Proyectos finales (grado)

Permanent URI for this collection

http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/8

Browse

Now showing 1 - 20 of 87

Diseño y desarrollo de un dispositivo para evaluar las fugas, la histéresis y el volumen funcional de sondas de manometría esofágica
(2024) Navari, Agustín; Criado, Lázaro; Madorno, Matías
A partir del rediseño de la sonda de manometría esofágica comercializada por MBMed SA, surge la necesidad de desarrollar un instrumento que agilice los controles de calidad que se llevan a cabo durante su proceso de manufactura en el área de contaminación controlada, en particular el de la prueba de fugas. Al mismo tiempo se busca incorporar funcionalidades que permitan la utilización del dispositivo en proyectos de diseño y desarrollo. Partiendo de la necesidad de entregar un volumen de aire con precisión, se diseña el hardware del dispositivo utilizando un cilindro neumático como reserva de aire. Alrededor de este cilindro, se construyen de forma integral y progresiva los elementos que permiten su movimiento. Entre estos se destacan el actuador lineal, que utiliza un mecanismo del tipo “tuerca y tornillo” fabricado mediante técnicas de impresión 3D y CNC; la placa de circuito impreso, que incorpora todos los componentes electrónicos que controlan el dispositivo; y el circuito neumático, que conecta todos los componentes neumáticos involucrados en el proceso de entregar volumen. Considerando que el dispositivo puede ser utilizado en un área de contaminación controlada y con el objetivo de conseguir un diseño que funcione de manera autónoma, sin la necesidad de accesorios, se incorpora una computadora Raspberry Pi con pantalla táctil. Esta configuración permite que la computadora funcione como interfaz de usuario y unidad de procesamiento de la información. Para complementar este módulo, se diseña un software en Python y se implementa un protocolo de comunicación propio para la interacción con el microcontrolador. Se realizaron pruebas con el fin de caracterizar, ajustar y validar el funcionamiento del dispositivo. Estas pruebas posibilitan su comparación con el gold standard de la prueba de fugas utilizado hasta el momento, obteniendo resultados positivos. El dispositivo demuestra su capacidad de identificar con precisión las sondas de manometría que presentan fugas de aquellas que no.
Implementación de un sistema de gestión tipo CMMS en el departamento de Ingeniería Clínica de Leben Salud
(2024) Dertiano, Mercedes; Paschetta, Federico; Brunazzo, Agustín
El departamento de Ingeniería Clínica es el encargado de gestionar integralmente todos los equipos médicos instalados en un centro de salud, con dos grandes objetivos: por un lado, proporcionar equipos médicos seguros y eficaces en el proceso asistencial médico, y por otro lado, mantener la prestación de un servicio, que en muchos casos representa una fuente de ingresos para una empresa. Inicialmente, la ingeniería clínica estaba representada por unos pocos profesionales con perfil técnico capaces de solucionar problemas referidos a equipamiento dentro de centros de salud, disponiendo de pocos recursos. Luego, con el pasar del tiempo y con la suma de equipamiento médico de mayor complejidad, fue tomando mayor protagonismo y hoy representa un departamento clave en la mayoría de los centros de salud. Este avance se ve reflejado en varios aspectos, donde se destaca por un lado el cambio de rol desde lo puramente operativo hacia la gestión integral, disponiendo de presupuestos mas importantes al demostrar su criticidad; y por otro lado, mejorando el posicionamiento dentro de las organizaciones, pasando de puestos secundarios a puestos estratégicos involucrados en la toma de decisiones. Desde un punto de vista mas amplio se observan factores que acompañan esta puesta en valor, como por ejemplo la creciente oferta académica en varias universidades de Argentina, la aparición de herramientas nuevas o algunas ya utilizadas en la industria aplicadas hoy al ámbito de ingeniería hospitalaria y el avance en materia legal a nivel nacional, en particular, desarrollándose las primeras directrices de organización y funcionamiento de los servicios de ingeniería clínica dentro del PNGCAM. Los equipos de trabajo dedicados a ingeniería clínica, además de cumplir con su rol de soporte técnico, deben buscar la optimización de recursos humanos y económicos. Sumar nuevas tecnologías para estos equipos de trabajo es asignar recursos valorizando el rol que cumplen dentro de las organizaciones de salud y a su vez es brindar herramientas para continuar con dicha optimización. Dado este contexto, este proyecto trata de la implementación de un sistema de gestión que colabora con la operación diaria de un equipo de ingeniería que tiene como desafío dar soporte técnico a un grupo de clínicas privadas de alta complejidad ubicadas en la región norpatagónica de Argentina. Además, se mostrará el cambio significativo en la gestión del departamento, dejando en evidencia la importancia de contar con herramientas y recursos para mantener activo todo el parque instalado de equipamiento médico.
Desarrollo y caracterización de películas de silicio poroso para el uso en sensor de gases ambientales
(2024) Sosa Ferro, Guadalupe Virginia; Costa, Florencia Denisse; Rodríguez, Daniel Fabián; Perillo, Patricia María
Se estima que el 7,8 % de las muertes mundiales se atribuyen a la contaminación del aire, siendo las tasas de mortalidad más altas en países de ingresos medios. Uno de los mayores contaminantes atmosféricos significativos, especialmente en áreas urbanas, es el dióxido de nitrógeno (NO2), el cual es principalmente originado por actividades relacionadas con el transporte y la industria. Es por ello que resulta de gran importancia el monitoreo de este gas. Actualmente, existen distintos tipos de sensores que utilizan óxidos semiconductores, como el dióxido de estaño (SnO2) y el trióxido de tungsteno (WO3). Sin embargo, estos materiales suelen operar a temperaturas superiores a los 200°C. Una alternativa prometedora es el desarrollo de materiales nanoestructurados que permitan reducir la temperatura de operación del sensor. El silicio poroso (SiP) ha ganado especial atención debido a su alta relación superficie/volumen y elevada reactividad superficial. Ante esta problemática, se decidió enfocar este trabajo en el desarrollo de películas de sensoras de SiP para detectar NO2. Se utilizaron tres métodos de fabricación: ataque húmedo con ácido nítrico (HNO3) y óxido de vanadio (V2O5), y ataque por iones reactivos (RIE). Las películas sensoras obtenidas se caracterizaron mediante perfilometría óptica, para analizar la rugosidad. En base a estos resultados preliminares, se seleccionaron algunas de ellas para una caracterización más detallada. Mediante microscopía electrónica de barrido (SEM) y elipsometría se estudió la morfología de este grupo reducido de muestras. Luego, se evaluó su respuesta eléctrica, fotorrespuesta, impedancia compleja y efectividad como sensores de NO2. Se observó un aumento en la rugosidad con el tiempo de ataque para las muestras tratadas con HNO3 y V2O5. Mientras que el ataque con V2O5 generó poros, el ataque con HNO3 solo generó grietas. Las muestras atacadas con V2O5 durante un mayor tiempo presentaron poros de gran tamaño y una estructura interconectada. Sin embargo, estas muestras presentaron menor sensibilidad y mayor tiempo de respuesta tanto a la luz UV como al gas NO2, debido a una menor superficie activa. Por otro lado, el ataque con RIE produjo muestras con dos microestructuras distintas, pequeñas esferas y estructuras piramidales. Estas últimas mostraron la mayor rugosidad para este tipo de ataque. Además, de todas las muestras, estas presentaron los mejores tiempos de respuesta ante luz UV y NO2. Esto es debido a la gran área de superficie generada por las nanoestructuras piramidales. Los mejores resultados se obtuvieron con el ataque RIE correspondiente a un tipo específico de SiP conocido como black silicon. Este material muestra un potencial prometedor para su uso en sensores de gas y sería interesante seguir ajustando los parámetros del proceso para mejorar la sensibilidad al NO2. Así también sería de interés continuar explorando el potencial de este material en otras aplicaciones, como en el campo biomédico.
