eCONSULTA: Integración de un Sistema de Videoconsultoría Web entre Asistencia Primaria y Atención Especializada

En este artículo presentamos un sistema de videoconferencia web de bajo coste cuyo objetivo es mejorar la comunicación entre Atención Primaria y Atención Especializada optimizando los recursos y la calidad de la atención en enfermedades con alta prevalencia en la actualidad. En este caso se utiliza para problemas metabólicos como la diabetes o patologías del tiroides, aunque podría ser aplicado a otras patologías. El sistema está basado en una herramienta de SW libre (OpenMeetings) adaptada a nuestras necesidades y a la que se han añadido funcionalidades importantes como una sala de espera virtual o la administración de agendas. eCONSULTA ha sido instalado en el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital de Sabadell e integrado en el sistema de información médico de los Centros de Atención Primaria de la comarca del Vallés Occidental, provincia de Barcelona. En el momento de la redacción del artículo se está realizando un estudio de viabilidad y satisfacción de los usuarios.

2D-Tasks for Cognitive Rehabilitation

Neuropsychological Rehabilitation is a complex clinic process which tries to restore or compensate cognitive and behavioral disorders in people suffering from a central nervous system injury. Information and Communication Technologies (ICTs) in Biomedical Engineering play an essential role in this field, allowing improvement and expansion of present rehabilitation programs. This paper presents a set of cognitive rehabilitation 2D-Tasks for patients with Acquired Brain Injury (ABI). These tasks allow a high degree of personalization and individualization in therapies, based on the opportunities offered by new technologies.

Modelado de Procesos de Neurorrehabilitación

La Neurorrehabilitación es un proceso clínico que se centra en el abordaje de la alteración del sistema nervioso. Existe una enorme variabilidad tanto en la tipología como en el grado de las lesiones neurológicas, lo que la convierte en un proceso extremadamente complejo de analizar y comprender. El presente trabajo se centra en el modelado de las principales actividades que se llevan a cabo en el contexto de la Neurorrehabilitación actual con el objetivo de detectar aquellos puntos en que puedan ser mejoradas, tanto a nivel organizativo como a nivel de ejecución. Por otra parte, se trata de comprenderlas en profundidad para tratar de transformarlas posteriormente en nuevas actividades automatizadas y monitorizadas que se ajusten al nuevo paradigma de rehabilitación ubicua, personalizada y basada en la evidencia.

Entornos virtuales de vídeo interactivo para neurorrehabilitación cognitiva

En pocos años, la discapacidad de origen cognitivo será uno de los principales problemas de salud. El déficit cognitivo influye en la ejecución de todas las actividades de la vida diaria. Pacientes con una afección de este tipo ven alterados su entorno social y familiar. Por todo ello, se hace imprescindible el desarrollo de programas de rehabilitación que permitan minimizar las consecuencias de las lesiones adquiridas y restituir o compensar las funciones afectadas. En la actualidad nos encontramos en un momento de cambio en las metodologías de la neurorrehabilitación, donde los entornos virtuales digitales interactivos son una fuente de innovación y una ventana terapéutica para la generación de nuevas estrategias basadas en una rehabilitación personalizada, monitorizada y ubicua, con la que lograr el máximo nivel de realización en las actividades de vida diaria. En este trabajo de investigación se plantea el uso del vídeo interactivo como medio tecnológico para realizar las terapias de rehabilitación cognitiva. Se presenta una prueba de concepto de una actividad de vida diaria y su posterior análisis por el equipo clínico del Instituí Guttmann. Los resultados preliminares apoyan su uso para alcanzar una rehabilitación basada en el nuevo paradigma.

Real-time reliability test for a CPV module based on a power degradation model

Models based on degradation are powerful and useful tools to evaluate the reliability of those devices in which failure happens because of degradation in the performance parameters. This paper presents a procedure for assessing the reliability of concentrator photovoltaic (CPV) modules operating outdoors in real-time conditions. With this model, the main reliability functions are predicted. This model has been applied to a real case with a module composed of GaAs single-junction solar cells and total internal reflection (TIR) optics

Improvement for detection of microcalcifications through clustering algorithms and artificial neural networks

A new method for detecting microcalcifications in regions of interest (ROIs) extracted from digitized mammograms is proposed. The top-hat transform is a technique based on mathematical morphology operations and, in this paper, is used to perform contrast enhancement of the mi-crocalcifications. To improve microcalcification detection, a novel image sub-segmentation approach based on the possibilistic fuzzy c-means algorithm is used. From the original ROIs, window-based features, such as the mean and standard deviation, were extracted; these features were used as an input vector in a classifier. The classifier is based on an artificial neural network to identify patterns belonging to microcalcifications and healthy tissue. Our results show that the proposed method is a good alternative for automatically detecting microcalcifications, because this stage is an important part of early breast cancer detection

EvAAL: Evaluating AAL Systems through Competitive Benchmarking

Owing to the complexity of Ambient Assisted Living (AAL) systems and platforms, the evaluation of AAL solutions is a complex task that will challenge researchers for years to come. However, the analysis and comparison of proposed solutions is paramount to enable us to assess research results in this area. We have thus organized an international contest called EvAAL: Evaluating AAL Systems through Competitive Benchmarking. Its aims are to raise interest within the research and developer communities in the multidisciplinary research fields enabling AAL, and to create benchmarks for the evaluation and comparison of AAL systems.

