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Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada Universidad Simón Bolívar Caracas, Venezuela

Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada Universidad Simón Bolívar Caracas, Venezuela. http://www.gbba.usb.ve. LINEAS DE INVESTIGACION Instrumentación Biomédica. Procesamiento de Señales Biomédicas. Visualizaci ón de Imágenes Médicas.

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Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada Universidad Simón Bolívar Caracas, Venezuela

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  1. Grupo de Bioingeniería y BiofísicaAplicadaUniversidad Simón BolívarCaracas, Venezuela http://www.gbba.usb.ve

  2. LINEAS DE INVESTIGACION Instrumentación Biomédica. Procesamiento de Señales Biomédicas. Visualización de Imágenes Médicas. GBBAGrupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada1984-2012 • Misión • El GBBA es un grupo de Investigación de la USBcomprometido con la excelencia, cuyamisión fundamental escontribuirsignificativamente con la formación de recursoshumanos de altacalidad en investigación en ingenieríabiomédica, a través de la participación pro-activa de los profesores/investigadores en los programas de Pregrado y Postgrado de la USB y en Proyectos de InvestigaciónNacionales e Internacionales. www.gbba.usb.ve

  3. Antecedentes desde 1974 GBBA 1991 1974Cursos en el Dpto. de Procesos Biológicos 1984Fundación del GBBA

  4. Integrantes 2012 Profesores Miguel Altuve, Alexander Hoyos, Alexandra La Cruz, Carlos Lollett, Gianfranco Passariello, Sara Wong (R) Estudiantes de Postgrado Gabriela Avila, Erika Severeyn Alexander Baranya, AnibalCarpio Mildred Benitez, Esteban Rendon Pedro Rivera Estudiantes de Pregrado Genesis Urbina, Ricardo Toro

  5. Modelos Markovianos ocultos para la caracterización series temporales fisiológicas UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  6. Modelos Markovianos ocultos para la caracterización series temporales fisiológicas • Caracterización de la dinámica (evolución temporal) de series temporales fisiológicas multivariables • Aplicación en la detección de apnea-bradicardia en neonatos prematuros • Fusión de detectores basados en modelos Markovianos para incrementar el desempeño de la detección • Evaluación en datos reales adquiridos en unidades de cuidados intensivos neonatales • Reducción en 2 segundos el tiempo de detección de episodios de apnea-bradicardia • Incremento de la sensibilidad de la detección en 13%

  7. Modelos Markovianos ocultos para la caracterización series temporales fisiológicas • Trabajos futuros: • Detección de apnea-bradicardia usando modelos semi-Markovianos ocultos acoplados: Tesis de Doctorado de N. Montazeri, culminación en julio 2015 • Creación de una estación de monitoreo neonatal basada en FPGA: Tesis de Maestría de A. Carpio, culminación en julio 2013 • Desarrollo de un dispositivo de estimulación vibrotáctil auto-adaptativa para tratar los episodios de apnea-bradicardia en neonatos prematuros: Tesis de Jefferson Moncada, culminación en octubre 2013 • Desarrollo de un algoritmo para la segmentación del electrocardiograma del neonato prematuro

  8. Reconstrucción de señales fisiológicas usando paradigmas de aprendizajes UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  9. Reconstrucción de señales fisiológicas usando paradigmas de aprendizaje • En el proceso de monitoreo las señales adquiridas pueden deteriorarse debido a fallas de los sensores o por ruido • El diagnóstico de patologías se ve comprometido si las señales no son fiables • Varias señales fisiológicas (ECG, respiración, presión arterial, etc) son adquiridas simultáneamente y en tiempo real • Estas señales pueden ser usadas para reconstruir una señal deteriorada

  10. Reconstrucción de señales fisiológicas usando paradigmas de aprendizaje Trabajos futuros: • Reconstrucción de señales fisiológicas usando redes neuronales y máquinas de soporte vectorial: Tesis de Maestría de A. Hoyo (UCV), culmina en septiembre 2012 • Análisis de datos multivariables para la optimización del proceso de reconstrucción de señales fisiológicas • Desarrollo de un dispositivo electrónico que permita reconstruir señales en tiempo real

  11. Entrenamiento Evolutivo de Redes Neurales para clasificación de Señales Fisiológicas UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  12. Entrenamiento Evolutivo de Redes Neurales para clasificación de Señales Fisiológicas • Modelamiento de un detector mediante una red neural: • Feedforward • Con entrada retardada • Recurrentes • Factores de evaluación del aprendizaje: • Sensibilidad • Especificidad • Retardo de detección