Diseño y desarrollo de un dispositivo detector y contador de contracciones uterinas
(2024-05-13) Ravagni, Iara Sofía; Gonzalez, Valentina
El monitoreo preciso de las contracciones uterinas es crucial para la atención prenatal efectiva. En este contexto, la telemedicina emerge como una herramienta valiosa para facilitar el acceso a la atención médica y mejorar la calidad de vida de las mujeres embarazadas. En este estudio, se diseñó, desarrolló y evaluó un prototipo de un sistema portátil de monitoreo de contracciones uterinas basado en señales de electromiografía (EMG) que sugiere al usuario acudir al centro de salud o permanecer en la casa. El sistema consta de una aplicación móvil y un dispositivo portátil de bajo costo. Este prototipo fue evaluado con 14 señales fisiológicas de mujeres embarazadas, y se logró una precisión del 79 % y un recall del 83 % en la detección de contracciones uterinas. Se demostró que la combinación de información proveniente de dos canales de EMG mejora la capacidad para identificar contracciones uterinas. Además, el sistema de sugerencias proporcionó recomendaciones precisas y consistentes con las recomendaciones de profesionales de la salud en la totalidad de los casos. Se concluye entonces que el prototipo diseñado es capaz de detectar y caracterizar las contracciones uterinas con alta precisión, incluso en condiciones adversas. Este estudio destaca una potencial herramienta integral de telemedicina para mejorar la atención prenatal al proporcionar información precisa y oportuna sobre la actividad uterina tanto al paciente como al personal médico.
Avances hacia nanosistemas híbridos para la liberación controlada de agentes terapéuticos : nanopartículas mesoporosas de sílice y sistemas Pluronic F-127-Colágeno
(2024-03-14) Teubal, Manuel; Heredia, Matías; Ostapchuk, Gabriel; Catalano, Paolo
Las enfermedades crónicas son de las causas de muerte más prevalentes en el mundo, representando uno de los mayores problemas de la salud pública. Estas enfermedades pueden requerir tratamientos administrados por el paciente, tales como inyecciones o administración oral, donde sólo un 50 % se adhiere correctamente, causando a ́un más complicaciones de salud. Estos tratamientos pueden fallar por el lado del paciente, debido no recordar la toma del medicamento, percepciones de incomodidad o aversión a inyecciones. Por otro lado, el tratamiento puede ser menos efectivo debido a la falta de sincronización entre el efecto del agente y los procesos biológicos del organismo. Esto resalta la necesidad de sistemas de aplicación única que promuevan la liberación prolongada y a demanda de agentes terapéuticos en el tratamiento de enfermedades crónicas. La presente investigación se enfoca en el desarrollo de nanosistemas híbridos compuestos por nanopartículas mesoporosas de sílice y nanopartículas huecas mesoporosas de sílice, envueltas en una matriz de colágeno y copolímero Pluronic F-127, para lograr la liberación controlada de agentes terapéuticos destinados al tratamiento de enfermedades crónicas. El proyecto se centra en la caracterización y desarrollo de nanocompósitos poliméricos para el tratamiento de enfermedades crónicas. Se buscó evaluar la capacidad de carga y la cinética de liberación con el fin de asegurar un tratamiento más eficaz y un mayor cumplimiento terapéutico. Por su simplicidad, bajo costo y características compartidas con fármacos como el ibuprofeno por ejemplo, se utilizo la fluoresceína como agente terapéutico modelo. La síntesis de las nanopartículas se logró a través del método Stöber, modificando las concentraciones de los reactivos y las condiciones de reacción para perfeccionarlas a los parámetros deseados. La remoción del surfactante fue un paso crucial previo al ahuecamiento de las nanopartículas mesoporosas de sílice, obteniendo así las nanopartículas huecas mesoporosas de sílice de tamaño comparable y baja polidispersión. El proceso de ahuecamiento por etapas demostró una mejor remoción del núcleo interno y un depósito de sílice en la carcasa externa, resultando en un marcado aumento de tamaño entre ambas nanopartículas, mientras que el ahuecamiento continuo resultó en partículas más homogéneas. Se logró aumentar la carga superficial de las nanopartículas a m ́as de +30mV a través de su funcionalización, destacando que las nanopartículas huecas mesoporosas de sílice requirieron un mayor volumen de APTES para alcanzar una carga superficial similar a las nanopartículas mesoporosas de sílice debido a su mayor área superficial. Las isotermas de adsorción de fluoresceína evidenciaron la capacidad de carga de las partículas dependiente de su potencial de superficie, ajustándose al modelo de Freundlich, mostrando una adsorción en multicapa, coherente con su estructura mesoporosa. Además, en experimentos de binding se confirmó la correcta adsorción observada en las isotermas, revelando una liberación prolongada del 40 % para las nanopartículas huecas mesoporosas de sílice y 65 % para las nanopartículas mesoporosas de sílice después de 24 horas de comenzado el experimento. Por otro lado, se logró obtener un ensamblado de Pluronic F-127-colágeno, que permitió evaluar la liberación prolongada de fluoresceína en condiciones fisiológicas.