Modeling of the Division Point of Different Propagation Mechanisms in the Near-Region Within Arched Tunnels

An accurate characterization of the near-region propagation of radio waves inside tunnels is of practical importance for the design and planning of advanced communication systems. However, there has been no consensus yet on the propagation mechanism in this region. Some authors claim that the propagation mechanism follows the free space model, others intend to interpret it by the multi-mode waveguide model. This paper clarifies the situation in the near-region of arched tunnels by analytical modeling of the division point between the two propagation mechanisms. The procedure is based on the combination of the propagation theory and the three-dimensional solid geometry. Three groups of measurements are employed to verify the model in different tunnels at different frequencies. Furthermore, simplified models for the division point in five specific application situations are derived to facilitate the use of the model. The results in this paper could help to deepen the insight into the propagation mechanism within tunnel environments.

Heterogeneous Collaborative Sensor Network for Electrical Management of an Automated House with PV Energy

In this paper we present a heterogeneous collaborative sensor network for electrical management in the residential sector. Improving demand-side management is very important in distributed energy generation applications. Sensing and control are the foundations of the “Smart Grid” which is the future of large-scale energy management. The system presented in this paper has been developed on a self-sufficient solar house called “MagicBox” equipped with grid connection, PV generation, lead-acid batteries, controllable appliances and smart metering. Therefore, there is a large number of energy variables to be monitored that allow us to precisely manage the energy performance of the house by means of collaborative sensors. The experimental results, performed on a real house, demonstrate the feasibility of the proposed collaborative system to reduce the consumption of electrical power and to increase energy efficiency.

Pipelined Radix- 2k Feedforward FFT Architectures

The appearance of radix-$2^{2}$ was a milestone in the design of pipelined FFT hardware architectures. Later, radix-$2^{2}$ was extended to radix-$2^{k}$ . However, radix-$2^{k}$ was only proposed for single-path delay feedback (SDF) architectures, but not for feedforward ones, also called multi-path delay commutator (MDC). This paper presents the radix-$2^{k}$ feedforward (MDC) FFT architectures. In feedforward architectures radix-$2^{k}$ can be used for any number of parallel samples which is a power of two. Furthermore, both decimation in frequency (DIF) and decimation in time (DIT) decompositions can be used. In addition to this, the designs can achieve very high throughputs, which makes them suitable for the most demanding applications. Indeed, the proposed radix-$2^{k}$ feedforward architectures require fewer hardware resources than parallel feedback ones, also called multi-path delay feedback (MDF), when several samples in parallel must be processed. As a result, the proposed radix-$2^{k}$ feedforward architectures not only offer an attractive solution for current applications, but also open up a new research line on feedforward structures.

Si and SixGe1-x NWs studied by Raman spectroscopy

Group IV nanostructures have attracted a great deal of attention because of their potential applications in optoelectronics and nanodevices. Raman spectroscopy has been extensively used to characterize nanostructures since it provides non destructive information about their size, by the adequate modeling of the phonon confinement effect. The Raman spectrum is also sensitive to other factors, as stress and temperature, which can mix with the size effects borrowing the interpretation of the Raman spectrum. We present herein an analysis of the Raman spectra obtained for Si and SiGe nanowires; the influence of the excitation conditions and the heat dissipation media are discussed in order to optimize the experimental conditions for reliable spectra acquisition and interpretation.

Proyecto Docente: Radiocomunicaciones y Comunicaciones Móviles

Este Proyecto Docente se presenta como parte de la documentación requerida para el Concurso de Acceso a plazas de cuerpos docentes universitarios. Centro: E.T.S.I. de Telecomunicación. Cuerpo: Profesores Titulares de Universidad. Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones (0935). Área de conocimiento: Teoría de la Señal y Comunicaciones (800). Perfil docente: Radiocomunicaciones; Comunicaciones Móviles. Perfil investigador: Tecnología de las Telecomunicaciones (3325). Dedicación: Completa

Generación automática de reglas de categorización de texto en un método híbrido basado en aprendizaje

En este artículo se evalúan diferentes técnicas para la generación automática de reglas que se emplean en un método híbrido de categorización automática de texto. Este método combina un algoritmo de aprendizaje computacional con diferentes sistemas basados en reglas en cascada empleados para el filtrado y reordenación de los resultados proporcionados por dicho modelo base. Aquí se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. Para la evaluación se utiliza el corpus de noticias Reuters-21578. Los resultados demuestran que los métodos de generación de reglas propuestos producen resultados muy próximos a los obtenidos con la aplicación de reglas generadas manualmente y que el sistema híbrido propuesto obtiene una precisión y cobertura comparables a la de los mejores métodos del estado del arte.

Método híbrido para categorización de texto basado en aprendizaje y reglas

En este artículo se presenta un nuevo método híbrido de categorización automática de texto, que combina un algoritmo de aprendizaje computacional, que permite construir un modelo base de clasificación sin mucho esfuerzo a partir de un corpus etiquetado, con un sistema basado en reglas en cascada que se emplea para filtrar y reordenar los resultados de dicho modelo base. El modelo puede afinarse añadiendo reglas específicas para aquellas categorías difíciles que no se han entrenado de forma satisfactoria. Se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. El sistema se ha evaluado en diferentes escenarios incluyendo el corpus de noticias Reuters-21578 para comparación con otros enfoques, y los modelos IPTC y EUROVOC. Los resultados demuestran que el sistema obtiene una precisión y cobertura comparables con las de los mejores métodos del estado del arte.

Proyecto Investigador: Adaptación de tasa binaria y planificación de usuarios dependiente del canal radio en el estándar LTE (Long-Term Evolution)

Este Proyecto Investigador se presenta como parte de la documentación requerida para el Concurso de Acceso a plazas de cuerpos docentes universitarios. Centro: E.T.S.I. de Telecomunicación. Cuerpo: Profesores Titulares de Universidad. Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones (0935). Área de conocimiento: Teoría de la Señal y Comunicaciones (800). Perfil docente: Radiocomunicaciones; Comunicaciones Móviles. Perfil investigador: Tecnología de las Telecomunicaciones (3325). Dedicación: Completa