  13. Entrenamiento Evolutivo de Redes Neurales para clasificación de Señales Fisiológicas • Aprendizajes: • Backpropagation. Optimiza solo exactitud • Entrenamiento por algoritmo genéticos con una función de fitness que optimiza en forma combinada sensibilidad, especificidad y retardo de detección • Tesis de Maestría. Ing. Esteban Rendon: EntrenamientoEvolutivo de RedesNeuralesparadetección de apnea-bradicardia en neonatos • Tesis de Pregrado propuesta: EntrenamientoEvolutivo de RedesNeuralesparapredicción se supervivencia en UCI

  14. Sistema de Monitoreo Portátil de Salud en Plataforma Android UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  15. Sistema de Monitoreo Portátil de Salud en Plataforma Android • Sistema de análisis de información en el contexto de un sistema de monitoreo de salud portable. • Señales fisiológicas son captadas y analizadas dentro de un dispositivo portátil para establecer diagnóstico preliminar y soporte al personal de salud. • Tesis a proponer: • Pregrado: Generación de software de interface y preprocesamiento de señales fisiológicas a dispositivos bajo sistema operativo android • Postgrado: Desarrollo de algoritmos de soporte de decisión de personal de salud adaptados a dispositivos portátiles

  16. Uso de Anotaciones Semánticas para mejoramiento de la Visualización Médica UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada Semantic Web Group USB

  17. Visualización Volumétrica utilizando Anotaciones Semánticas 2nd Best Poster 9th Extended Semantic Web Conference 2012 Grecia Explotar codificación semántica de ontologías médicas existentes para hacer anotaciones sobre las imágenes y luego segmentar, clasificar y visualizar mejor a fines diagnósticos o preventivo

  18. Segmentación de Imágenes de Ultrasonido Inravascular utilizando Lógica Difusa UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  19. Segmentación de Imágenes de Ultrasonido Inravascular utilizando Lógica Difusa Se propone el uso de lógica difusa para la detección de las paredes internas y externas de los vasos coronarios Estimar las funciones de pertenencia mediante una clasificación e información a priori de los tejidos arteriales

  20. Segmentación de estructura vascular en extremidades inferiores usando anotaciones semánticas UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  21. Segmentación de estructura vascular en extremidades inferiores usando anotaciones semánticas • Diseñar e implementar un algoritmo que permita determinar el camino y la línea central de las arterias basado en información semántica anotada en imágenes de tomografía computarizada de la región correspondiente a las extremidades inferiores

  22. DICARDIA Y SÍNDROME METABÓLICO UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  23. - - - DICARDIA Y SÍNDROME METABÓLICO Soporte de Decisión Extracción de los Parámetros Base de Datos Análisis de los datos y Modelaje ESTUDIO DE LA VFC Y DE LA SENSIBILIDAD A LA INSULINA EN PACIENTES CON SÍNDROME METABÓLICO(2010) Diagnóstico del paciente con SM para la prevención del paciente Diabético Desarrollo de una base de datos de la condición física de la población practicante de deporte recreativo de la USB (2010). El perfil completo de un deportista

  24. Evaluación de Atletas Recreativos y de Alto Rendimiento UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR GBBA Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada

  25. Plataforma Medicina 2.0 para el manejo de los datos de la población practicante de deporte de la USB Organizar los datos obtenidos de los deportistas para su posterior manipulación y administración. Disponer de una base de datos de forma más amigable.

  26. Diseño de un Protocolo Multifactorial de Evaluación de Atletas de Alto Rendimiento en Fase de Sobre-Entrenamiento ETAPAS DEL PROTOCOLO CLÍNICO Sobre-Entrenamiento Entrenamiento Rutinario Entrenamiento Rutinario Post Sobre-Entrenamiento Mediciones de Lactato y Glucosa durante las prácticas Prueba Oral de Tolerancia a la Glucosa Valoración del Estado Nutricional Registros Electrocardiográficos El objetivo de este trabajo es estudiar la Sensibilidad a la Insulina, la Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca, y el Valoración del Estado Nutricional en Atletas de Alto Rendimiento durante diferentes tipos de entrenamiento

  27. Operaci☻n Sonrisa

  28. BIOVEN 2012SIPAIM 2012Unet 12-15 noviembre 2012

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