Actividad neuronal oscilatoria en el núcleo subtalámico detectada mediante potenciales de campo local durante discinesias en la enfermedad de Parkinson
(2024-02-07) Granda, Luna Belén; Merello, Marcelo; Wilken, Miguel
La actividad oscilatoria aumentada en la banda beta en los ganglios basales registrada en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) se ha identificado como un biomarcador del estado hipodopaminérgico. La actividad aumentada en las bandas theta y gamma durante las discinesias inducidas por Levodopa (L-3,4 dihidroxifenilalanina) en pacientes con EP en tratamiento han sido identificadas en diversos estudios como biomarcadores de las mismas. La terapia alternativa de los pacientes con EP refractarios a la medicación es la estimulación cerebral profunda, sin embargo el beneficio de esta terapia está estrechamente relacionado con una óptima colocación de los electrodos. El objetivo del presente estudio fue explorar la actividad neuronal oscilatoria durante discinesias en 10 pacientes con EP mediante el sensado de los potenciales de campo local de los ganglios de la base durante la cirugía de implantación. Se parte de la premisa de que durante la manifestación de discinesias se identificaría un incremento en potencia de las bandas theta y gamma en la zona dorsolateral del núcleo subtalámico (STN) en las señales de potenciales de campo local. Los valores de potencia en las bandas theta y gamma registrados arrojaron resultados significativamente más elevados durante las discinesias, y se correlacionaron en magnitud con aquellos electrodos de sensado situados en la región dorsolateral del STN significativamente. Estos resultados ilustran la fisiopatología de las discinesias en la EP y el poder predictivo de las bandas theta y gamma.
MoAna: Diseño y desarrollo de un prototipo basado en PC para monitorizar analgesia en anestesia general mediante el índice SPI basado en fotopletismografía.
(2024-02-02) Capurro, Lucila; Assad, Zakie; Paschetta, Federico
El presente Proyecto Final de Carrera consta del diseño y desarrollo de un prototipo de equipo basado en PC que permite la monitorización de la nocicepción de pacientes adultos sometidos a intervenciones quirúrgicas bajo anestesia general. Este infiere el balance nocicepción-antinocicepción a partir del cálculo de un índice llamado Surgical Pleth Index (SPI). El SPI permite realizar un análisis del balance simpático-parasimpático a partir de la señal de fotopletismografía (PPG), considerando los intervalos entre latidos (HBIs, heart beat intervals) y las amplitudes de los pulsos (PPGAs, phtoplethysmographic amplitudes). A partir de ambos parámetros, se puede inferir la presencia de un tono simpático más alto correlacionado con estímulos nocivos), por su efecto vasoconstrictor (menor PPGA) y cardioacelerador (menor HBI). De modo contrario, una variación opuesta de dichos parámetros reflejará un tono simpático suprimido y uno parasimpático más alto. Bajo dichas premisas, el objetivo principal del presente Proyecto Final de Carrera es diseñar y desarrollar un prototipo de equipo de monitoreo basado en PC que permita inferir el balance nocicepción-antinocicepción, basado en la adquisición de la señal de PPG y en el cálculo del SPI en tiempo real. De este modo, el equipo podría funcionar como una herramienta de soporte para la toma de decisiones del médico anestesiólogo, brindándole respaldo para optimizar el suministro de fármacos analgésicos a un paciente en el contexto de una intervención quirúrgica. Para corroborar el correcto funcionamiento del equipo, así como para evaluar el cumplimiento de los objetivos del proyecto, se realizaron diversos ensayos de verificación de los algoritmos desarrollados. Los ensayos realizados incluyen la comprobación de las mediciones de PPGA y HBI, la verificación del cálculo de la frecuencia cardíaca (HR) del paciente y de la utilización de la misma para realizar un filtrado adaptativo de la señal de PPG, la corroboración del algoritmo de detección de picos y la verificación de la detección de cambios en una condición de dolor respecto de una situación de reposo, entre otras. En conclusión, se ha alcanzado el objetivo de diseñar y desarrollar un prototipo de equipo basado en PC que podría actuar como una herramienta de soporte a la toma de decisiones de los médicos anestesiólogos para regular el suministro de fármacos analgésicos en pacientes sometidos a intervenciones quirúrgicas bajo anestesia general. Los principales beneficios del mismo son su facilidad de utilización por parte del médico, su interacción completamente periférica y sin continuidad eléctrica con el paciente y su asequibilidad para instituciones nacionales de salud. Durante el desarrollo del presente Proyecto Final de Carrera se aplicaron conocimientos de diversas disciplinas de la Biongeniería, como procesamiento de señales, instrumentación biomédica y fisiología cuantitativa. La integración de dichos conocimientos en la concepción, el diseño y la implementación final de un prototipo de equipo se considera que es uno de los pilares fundamentales sobre el cual se ha regido el proyecto.
BrainWalkVR : aplicación en realidad virtual para el entrenamiento físico-funcional de los pacientes con la Enfermedad de Parkinson
(2023-11-13) Koh, Jungmin; Bestani, Santiago; Cresmaschi, Fabián
La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo crónico y progresivo que afecta los circuitos motores en el cerebro, resultando en síntomas como lentitud en los movimientos, rigidez, temblores y problemas de coordinación. Además, los pacientes pueden experimentar dificultades cognitivas y todo el conjunto de complicaciones culminan en una marcada alteración en la marcha. Los tratamientos farmacológico y quirúrgico que existen en la actualidad no mejoran significativamente el trastorno de la marcha, lo cual impacta en la calidad de vida de los pacientes. En este proyecto final de grado, se diseñó una aplicación de entrenamiento en realidad virtual (RV) llamada BrainWalkVR, que sirve como herramienta de rehabilitación física y funcional en pacientes con Parkinson. Se llevó a cabo una fase de testeos con 11 participantes sanos, para evaluar la usabilidad del sistema, el grado de síntomas asociados con el cybersickness, y el rendimiento físico que logra exigir una sesión de entrenamiento de BrainWalkVR. Los resultados indicaron que la aplicaci ́on es altamente usable debido a la facilidad de aprender y al alto grado de satisfacción en los usuarios. Además, los participantes presentaron bajo nivel de síntomas de cybersickness, y el análisis de datos inerciales reveló que los participantes realizaron una cantidad significativa de pasos y giros, recorriendo una distancia considerable, durante el entrenamiento. El proyecto concluye que la aplicación BrainWalkVR tiene potencial para complementar los tratamientos de rehabilitación convencionales de la EP, y tendrá un impacto positivo en la calidad de vida de los pacientes al mejorar su movilidad y coordinación. A futuro, se sugiere realizar pruebas adicionales con un grupo más amplio de participantes y colaborar con profesionales de la salud para integrar la aplicación en la práctica clínica.
