PROCESAMIENTO DE SEÑALES
Procesamiento de señales e imágenes biomédicas
Ingeniería Biomédica










ECG (electrocardiograma)
EMG abdominal ( electromiografía abdominal)
EEG (electroencefalograma)
EGG (electrogastrografía)
Imágenes Médicas
Radiografías
Tomografías computadas
Ecografías
Resonancia magnética
Ultrasonido
El Bioingeniero y el Procesamiento de
Señales


El Procesamiento de señales puede ser definido en sentido
amplio como la aplicación de técnicas analógicas o digitales
para mejorar la utilidad de una cadena de datos. En
bioingeniería esta mejora usualmente significa que los datos
provean un mejor diagnostico.
Pero también ayudan al diseño de distintos elementos tales
como audífonos y prótesis especiales
Métodos a usar


Aunque las aplicaciones sean muy diferentes, la metodología
usada por los ingenieros biomédicos es idéntica a la de los
ingenieros en telecomunicaciones, o de otras ramas de la
Ingniería.
Si bien no se le pide el desarrollo de nuevas teorías que
normalmente son llevadas a cabo por matemáticos e
informáticos, si se les exige que conozcan las técnicas
disponibles y como usarlas.
Aportes a la Ciencia Experimental

El buen manipuleo de las señales es de fundamental
importancia en dos acciones que están en la esencia de la
Ciencia Experimental:

Modelado matemático y Simulación

Reconocimiento de Patrones
LA NECESIDAD DE CONSTRUIR
MODELOS



El método experimental sobre el sistema real no es siempre
viable ya que en algunos casos existen factores que limitan o
impiden su aplicación.
Los MODELOS son básicamente una herramienta que permite
responder interrogantes sobre el sistema sin tener que recurrir
a la experimentación sobre el mismo.
El modelo es una representación del propio sistema sobre el
cual se puede experimentar y si está adecuadamente diseñado,
sacar conclusiones que reflejan el comportamiento del sistema
real ante determinados estímulos.
Distintos tipos de modelo



Tenemos distintos tipos de modelos. Los ingenieros en la
actividad profesional estamos acostumbrados a trabajar con
modelos técnicos como planos y modelos físicos que son
representaciones a escala de los sistemas originales (maquetas)
donde el resultado de los experimentos se transfiere a los
mismos en base a la Teoría de la Semejanza.
Los modelos matemáticos son más generales siendo de
aplicación común en toda la Ciencia Aplicada.
Se trata de expresiones matemáticas que describen las
relaciones existentes entre las magnitudes que caracterizan al
sistema y vienen en general dados por sistemas de ecuaciones
sean algebraicas, ecuaciones diferenciales ordinarias o a
derivadas parciales o ecuaciones en diferencias.
Modelos matemáticos


Cualquiera sea su forma, éstas vinculan las variables
matemáticas representativas de las señales del sistema
interpretando por tales a la representación de una información a
través de un conjunto de valores de una magnitud física.
Una vez que se ha construido el modelo matemático, éste debe
ser examinado para ver cómo puede ser usado para responder
preguntas de interés acerca del sistema que representa. Si el
modelo es lo suficientemente simple, podrá ser posible trabajar
con las ecuaciones y relaciones para obtener una solución
analítica exacta, pero a menudo esta solución se presenta muy
compleja o incluso una solución cerrada es inexistente y
entonces el camino es analizar el modelo por simulación con el
uso de computadoras.
Ejemplos:
Sistema de Producción de Voz
Modelo del Sistema
Análisis de la estabilidad de la luz reflejada en la pupila
(Lawrence Stark – Manfred Clynes )
Modelo de variabilidad Cardiovascular
(Cavalcanti – Belardinelli ) (1996)
Reconocimiento de Patrones



El concepto de ¨patrón´ es universal y abarca todas las
Ciencias. El reconocimiento de patrones se vincula con la
clasificación de objetos o eventos e involucra el aprender de las
similitudes y diferencias de características que son abstracciones
de ejemplos de objetos en una población de elementos no
idénticos.
La asociación entre patrones y sus causas son las bases sobre
las que se construye gran parte del conocimiento científico.
En rigor la denominación reconocimiento de patrones se
refiere a la clasificación de objetos en categorías
fundamentalmente llevadas a cabo en forma automática (por
máquina).
Algunas Aplicaciones






Análisis automatizado de imágenes médicas obtenidas de
microscopios, resonancia magnética, rayos X, etc
Reconocimiento de voz por computadora
Clasificación de señales sísmicas tanto para exploración de
minerales y petróleo como de predicción de terremotos
Identificación de personas a partir de sus huellas digitales, el iris
o la voz
Análisis automático de fotos satelitales para determinar el tipo y
condiciones para el desarrollo de variedades de agricultura
Clasificación de electrocardiogramas en categorías de
diagnóstico para enfermedades del corazón
La búsqueda del patrón




Un patrón puede ser un conjunto de observaciones o de
mediciones a menudo representada en notación vectorial o
matricial.
Las mediciones pueden ser presión sanguinea, edad, número
de ruedas o de pétalos de una flor. Pero también algunas
mediciones presupone algún preprocesado y complejos sistemas
de medición.
Las características pueden ser simples ya sea simbólicas (ej.
Color) numéricas (ej.Peso) o pueden provenir del resultado de
aplicar un operador o complicados algoritmos a los datos de
entrada .
Los problemas relacionados con la selección y extracción de
características puede ser considerada como la parte
fundamental de cualquier sistema de reconocimiento de
patrones.
La ayuda de las Transformadas



En los sistemas complejos la extracción de características dista
de ser un problema trivial. Lleva normalmente a analizar el
funcionamiento del sistema bajo distintos estímulos.
El análisis de las señales e imágenes médicas a veces con
elaboradas técnicas de procesado, permiten efectuar
diagnósticos muy precisos
A menudo es necesario usar distintos tipos de transformadas
para que características muy importantes de las señales se
hagan evidentes.
Algunos trabajos especializados







Señales electrofisiologicas y epilepsia
Sonidos del corazón y musculos con técnicas tiempo-frecuencia
Comparación de representaciones tiempo-frecuencia de señales
ECG
Mejora de la señal de voz para audífonos usando Onditas
Transformada Ondita Continua y Paquetes de Onditas
Aplicaciones para estimar la Presión Microvascular Pulmonar
Representaciones tiempo-frecuencia de las señales cerebrales
Adquisición y procesado de señales en diagnostico médico por
ultrasonido
SABI 2009

Desarrollo de un sistema de compresion de voz portátil para
pacientes discapacitados
Analisis de radiografias de femur mediante Transformada
Wavelet para la detección temprana de la osteoporosis

Son algunos títulos con los que nos vamos a encontrar. Nos
hablan de la importancia fundamental de las técnicas del
procesamiento de señales para solucionar problemas médicos.

Esta es un área de crecimiento vertiginoso del cual todavía no
vemos el techo.

Por esta razón invitamos a Uds. a sumarse
Estudios avanzados

Maestría en Análisis y Procesamiento de Señales

Doctorado en Neuro Ciencias
Descargar

PROCESAMIENTO DE SEÑALES