PROCESAMIENTO DE SEÑALES Procesamiento de señales e imágenes biomédicas El procesamiento de senales ha tenido un desarrollo vertiginoso en los ultimos 50 anos

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