Evaluación de factibilidad de una interfaz cerebro-computadora híbrida como herramienta de comunicación binaria
(2023) Jinkus, Nicolás; Peterson, Victoria; Mateos, Sebastián
Diferentes afecciones neurológicas imposibilitan la capacidad de comunicación e interacción con el entorno de las personas afectadas. Mediante el uso de dispositivos de interacción persona-máquina (HMI, por sus singlas en inglés) pueden generarse vías de comunicación alternativas para el paciente, mejorando la calidad de vida y el nivel de independencia de estas personas. Un caso particular de HMI son las tecnologías asistivas para comunicación basadas en el seguimiento de la mirada. Estos dispositivos permiten que el usuario controle el cursor de una PC y seleccione elementos de la pantalla mediante el sensado continuo de la posición y fijación de la mirada (eye-tracking). Desafortunadamente, estos sistemas requieren de una capacidad de control y fijación de la mirada que no todos los pacientes pueden lograr o sostener en el tiempo, generando que un número de personas quede desestimada de terapias de rehabilitación y/o comunicación. Las interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés), un caso particular de las HMIs, pueden romper esta barrera mediante la generaci ́on de una nueva vía de comunicación entre el cerebro de una persona y el mundo exterior que no dependa de las salidas normales del cerebro. Las BCIs son sistemas de comunicación que permiten a los individuos interactuar con computadoras u otros dispositivos electrónicos utilizando solamente señales cerebrales. Estas interfaces capturan y decodifican las señales generadas por el cerebro, como los patrones de actividad eléctrica (EEG) para controlar dispositivos externos. En ese sentido, el uso combinado de una BCI basada en EEG con sistemas de eye-tracking podrían aumentar las capacidades de comunicación en aquellos pacientes severamente afectados. Este proyecto se enmarca en el desarrollo de una BCI híbrida para proporcionar una herramienta de comunicación binaria de confirmación/negación. Como primer paso de análisis de factibilidad, en este proyecto se diseñó e implementó una BCI híbrida para selección binaria de opciones presentadas en una pantalla. Se registraron las señales de EEG y eye-tracking de manera síncrona en 11 participantes jóvenes sin neuropatologías asociadas. Este estudio de factibilidad aborda el análisis de patrones de activación en el EEG asociados al deseo de selección. Las actividades fueron realizadas en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL, UNL-CONICET, Santa Fe) en colaboración con la clínica de rehabilitación neurológica FLENI, situada en Escobar, Buenos Aires. El presente proyecto se divide en tres partes principales: la primera es el diseño y la implementación de la BCI híbrida. En la segunda parte, se adquirieron los datos utilizando el protocolo de estimulación diseñado durante la primera parte. Una vez obtenidos los datos, se pasó a la ́ultima etapa del presente trabajo, que fue el preprocesamiento y acondicionamiento de los datos, preparándolos para ser utilizados para desarrollar un algoritmo clasificador para detectar la intención de comunicación.
The effect of neutralization of a cationic polymeric vaccine delivery system via addition of an anionic polymer on protein expression
(2023-07-17) Dadi, Sabrina Mika
Next generation vaccines have arisen as a quick response to the SARS-Cov-2 pandemic. This technology uses genetic material for immunization and allows a cost effective and adaptive method in comparison to classic vaccine platforms. Nevertheless, said genetic sequence needs an appropriate method in order to be delivered to host cells efficiently, promote cellular uptake and prevent degradation. In this study, the delivery of self-amplifying RNA (saRNA) using a cationic polymer is analysed. Nanoparticles were formulated via self assembly, using the polymer poly (cystamine bisacrylamide-co-4-amino-1-butanol) (pABOL) as well as saRNA coding for the gene of interest, firefly luciferase. Surface charge is one of the main differences seen when comparing the encapsulation of these nanoparticles to the FDA approved lipid nanoparticles (LNPs), LNPs are neutral, whereas pABOL nanoparticles are cationic. And although LNP delivery has led to an overall higher immune response, pABOL delivery has induced 100x higher intramuscular protein expression. Therefore, the surface charge of pABOL nanoparticles was modified in order to study characteristics such as size, polydispersity index and protein expression in vitro. The anionic polymer polyglutamic acid (PGA) was used and a series of formulations using different weight to weight ratios of PGA to pABOL were prepared. This polymer has been previously added to cationic lipoparticles so as to modify its surface charge and study the effect on the biodistribution. Increasing levels of PGA led to anionic particles, as expected, and protein expression levels comparable to that of cationic particles formulated without PGA. It was also seen that neutral particles showed particle sizes of approximately 1000 nm and a significantly lower protein expression when tested in vitro. The formulation technique was also studied. We found that for 50 μL doses prepared for in vitro experiments, there were no significant differences in the particle characteristics when formulation methods varied, but this was not the case for in vivo formulations. Overall, PGA showed itself to be a promising polymer to complement pABOL characteristics when used as a delivery system for genetic material and we hypothesize that this has the potential to alter cellular tropism.
Optimización en el desarrollo de microreservorios para liberación pulsátil y controlada de agentes terapéuticos
(2023) Cereigido, Diego; Catalano, Paolo Nicolás; Villarruel, Luis; Didonato, Andrés
El presente trabajo final consiste en la optimización del sistema de liberación de un sistema microelectromecánico (MEMS) para liberación pulsátil y controlada de agentes terapéuticos. Algunas patologías, como la deficiencia de la hormona de crecimiento, requieren de tratamientos crónicos con esquemas terapéuticos pulsátiles para alcanzar una alta eficacia. Actualmente las formulaciones disponibles no pueden cumplir adecuadamente con estos requerimientos. Por otro lado, por tratarse de métodos de administración manuales, puede ocurrir una disminución de la adherencia al tratamiento, lo que perjudica la eficacia del tratamiento. Es por ello que surge la necesidad de desarrollar sistemas que permitan la liberación de principios activos de manera controlada en el tiempo. Los MEMS podrían ser diseñados y fabricados para cumplir con estas funciones. En este contexto, el proyecto marco plantea el desarrollo de un microdispositivo implantable con microreservorios para la hormona de crecimiento, que puedan ser abiertos de manera selectiva. Al comienzo de este proyecto final, el microdispositivo ya había superado la etapa de diseño y simulación, y debía enfrentarse a los desafíos de la etapa de fabricación. El objetivo de este proyecto es la optimización de la fabricación del sistema de liberación del microdispositivo. Este consiste en microreservorios, generados en una oblea de silicio monocristalino nitrurada y compuestos por una membrana metálica suspendida (formada por un depósito de Pt-Ti-Pt) y contactos eléctricos de cobre para garantizar su apertura de manera selectiva mediante la aplicación de una diferencia de potencial eléctrico. El trabajo se desarrolló en la sala limpia del Departamento de Micro y Nanotecnología ubicado en el Centro Atómico Constituyentes. Para la microfabricación y optimización del sistema de liberación se hizo uso de diversas técnicas de microfabricación. Estas son: fotolitografía, evaporación de metales, recocido térmico rápido, sputtering, electroplating, ataque por iones reactivos (RIE), y ataque húmedo con hidróxido de potasio (KOH). Para evaluar los resultados obtenidos, se emplearon técnicas de caracterización como la microscopía óptica, perfilometría óptica y mecánica, y elipsometría. Durante el transcurso del proyecto, se fabricó iterativamente el dispositivo con el objetivo de optimizar la fabricación de las estructuras mencionadas. Para esto fue necesario realizar calibraciones y optimizaciones de las distintas técnicas de fabricación, y sortear diferentes obstáculos y dificultades encontradas. Uno de estos obstáculos fue el uso de fotomáscaras de filmina de acetato para las etapas de fotolitografía, lo que conducía a resultados con mala definición y alineación de las estructuras. Se fabricaron nuevas fotomáscaras en cuarzo, de modo de mejorar la morfología de las estructuras. A su vez, se optimizó el proceso de evaporación de metales para conseguir depósitos del espesor deseado. Por otro lado, se evaluó el efecto del tratamiento térmico sobre la resistividad de las membranas metálicas de liberación, de manera de caracterizar dicho valor y encontrar el tratamiento óptimo. Por último, se evaluaron diferentes concentraciones de KOH y obleas nitruradas de distinto fabricante, con el objetivo de optimizar el procedimiento de ataque húmedo para la generación de los microreservorios. Se obtuvieron exitosamente las estructuras mencionadas (membranas metálicas, contactos de cobre, y reservorios) que conformarán el microdispostivo, mediante la utilización de las fotomáscaras diseñadas, alcanzando mejoras sustanciales respecto de las fabricadas con filminas de acetato. Esto es: disminución de irregularidades, deformaciones y defectos en los bordes. Se optimizó el espesor de las membranas metálicas de Pt-Ti-Pt y se caracterizó la resistividad de las mismas, además de evaluar el tratamiento térmico óptimo que minimice dicha resistividad. Por último, se avanzó de manera apreciable en la fabricación de los microreservorios. El proyecto planteó numerosos desafíos y dificultades en las primeras etapas de fabricación del microdispositivo que pudieron ser enfrentados. En tal sentido, las mejoras implementadas, como ser el rediseño de fotomáscaras, la caracterización de la resistividad de las membranas y el trabajo en la generación de reservorios, resultan de suma importancia a la hora de poder continuar con la fabricación del dispositivo final.
