973 resultados para desórdenes mentales
Resumo:
Se trata de un formulario enviado a todos los pueblos de la Archidiócesis de Valencia, y en este caso a Carcagente
Resumo:
En el mundo actual las aplicaciones basadas en sistemas biométricos, es decir, aquellas que miden las señales eléctricas de nuestro organismo, están creciendo a un gran ritmo. Todos estos sistemas incorporan sensores biomédicos, que ayudan a los usuarios a controlar mejor diferentes aspectos de la rutina diaria, como podría ser llevar un seguimiento detallado de una rutina deportiva, o de la calidad de los alimentos que ingerimos. Entre estos sistemas biométricos, los que se basan en la interpretación de las señales cerebrales, mediante ensayos de electroencefalografía o EEG están cogiendo cada vez más fuerza para el futuro, aunque están todavía en una situación bastante incipiente, debido a la elevada complejidad del cerebro humano, muy desconocido para los científicos hasta el siglo XXI. Por estas razones, los dispositivos que utilizan la interfaz cerebro-máquina, también conocida como BCI (Brain Computer Interface), están cogiendo cada vez más popularidad. El funcionamiento de un sistema BCI consiste en la captación de las ondas cerebrales de un sujeto para después procesarlas e intentar obtener una representación de una acción o de un pensamiento del individuo. Estos pensamientos, correctamente interpretados, son posteriormente usados para llevar a cabo una acción. Ejemplos de aplicación de sistemas BCI podrían ser mover el motor de una silla de ruedas eléctrica cuando el sujeto realice, por ejemplo, la acción de cerrar un puño, o abrir la cerradura de tu propia casa usando un patrón cerebral propio. Los sistemas de procesamiento de datos están evolucionando muy rápido con el paso del tiempo. Los principales motivos son la alta velocidad de procesamiento y el bajo consumo energético de las FPGAs (Field Programmable Gate Array). Además, las FPGAs cuentan con una arquitectura reconfigurable, lo que las hace más versátiles y potentes que otras unidades de procesamiento como las CPUs o las GPUs.En el CEI (Centro de Electrónica Industrial), donde se lleva a cabo este TFG, se dispone de experiencia en el diseño de sistemas reconfigurables en FPGAs. Este TFG es el segundo de una línea de proyectos en la cual se busca obtener un sistema capaz de procesar correctamente señales cerebrales, para llegar a un patrón común que nos permita actuar en consecuencia. Más concretamente, se busca detectar cuando una persona está quedándose dormida a través de la captación de unas ondas cerebrales, conocidas como ondas alfa, cuya frecuencia está acotada entre los 8 y los 13 Hz. Estas ondas, que aparecen cuando cerramos los ojos y dejamos la mente en blanco, representan un estado de relajación mental. Por tanto, este proyecto comienza como inicio de un sistema global de BCI, el cual servirá como primera toma de contacto con el procesamiento de las ondas cerebrales, para el posterior uso de hardware reconfigurable sobre el cual se implementarán los algoritmos evolutivos. Por ello se vuelve necesario desarrollar un sistema de procesamiento de datos en una FPGA. Estos datos se procesan siguiendo la metodología de procesamiento digital de señales, y en este caso se realiza un análisis de la frecuencia utilizando la transformada rápida de Fourier, o FFT. Una vez desarrollado el sistema de procesamiento de los datos, se integra con otro sistema que se encarga de captar los datos recogidos por un ADC (Analog to Digital Converter), conocido como ADS1299. Este ADC está especialmente diseñado para captar potenciales del cerebro humano. De esta forma, el sistema final capta los datos mediante el ADS1299, y los envía a la FPGA que se encarga de procesarlos. La interpretación es realizada por los usuarios que analizan posteriormente los datos procesados. Para el desarrollo del sistema de procesamiento de los datos, se dispone primariamente de dos plataformas de estudio, a partir de las cuales se captarán los datos para después realizar el procesamiento: 1. La primera consiste en una herramienta comercial desarrollada y distribuida por OpenBCI, proyecto que se dedica a la venta de hardware para la realización de EEG, así como otros ensayos. Esta herramienta está formada por un microprocesador, un módulo de memoria SD para el almacenamiento de datos, y un módulo de comunicación inalámbrica que transmite los datos por Bluetooth. Además cuenta con el mencionado ADC ADS1299. Esta plataforma ofrece una interfaz gráfica que sirve para realizar la investigación previa al diseño del sistema de procesamiento, al permitir tener una primera toma de contacto con el sistema. 2. La segunda plataforma consiste en un kit de evaluación para el ADS1299, desde la cual se pueden acceder a los diferentes puertos de control a través de los pines de comunicación del ADC. Esta plataforma se conectará con la FPGA en el sistema integrado. Para entender cómo funcionan las ondas más simples del cerebro, así como saber cuáles son los requisitos mínimos en el análisis de ondas EEG se realizaron diferentes consultas con el Dr Ceferino Maestu, neurofisiólogo del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM. Él se encargó de introducirnos en los distintos procedimientos en el análisis de ondas en electroencefalogramas, así como la forma en que se deben de colocar los electrodos en el cráneo. Para terminar con la investigación previa, se realiza en MATLAB un primer modelo de procesamiento de los datos. Una característica muy importante de las ondas cerebrales es la aleatoriedad de las mismas, de forma que el análisis en el dominio del tiempo se vuelve muy complejo. Por ello, el paso más importante en el procesamiento de los datos es el paso del dominio temporal al dominio de la frecuencia, mediante la aplicación de la transformada rápida de Fourier o FFT (Fast Fourier Transform), donde se pueden analizar con mayor precisión los datos recogidos. El modelo desarrollado en MATLAB se utiliza para obtener los primeros resultados del sistema de procesamiento, el cual sigue los siguientes pasos. 