Bioingeniería

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    In vitro comparative study between conventional and computer-assisted surgery methods for planning and resection of bone sarcomas
    (2017-08) Ritacco, Lucas E.; Aponte-Tinao, Luis A.; Múscolo, D. Luis; Ayerza, Miguel A.; Albergo, José I.; Farfalli, Germán L.; Risk, Marcelo; González Bernaldo de Quirós, Fernán; Milano, Federico E.
    "This poster aims to achieve an “in vitro” comparative study between three methods: 2D digital images planning and execution without navigation (freehand with ruler and caliper), 3D planning and execution without navigation (freehand with ruler and caliper) and 3D planning and execution guided with navigation. 3D planning and navigated procedures potentially improve sarcoma resection."
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    Epilepsy seizure onset detection applying 1-NN classifier based on statistical parameters
    (2018) Zorgno, Ivanna; Blanc, María Cecilia; Oxenford, Simón; Gil Garbagnoli, Francisco; D'Giano, Carlos; Quintero-Rincón, Antonio
    "Epilepsy is a disease caused by an excessive discharge of a group of neurons in the cerebral cortex. Extracting this information using EEG signals is an ongoing challenge in biomedical signal processing. In this paper, a new method is proposed for onset seizure detection in epileptic EEG signals based on parameters from the t-location-scale distribution coupled with the variance and the Pearson correlation coefficient. The 1-nearest neighbor classifier achieved a 91% sensitivity (True positive rate) and 95% specificity (True Negative Rate) with a delay of 4.5 seconds (on average) in the 45 signals analyzed, which suggests that the proposed methodology is potentially useful for seizure onset detection in epileptic EEG signals."
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    A new algorithm for automatic identification of spike-wave EEG signals in epileptic patient-specific
    (2018) Racca, Dora María; Quintero-Rincón, Antonio; Muro, Valeria; D'Giano, Carlos
    "Appropriate diagnosis and treatment of epilepsy is a main public health issue. Patients suffering from this disease often exhibit different physical characterizations, which results from the synchronous and excessive discharge of a group of neurons in the cerebral cortex. Extracting this information using EEG signals is an important problem in biomedical processing. In this work we propose a new method to indentify and characterize patient specific spike-and-wave EEG epileptic signals. The method is based on the use of trained neuronal networks on probability density function parameters of the translation and rescaling of the Student'st-distribution (location: µ,scale: σ and shape: ν) of pure spike-and-wave-signals. The neuronal network was trained with both normal and epileptic signals. The study resulted in 100% specificity and sensitivity on the studied signals."
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    Segmentación de vía aérea a partir de imágenes de tomografía computada usando Region Growing para fabricar un stent de tráquea
    (2018) Kabas, Fernando; Mosquera, Candelaria; Flugelman, Máximo; García Villamil, Matteo
    "La estenosis traqueal es una reducción del lumen de la tráquea que afecta seriamente la capacidad respiratoria y vocal del paciente. Ante una estenosis traqueal de tipo diafragmática inoperable o una estenosis traqueal de tipo cuello de botella, el tratamiento existente es la colocación de un stent traqueal. La fijación del stent es el problema más frecuente, ya que la dinámica de la tráquea ejerce una fuerza que comúnmente puede desplazar el stent. Un diseño a medida para la tráquea específica del paciente optimiza el agarre. En este trabajo se propone un método simple de segmentación de la vía aérea implementado con herramientas de ITK, que utiliza las imágenes tomográficas del paciente para construir un modelo 3D del volumen traqueal. A partir de este modelo tridimensional, se puede diseñar un stent personalizado para su fabricación con impresión 3D."
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    Módulo económico de captura de señales electrocardiográficas (ECG)
    (2018) Argibay, María Cecilia; Montivero, Luciana
    "A fin de estudiar y comprender en profundidad el funcionamiento de un electrocardiógrafo y el procesamiento de señales cardíacas, el presente trabajo consiste en el diseño y la implementación de un módulo de adquisición de señales ECG, con procesamiento digital de la señal obtenida desde el hardware y una interfaz gráfica idónea para su visualización en tiempo real. Ambos desarrollos constituyen una única unidad completamente funcional. El dispositivo desarrollado es una herramienta efectiva en la adquisición y el procesamiento de señales ECG, clara en su visualización, útil y económica para la evaluación clínica de la función cardíaca."