Identificación de marcadores neurales de aprendizaje motor durante la vigilia en señales electroencefalográficas
(2023) Zazzali, Matías Nicolás; Della-Maggiore, Valeria; Solano, Agustín
El aprendizaje motor tiene una relevancia práctica enorme para músicos, atletas, entrenadores, pilotos y terapistas físicos, entre muchos otros. Dentro del mundo de la investigación científica, existe un gran interés entre psicólogos experimentales y neurocientíficos por entender y explicar las bases que subyacen a este proceso. Los descubrimientos que surgen de estas investigaciones resultan de gran importancia tanto para lograr mejores planes de entrenamiento en el deporte y la música, como para crear programas de neurorehabilitación más eficientes. En particular, en este estudio buscamos identificar patrones de actividad neural en señales electroencefalográficas que actúen como posibles marcadores de un tipo de aprendizaje motor, conocido como adaptación motora (AM). Para la realización de esta tesis se utilizaron datos previamente adquiridos como parte de un proyecto desarrollado en el Laboratorio de Fisiología de la Acción (LFA, Universidad de Buenos Aires). En el marco de dicho proyecto se realizó un experimento en el que los participantes realizaron una tarea de AM. La misma consistió en mover un cursor utilizando un joystick para alcanzar uno de ocho objetivos visuales presentados en la pantalla de una computadora, y en algún momento se enfrentaron a una perturbación angular aplicada sobre la dirección de movimiento del cursor. Los participantes fueron divididos en dos grupos: un grupo No Interferido, en el que realizaron una sesión de AM a una única perturbación, y un grupo Interferido, en el que realizaron un protocolo de interferencia anterógrada al adaptarse a dos perturbaciones opuestas separadas por un intervalo de 5 minutos. Durante la realización de las tareas, se registraron las señales de electroencefalografía (EEG) sobre la región sensoriomotora de todos los participantes. Las señales de EEG fueron procesadas y analizadas utilizando diferentes librerías de Python y R. En primer lugar, todos los datos fueron reorganizados de acuerdo al estándar de organización de datos cerebrales BIDS para EEG. Posteriormente, se aplicaron técnicas de procesamiento de señales para aumentar la relación señal-ruido de los datos, entre las que se incluyeron: aplicación de filtros digitales, eliminación de artefactos mediante análisis de componentes independientes (ICA), inspección visual y umbralizado automático. Luego, las señales limpias fueron divididas en épocas relacionadas a eventos producidos durante la tarea de AM. Finalizado este preprocesamiento y con el objetivo de estudiar la actividad oscilatoria del EEG, las épocas fueron transformadas mediante su convolución con la señal Morlet Wavelet Compleja para obtener representaciones tiempo-frecuencia de las mismas. Por último, las comparaciones estadísticas se realizaron mediante pruebas de permutaciones basadas en clústeres (en el plano tiempo-frecuencia y en el dominio temporal). Al analizar nuestros resultados, observamos un aumento de la potencia de la banda Beta en el intervalo posterior al movimiento a lo largo de la sesión de aprendizaje. Además, este incremento de potencia fue más pronunciado cuando la adaptación se vio afectada por la interferencia anterógrada. En base a hallazgos previos, el efecto observado podría reflejar un aumento en el costo energético necesario para estabilizar los cambios de la representación del modelo motor interno, suscitados por la adaptación motora, sin embargo, nuevos estudios son necesarios para confirmar esta hipótesis. En conclusión, en esta primera aproximación, encontramos que el aprendizaje de adaptación motora se corresponde con un incremento de la actividad oscilatoria de la banda Beta durante los intervalos entre movimientos.
Módulo codificador de diagnósticos para HCE basado en estándares de interoperabilidad
(2023) Guillen, María Agustina; Berrino, Eugenia Camila; Picón Chaparro, José Antonio
Este proyecto tiene como objetivo realizar un módulo codificador de diagnósticos. Para esto se investigan y desarrollan sistemas que respetan e implementan estándares de interoperabilidad SNOMED CT y FHIR, permitiendo su uso en la practica médica. El sistema se organiza en una arquitectura que permite la interacción modulable y escalable de los componentes del software. Se crea una API como punto de entrada para las solicitudes y respuestas, junto con la librería que estructura los datos necesarios. Además, se establece comunicación con una API de HAPI FHIR para crear y almacenar recursos en una base de datos. Se desarrolla un sistema con facilidad de uso y practicidad que hace posible una selección precisa dentro de los términos de diagnóstico. Esta codificación permite realizar análisis posteriores como sistemas de soporte a la toma de decisiones, análisis con diferentes niveles de agregación de datos, previsión de insumos, entre otros. Los diagnósticos tienen un impacto decisivo en la continuidad de la atención de un paciente. Una buena clasificación del diagnostico lleva al tratamiento oportuno que puede mejorar la salud a una persona. Además, permite procesar y presentar estos datos de diferentes maneras para distintos fines. Por ejemplo, admite mayores oportunidades para el apoyo a la toma de decisiones e informes retrospectivos precisos para la investigación y la gestión. El sistema fue diseñado para implementarse en el área médica de Emergencias (I.H.S.A). Se realizaron pruebas de validación con diagnósticos no reconocidos por los sistemas actuales de la empresa, logrando codificar correctamente el 81 % de 2805.