1. Se captan los datos desde los electrodos y se escriben en una tabla de datos. 2. Se leen los datos de la tabla. 3. Se elige el tamaño temporal de la muestra a procesar. 4. Se aplica una ventana para evitar las discontinuidades al principio y al final del bloque analizado. 5. Se completa la muestra a convertir con con zero-padding en el dominio del tiempo. 6. Se aplica la FFT al bloque analizado con ventana y zero-padding. 7. Los resultados se llevan a una gráfica para ser analizados. Llegados a este punto, se observa que la captación de ondas alfas resulta muy viable. Aunque es cierto que se presentan ciertos problemas a la hora de interpretar los datos debido a la baja resolución temporal de la plataforma de OpenBCI, este es un problema que se soluciona en el modelo desarrollado, al permitir el kit de evaluación (sistema de captación de datos) actuar sobre la velocidad de captación de los datos, es decir la frecuencia de muestreo, lo que afectará directamente a esta precisión. Una vez llevado a cabo el primer procesamiento y su posterior análisis de los resultados obtenidos, se procede a realizar un modelo en Hardware que siga los mismos pasos que el desarrollado en MATLAB, en la medida que esto sea útil y viable. Para ello se utiliza el programa XPS (Xilinx Platform Studio) contenido en la herramienta EDK (Embedded Development Kit), que nos permite diseñar un sistema embebido. Este sistema cuenta con: Un microprocesador de tipo soft-core llamado MicroBlaze, que se encarga de gestionar y controlar todo el sistema; Un bloque FFT que se encarga de realizar la transformada rápida Fourier; Cuatro bloques de memoria BRAM, donde se almacenan los datos de entrada y salida del bloque FFT y un multiplicador para aplicar la ventana a los datos de entrada al bloque FFT; Un bus PLB, que consiste en un bus de control que se encarga de comunicar el MicroBlaze con los diferentes elementos del sistema. Tras el diseño Hardware se procede al diseño Software utilizando la herramienta SDK(Software Development Kit).También en esta etapa se integra el sistema de captación de datos, el cual se controla mayoritariamente desde el MicroBlaze. Por tanto, desde este entorno se programa el MicroBlaze para gestionar el Hardware que se ha generado. A través del Software se gestiona la comunicación entre ambos sistemas, el de captación y el de procesamiento de los datos. También se realiza la carga de los datos de la ventana a aplicar en la memoria correspondiente. En las primeras etapas de desarrollo del sistema, se comienza con el testeo del bloque FFT, para poder comprobar el funcionamiento del mismo en Hardware. Para este primer ensayo, se carga en la BRAM los datos de entrada al bloque FFT y en otra BRAM los datos de la ventana aplicada. Los datos procesados saldrán a dos BRAM, una para almacenar los valores reales de la transformada y otra para los imaginarios. Tras comprobar el correcto funcionamiento del bloque FFT, se integra junto al sistema de adquisición de datos. Posteriormente se procede a realizar un ensayo de EEG real, para captar ondas alfa. Por otro lado, y para validar el uso de las FPGAs como unidades ideales de procesamiento, se realiza una medición del tiempo que tarda el bloque FFT en realizar la transformada. Este tiempo se compara con el tiempo que tarda MATLAB en realizar la misma transformada a los mismos datos. Esto significa que el sistema desarrollado en Hardware realiza la transformada rápida de Fourier 27 veces más rápido que lo que tarda MATLAB, por lo que se puede ver aquí la gran ventaja competitiva del Hardware en lo que a tiempos de ejecución se refiere. En lo que al aspecto didáctico se refiere, este TFG engloba diferentes campos. En el campo de la electrónica: Se han mejorado los conocimientos en MATLAB, así como diferentes herramientas que ofrece como FDATool (Filter Design Analysis Tool). Se han adquirido conocimientos de técnicas de procesado de señal, y en particular, de análisis espectral. Se han mejorado los conocimientos en VHDL, así como su uso en el entorno ISE de Xilinx. Se han reforzado los conocimientos en C mediante la programación del MicroBlaze para el control del sistema. Se ha aprendido a crear sistemas embebidos usando el entorno de desarrollo de Xilinx usando la herramienta EDK (Embedded Development Kit). En el campo de la neurología, se ha aprendido a realizar ensayos EEG, así como a analizar e interpretar los resultados mostrados en el mismo. En cuanto al impacto social, los sistemas BCI afectan a muchos sectores, donde destaca el volumen de personas con discapacidades físicas, para los cuales, este sistema implica una oportunidad de aumentar su autonomía en el día a día. También otro sector importante es el sector de la investigación médica, donde los sistemas BCIs son aplicables en muchas aplicaciones como, por ejemplo, la detección y estudio de enfermedades cognitivas.
