En la lucha contra enfermedades como el Alzheimer hay que recurrir a todas las armas disponibles. una de ellas es la ingeniería biomédica, que mediante el uso de señales ayuda a un mejor diagnóstico en la citada enfermedad y en la fibrilación auricular.
B. Peñalba. Valladolid 17/10/2008
Los registros de la actividad magnetoencefalográfica en los enfermos de Alzheimer se caracterizan por ser más lentos en términos espectrales, más regulares y menos complejos. Así se ha puesto de manifiesto en XXVI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, que se está celebrando en Valladolid.
La dificultad que entraña diagnosticar la Enfermedad de Alzheimer (EA) ha provocado en los últimos años un incremento de estudios sobre la utilización de técnicas auxiliares que ayuden a los especialistas en su diagnóstico. Así, investigaciones recientes como la presentada por Javier Escudero, de la Universidad de Valladolid, han demostrado "que técnicas de análisis espectral y de análisis no lineal, como el magnetoencefalograma, pueden aportar información complementaria para ayudar en la diagnosis de la EA".
El trabajo presentado por Jesús Poza, de la misma institución académica, ha utilizado el parámetro de la turbulencia de wavelet para verificar que "la EA está asociada con un descenso significativo de la irregularidad en la actividad magnetoencefalográfica (MEG) espontánea". Según Poza, el uso de este parámetro tiempo-frecuencia se debe a "que proporciona una resolución variable en dicho plano adaptada a las características de este tipo de señales, ya que los registros MEG no son estacionarios y es necesario utilizar métodos que reflejen esa variación".
La combinación de diversos parámetros de información del tiempo con la frecuencia aplicando un espectrograma puede predecir si un episodio de fibrilación auricular terminará espontáneamente o no. José Rieta, de la Universidad Politécnica de Valencia, ha dicho que "conseguir esta predicción puede evitar tratamientos arriesgados y dolorosos para el paciente, además de costosos para los servicios sanitarios".
Actividad cerebral
Otro de los trabajos presentados en este congreso ha sido el firmado por Javier Temprano, que ha comparado distintos métodos de extracción de características para su aplicación al sistema Brain Computer Interface, mediante el cual "se monitoriza la actividad cerebral y se traducen determinadas características correspondientes a las intenciones del usuario en comandos de un dispositivo". En dicho estudio y mediante el método de extracción Wavelet de Morlet compleja, se ha demostrado que el "resultado óptimo se obtiene con la red de funciones de base radial (RBF), logrando mayor información mutua". Además, "el recorte de outliers es clave para eliminar el ruido estadístico".
Una librería automática y remota para la extracción de secuencias de ADN ha sido la contribución del trabajo presentado por Joan Maynou, de la Universidad Politécnica de Cataluña. Utilizando la técnica de la entropía de Rényi, "es posible detectar los puntos de unión de los factores de transcripción. Los resultados demuestran que esta medida extrae información adicional de la matriz de entrenamiento, obteniendo las posiciones biológicamente relevantes en la secuencia Rényi".
Simular efectos de la dilatación auricular
Conocer los efectos de la dilatación auricular sobre la vulnerabilidad de reentradas, así como realizar un análisis de ablación más preciso del corazón son algunas de las aplicaciones del virtual heart. Este modelo informático ha conseguido, por primera vez, reconstruir virtualmente una aurícula humana y simular una hipertrofia muscular.
Según ha destacado Carlos Alberto Ruiz, de la Universidad Politécnica de Valencia, este modelo "permite analizar en qué medidas esa dilatación puede generar una fibrilación auricular con consecuencias funestas para el paciente, ayudando en el diagnóstico".
Tras este estudio, "lo más importante es obtener el modelo de todo el corazón para llevar a cabo un proceso de ablación muy preciso en pacientes con alguna enfermedad coronaria".
La dificultad que entraña diagnosticar la Enfermedad de Alzheimer (EA) ha provocado en los últimos años un incremento de estudios sobre la utilización de técnicas auxiliares que ayuden a los especialistas en su diagnóstico. Así, investigaciones recientes como la presentada por Javier Escudero, de la Universidad de Valladolid, han demostrado "que técnicas de análisis espectral y de análisis no lineal, como el magnetoencefalograma, pueden aportar información complementaria para ayudar en la diagnosis de la EA".
El trabajo presentado por Jesús Poza, de la misma institución académica, ha utilizado el parámetro de la turbulencia de wavelet para verificar que "la EA está asociada con un descenso significativo de la irregularidad en la actividad magnetoencefalográfica (MEG) espontánea". Según Poza, el uso de este parámetro tiempo-frecuencia se debe a "que proporciona una resolución variable en dicho plano adaptada a las características de este tipo de señales, ya que los registros MEG no son estacionarios y es necesario utilizar métodos que reflejen esa variación".
La combinación de diversos parámetros de información del tiempo con la frecuencia aplicando un espectrograma puede predecir si un episodio de fibrilación auricular terminará espontáneamente o no. José Rieta, de la Universidad Politécnica de Valencia, ha dicho que "conseguir esta predicción puede evitar tratamientos arriesgados y dolorosos para el paciente, además de costosos para los servicios sanitarios".
Actividad cerebral
Otro de los trabajos presentados en este congreso ha sido el firmado por Javier Temprano, que ha comparado distintos métodos de extracción de características para su aplicación al sistema Brain Computer Interface, mediante el cual "se monitoriza la actividad cerebral y se traducen determinadas características correspondientes a las intenciones del usuario en comandos de un dispositivo". En dicho estudio y mediante el método de extracción Wavelet de Morlet compleja, se ha demostrado que el "resultado óptimo se obtiene con la red de funciones de base radial (RBF), logrando mayor información mutua". Además, "el recorte de outliers es clave para eliminar el ruido estadístico".
Una librería automática y remota para la extracción de secuencias de ADN ha sido la contribución del trabajo presentado por Joan Maynou, de la Universidad Politécnica de Cataluña. Utilizando la técnica de la entropía de Rényi, "es posible detectar los puntos de unión de los factores de transcripción. Los resultados demuestran que esta medida extrae información adicional de la matriz de entrenamiento, obteniendo las posiciones biológicamente relevantes en la secuencia Rényi".
Simular efectos de la dilatación auricular
Conocer los efectos de la dilatación auricular sobre la vulnerabilidad de reentradas, así como realizar un análisis de ablación más preciso del corazón son algunas de las aplicaciones del virtual heart. Este modelo informático ha conseguido, por primera vez, reconstruir virtualmente una aurícula humana y simular una hipertrofia muscular.
Según ha destacado Carlos Alberto Ruiz, de la Universidad Politécnica de Valencia, este modelo "permite analizar en qué medidas esa dilatación puede generar una fibrilación auricular con consecuencias funestas para el paciente, ayudando en el diagnóstico".
Tras este estudio, "lo más importante es obtener el modelo de todo el corazón para llevar a cabo un proceso de ablación muy preciso en pacientes con alguna enfermedad coronaria".
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