Predicción de mortalidad específica a dos años y mutación del gen KRAS en metástasis hepática de cáncer colorrectal mediante Radiómica y Aprendizaje Automático
(2023-04-28) Dujaut, Iván Maximiliano; Esposito, Marco Iván; Ricci Lara, María Agustina
El cáncer colorrectal es la segunda causa de muerte por cáncer en el mundo, y suele estar acompañado por metástasis hepática. Entre posibles tratamientos, la metástasis puede ser eliminada por medio de una cirugía de resección, y se sabe que una mutación en el gen KRAS es indicador de un peor pronóstico. Se han publicado investigaciones prometedoras sobre el uso de Inteligencia Artificial como herramienta de soporte a la toma de decisiones en el diagnóstico y pronóstico de pacientes con este tipo de patologías. Para este proyecto, se plantearon dos objetivos primarios, y múltiples secundarios. Como uno de los objetivos primarios, se definió entrenar y evaluar la capacidad diagnóstica de un clasificador basado en Radiómica e Inteligencia Artificial, para predecir la mortalidad específica a dos años en pacientes con metástasis hepática de cáncer colorrectal, utilizando imágenes de tomografía computada en fase venosa portal. Para este objetivo, el comienzo del período de dos años fue la cirugía de resección hepática como tratamiento a la enfermedad, y se definió la variable de respuesta Óbito, con dos posibles valores: cero o negativo, si el paciente vivía al finalizar el período, y uno o positivo, si la causa de muerte registrada fue la patología planteada. El otro objetivo primario consistió en entrenar y evaluar la capacidad diagnóstica de un clasificador basado en Radiómica e Inteligencia Artificial, empleando la misma modalidad y fase de imagen, pero para predecir el estado de mutación del gen KRAS. Para ello se definió la variable de respuesta KRAS, con dos valores posibles: cero o negativo para el estado Wild Type, y uno o positivo para el estado mutado, determinado por estudio genético. Como objetivos secundarios, se planteó el entrenamiento y evaluación de seis clasificadores basados en Radiómica e Inteligencia Artificial, con imágenes de tomografía computada en las fases sin contraste, venosa tardía, y arterial, para la predicción de las variables Óbito y KRAS. Se realizó un estudio de carácter retrospectivo, utilizando una base de datos de tomografías computadas conformada en el Hospital Italiano de Buenos Aires. Las imágenes fueron segmentadas por el departamento de Diagnóstico por Imágenes de la institución para identificar la lesión hepática de mayor tamaño y luego extraer las características radiómicas del volumen segmentado. La radiómica es un método de extracción de características cuantitativas de las imágenes, utilizadas como biomarcadores en medicina, y para el entrenamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial. Se aplicaron métodos de selección de características y se realizó un ajuste de hiperparámetros para optimizar los modelos clasificadores. Los mismos se evaluaron con métricas como el área bajo la curva de la característica operativa del receptor. El modelo final para cada variable se produjo tomando el promedio de los puntajes de salida de los mejores modelos seleccionados. Mediante la combinación de filtros, métodos de selección de características y algoritmos de Inteligencia Artificial, se entrenaron más de 1.000 modelos entre todos los objetivos previstos. Para la variable Óbito, se utilizaron 101 casos en entrenamiento (64 vivos, 37 fallecidos) y 35 en evaluación (22 vivos, 13 fallecidos), resultando en un área bajo la curva de 0,875. Para la variable KRAS, se usaron 55 casos en entrenamiento (31 Wild Type, 24 mutados) y 30 en evaluación (17 Wild Type, 13 mutados), resultando en un área bajo la curva de 0,895. Los modelos entrenados mostraron resultados prometedores en su evaluación y podrían constituir una herramienta no invasiva de soporte a la toma de decisiones en el tratamiento de metástasis hepática de cáncer colorrectal. Existe la posibilidad de desarrollar futuros trabajos para mejorar los resultados alcanzados y validar el uso de los predictores para su uso clínico.
Estudio de la relevancia funcional de HIWI2 en la diferenciación de cardiomiocitos a partir de células madre pluripotentes humanas
(2023) Posteguillo, Nicolás Alberto; Scarafía, Agustina; La Greca, Alejandro
Las proteínas PIWI fueron descubiertas hacia finales de la década de 1990 en tejido extraído de las gónadas de Drosophila melanogaster (mosca de la fruta), y se las identificó como proteínas reguladoras de procesos vinculados con la línea germinal, pero estudios recientes han comenzado a explorar también su rol en contextos somáticos. Forman parte de la familia de proteínas Argonauta, altamente conservada entre especies, incluyendo a los humanos. De las cuatro proteínas humanas homólogas PIWI, conocidas como proteínas HIWI, este proyecto se enfoca en HIWI2 (también llamada PIWIL4). Al momento de la redacción de este documento, es la única de las cuatro que se encuentra reportada en la literatura como una proteína que participe en los procesos de diferenciación de células madre pluripotentes humanas hacia linajes de células somáticas, siendo estos los linajes neuronal y osteoblástico. Coincidentemente, en un trabajo previo realizado en el propio laboratorio LIAN (Fleni-CONICET) y publicado en 2020 [1], se estudió el perfil de expresión de genes HIWI a lo largo del proceso de diferenciación de células madre embrionarias humanas hacia el linaje cardíaco. Entre sus resultados, reportaron que el transcripto de HIWI2 presenta un nivel de expresión creciente, dejando planteada la posibilidad de que ejerza algún tipo de función en dicho proceso. Como objetivo general de este proyecto se propuso estudiar el grado de participación de la proteína HIWI2 en la diferenciación in vitro de cardiomiocitos a partir de células madre pluripotentes inducidas (iPSCs) humanas, para lo cual se generó una línea de iPSCs mutantes que porten una alteración en el gen HIWI2 que haga inviable la correcta expresión de su proteína. Esto se llevó a cabo mediante edición genética basada en el sistema CRISPR-Cas9, realizando todos los pasos que comprenden desde la fase bioinformática del diseño de los guías CRISPR, la fase de preparación de las herramientas de edición genética (plásmidos), incluyendo trabajo con bacterias; y finalmente el uso de dichos plásmidos para transfectar las iPSCs, seguido de un proceso de selección para lograr identificar y aislar un clon que hubiera adquirido la mutación deseada. La línea de iPSCs HIWI2 knockout heterocigota (HIWI2+/−) obtenida fue luego diferenciada a cardiomiocitos, en paralelo a una línea de iPSCs wildtype como referencia. Se evaluó la expresión de HIWI2 y se estudió el efecto de su ausencia a lo largo de los diferentes estadios del proceso de diferenciación. Esta caracterización incluyó análisis morfológico mediante microscopia de campo claro, un ensayo funcional de electroestimulación, y evaluación de la expresión de marcadores relevantes mediante RT-qPCR, microscopía de fluorescencia, y citometría de flujo. Los resultados de este proyecto sugieren que las iPSCs HIWI2+/− pueden ser diferenciadas a cardiomiocitos, pero que estos no presentan actividad contráctil espontánea y tampoco puede ser inducida mediante electroestimulación externa. Esto, sumado a una alteración significativa en la expresión de múltiples genes que codifican proteínas del sarcómero o que participan del transporte iónico, sugiere un compromiso de su capacidad contráctil. Por lo tanto, los resultados de este proyecto son consistentes con que HIWI2 efectivamente esté involucrada en el proceso de diferenciación de células madre pluripotentes hacia el linaje cardíaco.
