales ECG digitales tomadas de la base de datos MIT-BIH, de resolución de 12 bits y frecuencia de muestreo de 360 muestras por segundo.

SOFTWARE PARA MONITOREO, ANÁLISIS Y MAPEO TRIDIMENSIONAL DE SEÑALES ELECTROENCEFALOGRÁFICAS

El objetivo general de este proyecto es el de aplicar técnicas de análisis lineal y no lineal para el estudio y visualización de las señales electroencefalográficas (EEG), que sirvan de soporte al médico para facilitar la tarea de diagnóstico y predicción de episodios epilépticos