Hoy en día ciencias como la biología y la ingeniería están cada vez más cercanas y es que muchos de los métodos o algoritmos novedosos como por ejemplo “Aprendizaje Automático Profundo (Deep Learning)”, “Factorización de Matrices No Negativas (NMF, Non Negative Matrix Factorization)” y muchos otros, están inspirados en el funcionamiento de los sistemas biológicos como por ejemplo estos algoritmos pretenden imitar la capacidad que tiene el cerebro para el aprendizaje, la capacidad visual para el reconocimiento de objetos, etc.
Estos algoritmos buscan encontrar la estructura oculta fundamental a partir de los datos biológicos llamados “señales biomédicas”. Debemos tener en cuenta que estos datos se encuentran altamente contaminados, distorsionados, etc. y sobre todo la información relevante se encuentra contenida en magnitudes muy pequeñas (baja energía), de este modo la razón señal a ruido es muy pequeña; por lo que es recomendable aplicar antes de su análisis etapas de pre – procesamiento tanto a nivel de software como por ejemplo el uso de filtros digitales teniendo en cuenta la características de la señal biomédica y por el lado del hardware, sistemas de adquisición de datos especiales que cuenten con la instrumentación electrónica adecuada como es el uso de amplificadores de instrumentación y con el respectivo aislamiento para evitar daños irreparables que pueden afectar nuestra salud, puesto que estos sistemas están en contacto con nuestro cuerpo.
Por otro lado, existen muchas investigaciones que utilizan a las llamadas “señales biomédicas” como una forma de conseguir información acerca de nuestra salud, por ejemplo para propósitos de realizar pre – diagnósticos de alguna enfermedad y por lo tanto de utilidad para el médico. Esta información puede ser capturada a través de instrumentos fisiológicos como el electrocardiograma (ECG), electroencefalograma (EEG), electroretinograma (ERG), etc. Estos instrumentos miden variables biológicas tales como la actividad eléctrica del corazón, del cerebro, de la retina, etc.
Estas medidas son utilizadas por los médicos para tomar decisiones sobre el estado de salud de los pacientes. Por otra parte, los ingenieros se esfuerzan en encontrar nuevos caminos para procesar las señales biomédicas y analizarlas usando métodos de procesamiento de señal que permitan capturar información relevante llamados técnicas de extracción de características que conjuntamente con los métodos de aprendizaje automático, permiten modelar el comportamiento de la señal.
De este modo estos avances en el procesamiento de señales biomédicas, posibilitan el desarrollo de nuevas tecnologías que permiten analizar el estado de salud de nuestro cuerpo a través de métodos no invasivos (métodos que no involucran instrumentos que rompan la piel o que penetran físicamente en el cuerpo).
En la Universidad Católica San Pablo a través del Centro de Investigación en Electrónica y Telecomunicaciones se están desarrollando trabajos de investigación usando señales biomédicas como EEG, etc. Estos trabajos son desarrollados por estudiantes y docentes de la Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones. Un gran indicativo por parte de la Universidad de afianzarse en la investigación.
Hoy en día ciencias como la biología y la ingeniería están cada vez más cercanas y es que muchos de los métodos o algoritmos novedosos como por ejemplo “Aprendizaje Automático Profundo (Deep Learning)”, “Factorización de Matrices No Negativas (NMF, Non Negative Matrix Factorization)” y muchos otros, están inspirados en el funcionamiento de los sistemas biológicos como por ejemplo estos algoritmos pretenden imitar la capacidad que tiene el cerebro para el aprendizaje, la capacidad visual para el reconocimiento de objetos, etc.
Estos algoritmos buscan encontrar la estructura oculta fundamental a partir de los datos biológicos llamados “señales biomédicas”. Debemos tener en cuenta que estos datos se encuentran altamente contaminados, distorsionados, etc. y sobre todo la información relevante se encuentra contenida en magnitudes muy pequeñas (baja energía), de este modo la razón señal a ruido es muy pequeña; por lo que es recomendable aplicar antes de su análisis etapas de pre – procesamiento tanto a nivel de software como por ejemplo el uso de filtros digitales teniendo en cuenta la características de la señal biomédica y por el lado del hardware, sistemas de adquisición de datos especiales que cuenten con la instrumentación electrónica adecuada como es el uso de amplificadores de instrumentación y con el respectivo aislamiento para evitar daños irreparables que pueden afectar nuestra salud, puesto que estos sistemas están en contacto con nuestro cuerpo.
Por otro lado, existen muchas investigaciones que utilizan a las llamadas “señales biomédicas” como una forma de conseguir información acerca de nuestra salud, por ejemplo para propósitos de realizar pre – diagnósticos de alguna enfermedad y por lo tanto de utilidad para el médico. Esta información puede ser capturada a través de instrumentos fisiológicos como el electrocardiograma (ECG), electroencefalograma (EEG), electroretinograma (ERG), etc. Estos instrumentos miden variables biológicas tales como la actividad eléctrica del corazón, del cerebro, de la retina, etc.
Estas medidas son utilizadas por los médicos para tomar decisiones sobre el estado de salud de los pacientes. Por otra parte, los ingenieros se esfuerzan en encontrar nuevos caminos para procesar las señales biomédicas y analizarlas usando métodos de procesamiento de señal que permitan capturar información relevante llamados técnicas de extracción de características que conjuntamente con los métodos de aprendizaje automático, permiten modelar el comportamiento de la señal.
De este modo estos avances en el procesamiento de señales biomédicas, posibilitan el desarrollo de nuevas tecnologías que permiten analizar el estado de salud de nuestro cuerpo a través de métodos no invasivos (métodos que no involucran instrumentos que rompan la piel o que penetran físicamente en el cuerpo).
En la Universidad Católica San Pablo a través del Centro de Investigación en Electrónica y Telecomunicaciones se están desarrollando trabajos de investigación usando señales biomédicas como EEG, etc. Estos trabajos son desarrollados por estudiantes y docentes de la Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones. Un gran indicativo por parte de la Universidad de afianzarse en la investigación.