Análisis de complejos proteicos desordenados utilizando dinámica molecular como complemento al RMN : identificación de residuos claves y comportamiento dinámico
(2023) Bastien, María Clara; Tavolaro, Franco Giuliano; Fernandez, María Laura; Marino Buslje, Cristina
La espectroscopía de Resonancia Magnética Nuclear (RMN) ha sido durante mucho tiempo una herramienta valiosa para caracterizar las conformaciones moleculares de proteínas intrínsecamente desordenadas (IDPs), sin embargo, a menudo proporciona información limitada sobre la conformación estructural de sus complejos. Estas proteínas están asociadas con varios procesos biológicos clave, por lo tanto, su mal funcionamiento podría desencadenar enfermedades como cáncer, Parkinson, Alzheimer, etc. En este estudio, abordamos el desafío de aumentar la información conformacional a partir de datos de RMN para caracterizar los complejos de IDPs, empleando simulaciones de dinámica molecular (DM). La técnica de RMN resulta en un conjunto de estructuras, mientras que la MD proporciona información sobre el comportamiento de los complejos a lo largo del tiempo, mejorando nuestra comprensión de su dinámica estructural. Nuestra investigación involucró 9 complejos proteína-proteína, donde para cada uno de ellos, se realizaron 2 simulaciones de DM utilizando dos confórmeros de RMN diferentes como puntos de partida. En una segunda etapa, los resultados fueron analizados revelando que cada complejo muestra interacciones de residuos con probabilidades variables junto con una amplia gama de estados conformacionales. Destacablemente, identificamos interacciones centrales dentro de estos complejos, arrojando luz sobre los factores clave que influyen en su estabilidad y, finalmente, en su funcionalidad. Además, identificamos 3 complejos en los que las proteínas se separaron lo suficiente como para perder las interacciones centrales. Se necesitarán más datos para determinar si la función asociada requiere que estos complejos sean transitorios o lábiles. Nuestros hallazgos demuestran que las simulaciones de dinámica molecular complementan los datos de RMN al proporcionar una visión más completa de las estructuras complejas. El enfoque de dinámica molecular perfecciona la información obtenida de la RMN, proporcionando un recuento más preciso de los contactos centrales en una interacción proteína-proteína a lo largo del tiempo. Además, nuestro estudio destaca el papel crucial de residuos específicos en el mantenimiento de la estabilidad y la integridad de las interacciones complejas. En general, la combinación de RMN y dinámica molecular demuestra ser una estrategia poderosa para desentrañar las complejidades de los complejos biomoleculares. En conjunto, este estudio permite una comprensión más profunda del comportamiento y la función de los complejos de IDP y, eventualmente, esta información podría utilizarse para explorar nuevas estrategias de tratamiento de enfermedades.
Aplicación de Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud en cáncer : su aplicación en tumores del tracto gastrointestinal (TGI) y su valoración costo-efectiva
(2023-11-16) Erbetti, Andrea Belén; Sanguinetti, Olivia; Pombo, María Teresa; Pérez, Adrián
La detección de células tumorales del tracto gastrointestinal (TGI) en imágenes histológicas es posible por un patólogo entrenado utilizando microscopía de luz. Sin embargo, distinguir entre tumores proficientes (pMMR Proficient Mismatch Repair ) o deficientes (dMMR Deficient Mismatch Repair ), ambos biomarcadores subrogantes de tumores con inestabilidad microsatelital (IMS), no es posible por esta metodología y requiere de la utilización de técnicas más sofisticadas como la inmunohistoquímica (IHQ) para su diferenciación. La IHQ es un método de detección antígeno específico, mediante la utilización de anticuerpos mono y policlonales para hacer visible una proteína. Requiere de médicos patólogos capacitados, trabajo metódico y minucioso, y es una técnica costosa, lo que dificulta su realización en los laboratorios de patología en todo el territorio del país. Como contrapartida, identificar a los pacientes con cáncer del TGI con tumores con IMS en función de su estadío clínico, permite diferenciar un subgrupo de pacientes con pronóstico y predicciones distintas. El objetivo de este Proyecto Final es generar un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir IMS en TGI a partir de imágenes histológicas en microscopía de luz. La idea es que el mismo pueda ser utilizado como una herramienta accesible y costo-efectiva como soporte a la toma de decisiones. Esto es crucial ya que los pacientes podrían obtener el tratamiento acorde a su subtipo tumoral (Medicina de Precisión), entre otras ventajas que aporta este driver oncogénico.