Resumo:
El objetivo de este artículo consiste en mostrar, a partir del análisis de las narrativas de mujeres con diversidad funcional, física y sensorial, las barreras arquitectónicas, mentales y de comunicación que condicionan y configuran el devenir de sus vidas, tanto en el ámbito privado como en el público. Analizamos las situaciones vividas por 60 mujeres con diversidad funcional. El método de investigación tiene un carácter mixto, tanto cuantitativo como cualitativo. Sus narrativas son el medio para conocer en profundidad y analizar sus episodios biográficos que, tanto a nivel social como personal, han contribuido a dar forma al estado y a la situación actual de las participantes con un alcance temporal retrospectivo y prospectivo.
Resumo:
El informe de la Organización Mundial de la Salud (2001), refiere que en un plazo de 20 años los trastornos mentales pasarán a ser la segunda causa dentro de la carga de morbilidad a nivel mundial, y en la actualidad una de cada cuatro personas padece de algún trastorno mental en alguna etapa de su vida. Los estudios realizados en diversos países revelan que una proporción importante de los consultantes de la atención primaria en salud presentan algún tipo de trastornos mentales. Desde esta perspectiva, la atención primaria de la salud ofrece una oportunidad de intervenir en el manejo de los trastornos mentales de forma temprana y eficaz. En Argentina, es limitada la información acerca del registro epidemiológico en salud mental, no contando con estudios abordados desde la Atención Primaria en la provincia de Córdoba. El objetivo general del proyecto es estimar la prevalencia de trastornos mentales entre los consultantes de atención primaria por problemas de salud general. Para ello se propone: Estimar la prevalencia de trastornos mentales en una muestra representativa de consultantes adultos por problemas de salud general, de centros de atención primaria de la ciudad de Córdoba, identificar y describir los tipos de trastornos mentales que presentan estos consultantes adultos de centros de atención primaria y analizar la prevalencia de los trastornos mentales por sexo y edad de la población en estudio. Metodología: el estudio se realizará en consultorios de Atención Primaria de Salud distribuídos en todo el éjido de la ciudad, teniendo en cuenta la representación de las 12 zonas de CPC. La muestra es probabilística, estratificada, polietápica de pacientes que consultan en el primer nivel de atención. Se entrevistarán 1200 pacientes utilizando la versión computorizada del CIDI 3.0, que proporciona diagnóstico de acuerdo a la DSM IV y la CIE-10. La confiabilidad y la validez del instrumento ha sido ampliamente documentada y la traducción de la encuesta al español fue realizada conforme a las recomendaciones de la OMS. El análisis efectuado será de prevalencia de Trastornos Mentales y del Comportamiento (TMC),asociación entre factores sociodemográficos y TCM estimados calculando las razones de disparidad (odds ratio), regresión logística a fin de ajustar los resultados por la posible interacción entre variables, análisis de la asociación de todas las variables con los TMC, análisis univariado de la asociación de cada variable con los TMC, controlando sexo y edad, se construirá un modelo de regresión logística. En todos los casos el nivel de significación será de 0,05. El equipo de trabajo, de cooperación internacional entre profesionales de la UNC y de la Universidad de Chile, y con la participación en colaboración de los profesionales dependientes de la Secretaría de Salud de la municipalidad de Córdoba, representa un avance para trabajar en los centros de salud de esta ciudad, constituyéndose en un avance, cualitativo y cuantitativo de la actividad científica en Atención Primaria en salud mental con abordaje epidemiológico. Se espera contribuir al conocimiento acerca de la prevalencia de los problemas de salud mental de esta población en la ciudad de Córdoba, proporcionando información a los funcionarios y responsables por la gestión de las áreas vinculadas a la salud mental, aportando conocimiento que promueva una temprana identificación de riesgos iniciales en salud mental y conductas de cuidado en la población como potencial de bienestar.Así mismo, se espera sistematizar una experiencia que pueda ser replicada en otros sitios geográficos. Por todo lo anterior, esta propuesta permitirá conocer por primera vez en la ciudad de Córdoba la frecuencia y características de los problemas de salud mental entre consultantes de Atención Primaria, información fundamental para el desarrollo posterior de estrategias que busquen mejorar la detección y el tratamiento de estos problemas.
Resumo:
Precede al tit.: Estudios en la emigración.
Resumo:
Mode of access: Internet.
Resumo:
Mode of access: Internet.
Resumo:
Certifica la copia Valentín de Pinilla.
Resumo:
Sánchez,