Desarrollo de una herramienta de patología digital para la clasificación de carcinomas endometriales proficientes y deficientes del sistema de reparación del ADN, mediante un algoritmo de inteligencia artificial : Su utilidad clínica y aplicaciones futuras
(2023-11-15) Chirkes, Julieta; Gorodisch, Ana; Pombo, María Teresa; Pérez, Adrián
La inteligencia artificial (IA) busca replicar la inteligencia humana en procesos computacionales, creando un campo dentro de las ciencias de la computación que tiene como objetivo la resolución de problemas. Se puede implementar de manera eficiente mediante el desarrollo de diversos algoritmos adaptados a las necesidades del usuario. La patología digital, una excelente herramienta de trabajo en ciencias de la salud, es un entorno dinámico basado en imágenes que permite la adquisición, gestión e interpretación de información patológica generada a partir de un portaobjetos digitalizado. Estas imágenes digitales pueden luego ser almacenadas, compartidas y analizadas digitalmente por los diferentes patólogos y otros profesionales afines, expertos en este área de trabajo. El objetivo de este trabajo es utilizar IA para la predicción de inestabilidad microsatelital en carcinomas endometriales, desarrollando un algoritmo que nos permita separar, de este universo de pacientes, al subgrupo de tumores con sistema de reparación del ADN conservado (Proficiente, subrogante de tumores estables o MSS) de aquellos con el sistema de reparación del ADN deficiente o averiado (Deficiente, subrogante de tumores inestables o MSI). La elección de tumores endometriales para nuestro proyecto radica en la importancia de reconocer el subgrupo MSI, por la respuesta a novedosos tratamientos con inmunoterapia entre otras consideraciones y el aporte invalorable en la simplificación de procesos por parte de la patología digital que describiremos a lo largo de nuestro trabajo. El algoritmo desarrollado se basó en la arquitectura CLAM (Clustering Constrained Attention Multiple Instance Learning) que es un modelo de clasificación de imágenes patol ́ogicas, basado en la atención. Este modelo utiliza aprendizaje profundo en un marco semi supervisado en donde se entrena con WSI (Whole Slide Images) que tienen una única etiqueta (MSI o MSS) para toda la diapositiva. El modelo logra enfocarse en las regiones relevantes de la imagen para luego poder predecir la inestabilidad o estabilidad microsatelital en imágenes desconocidas para el modelo. En primer lugar, se segmentan las regiones de tejido dentro de la diapositiva y se divide la misma en parches más pequeños de 256 x 256 píxeles. Para reducir el costo computacional del modelo, se utiliza una red neuronal convolucional (CNN) para extraer características relevantes de cada uno de los parches. Son estas características las que se utilizan como entrada para el modelo de clasificación. Se entrenó al modelo con dichas características correspondientes a 397 WSI, 169 MSI y 228 MSS obtenidas de los proyectos públicos TCGA-UCEC y CPTAC-UCEC. Cuando se evaluó el modelo en 38 imágenes de dichos conjuntos de datos se obtuvo un 100 % de sensibilidad, 81,6 % de exactitud, 68,2 % de especificidad y 91,5 % de AUROC. Por otro lado, cuando se evaluó el modelo en un conjunto de 51 imágenes obtenidas de muestras retrospectivas de un laboratorio independiente de anatomía patológica, se obtuvo un 90,9 % de sensibilidad, 62,7 % de exactitud, 41,4 % de especificidad y 74,1 % de AUROC. Además se desarrolló un prototipo de interfaz gráfica para que los profesionales afines de diversas instituciones médicas del país puedan acceder a esta herramienta y eficientizar el proceso de elección del tratamiento óptimo. En conclusión y tras un año de dedicación al desarrollo de nuestra plataforma digital, consideramos que proporcionar a pacientes con cáncer la capacidad de ser categorizados, inicialmente, en un subgrupo molecular mediante una coloración tan básica como la Hematoxilina-Eosina (H&E), representa una contribución significativa al avance en el diagnóstico de drivers oncogénicos. Reconociendo que requerirá de un mayor número de casos y de mejoras en el modelo para perfeccionar los resultados, estamos convencidas de haber iniciado un camino que agilizará los tiempos de diagnóstico y ampliará el alcance de la detección de inestabilidad microsatelital y otros biomarcadores moleculares en cáncer.
Detección automática de fibrilación auricular en registros de electrocardiógrafo portátil
(2023-08) Barrera, Pedro Lucas; Vecino Schandy, Lorenza Guadalupe; Bonomini, María Paula
La fibrilación auricular (FA) es el tipo de arritmia cardíaca más común. Dado que generalmente es asintomática, a menudo pasa desapercibida hasta que surgen complicaciones graves, como un accidente cerebrovascular. Por lo tanto, es crucial el desarrollo de herramientas de diagnóstico rápidas, económicas y accesibles para detectar la FA en una etapa temprana. En este sentido, los dispositivos de telemonitorización asistidos por aprendizaje automático muestran gran potencial. Este trabajo presenta un algoritmo que detecta automáticamente la FA en señales obtenidas por electrocardiógrafos portátiles conectados a una plataforma de telemonitorización a través de smartphones. El algoritmo consta de tres etapas: detección de ruido, detección de latidos ectópicos y detección de FA. La etapa de detección de ruido implica analizar las señales de ECG utilizando ventanas de 5 segundos con un desplazamiento de 1 segundo. Un clasificador KNN predice la presencia o ausencia de ruido en cada ventana, lo que permite detectar segmentos ruidosos. Los segmentos no ruidosos se procesan utilizando un algoritmo de Pan-Tompkins para encontrar los tiempos de ocurrencia de los complejos QRS de la señal y la serie de intervalos RR correspondiente. Luego, se eliminan los latidos ectópicos usando un clasificador XGBoost, generando la serie NN. Esta última se utiliza para calcular los índices de entrada para un clasificador de predice la presencia o ausencia de FA en la señal de ECG. El algoritmo se entrenó y validó utilizando la base de datos de FA de una derivación del desafío de Physionet de 2017, obteniendo dos modelos: Uno entrenado con datos balanceados que utiliza un clasificador de regresión logística y uno con desbalanceados que utiliza un clasificador AdaBoost, cada uno con distintas ventajas dependiendo el ambiente de uso. El primero logró una exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad y F1-score del 92.35%, 52.73%, 90.62%, 92.51% y 66.67% respectivamente mientras que el segundo logró una exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad y F1-score del 95.58%, 76.07%, 69.53%, 98.65% y 72.65% respectivamente. Además, se realizó una validación adicional utilizando otras dos bases de datos, alcanzando resultados similares, lo que demostró una buena adaptabilidad del algoritmo a diversas bases de datos.
Segmentación automática del glioblastoma multiforme
(2023-09-11) Hyde Lord, Victoria; Suárez, Cecilia
En este trabajo se diseñó un método automático para la segmentación tridimensional del glioblastoma multiforme (GBM) con sus zonas internas de tumor activo, necrosis, y edema periférico difuso, combinando técnicas clásicas de procesamiento de imágenes con la aplicación de redes neuronales. En primer lugar, se realizaron segmentaciones preliminares automáticas de la región de interés (ROI) completa y del tumor activo en base a las cuatro modalidades básicas de resonancia magnética (MRI) y a métodos clásicos de procesamiento de imágenes. En especial, la umbralización por el método de Otsu, permitió aislar zonas intensas asociadas al tumor de las cuales se determinó su volumen. La segmentación preliminar de la ROI, de volumen menor a 200 cm3, se realizó en base a las modalidades FLAIR y T2. Para esto, se aplicó erosión morfológica, crecimiento de regiones por contornos activos de Chan-Vese y rellenado de huecos. Por otro lado, la segmentación preliminar del tumor activo, de volumen menor a la cuarta parte de la segmentación preliminar de la ROI, se realizó en base a la modalidad T1c. Luego, las segmentaciones preliminares se corrigieron con una red neuronal Perceptron multicapa alimentada con 30 características de textura e intensidades de gris. Finalmente, en un paso de post-procesamiento, se aplicó un rellenado de huecos. La red clasificó con una exactitud total del 83.9 %, y el algoritmo completo logró coeficientes de similitud Dice de 89.3 %, 80.7 %, 79.7 %, 66.4% y 83.7% para las segmentaciones de la ROI, tumor activo, edema, necrosis y centro tumoral.

Browse

Recent Submissions