946 resultados para signal processing algorithms


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In this paper we present an adaptive spatio-temporal filter that aims to improve low-cost depth camera accuracy and stability over time. The proposed system is composed by three blocks that are used to build a reliable depth map of static scenes. An adaptive joint-bilateral filter is used to obtain consistent depth maps by jointly considering depth and video information and by adapting its parameters to different levels of estimated noise. Kalman filters are used to reduce the temporal random fluctuations of the measurements. Finally an interpolation algorithm is used to obtain consistent depth maps in the regions where the depth information is not available. Results show that this approach allows to considerably improve the depth maps quality by considering spatio-temporal information and by adapting its parameters to different levels of noise.

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Neurological Diseases (ND) are affecting larger segments of aging population every year. Treatment is dependent on expensive accurate and frequent monitoring. It is well known that ND leave correlates in speech and phonation. The present work shows a method to detect alterations in vocal fold tension during phonation. These may appear either as hypertension or as cyclical tremor. Estimations of tremor may be produced by auto-regressive modeling of the vocal fold tension series in sustained phonation. The correlates obtained are a set of cyclicality coefficients, the frequency and the root mean square amplitude of the tremor. Statistical distributions of these correlates obtained from a set of male and female subjects are presented. Results from five study cases of female voice are also given.

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The Glottal Source correlates reconstructed from the phonated parts of voice may render interesting information with applicability in different fields. One of them is defective closure (gap) detection. Through the paper the background to explain the physical foundations of defective gap are reviewed. A possible method to estimate defective gap is also presented based on a Wavelet Description of the Glottal Source. The method is validated using results from the analysis of a gender-balanced speakers database. Normative values for the different parameters estimated are given. A set of study cases with deficient glottal closure is presented and discussed.

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El dolor es un síntoma frecuente en la práctica médica. En España, un estudio realizado en el año 2000 demostró que cada médico atiende un promedio de 181 pacientes con dolor por mes, la mayoría de ellos con dolor crónico moderado1. Del 7%-8% de la población europea está afectada y hasta el 5% puede ser grave2-3, se estima, que afecta a más de dos millones de españoles4. En la consulta de Atención Primaria, los pacientes con dolor neuropático tienen tasas de depresión mucho mayores 5-6-7. El dolor neuropático8 es el dolor causado por daño o enfermedad que afecta al sistema somato-sensorial, es un problema de salud pública con un alto coste laboral, debido a que existe cierto desconocimiento de sus singularidades, tanto de su diagnóstico como de su tratamiento, que al fallar, el dolor se perpetúa y se hace más rebelde a la hora de tratarlo, en la mayoría de las ocasiones pasa a ser crónico. Los mecanismos fisiopatológicos son evolutivos, se trata de un proceso progresivo e integrado que avanza si no recibe tratamiento, ocasionando graves repercusiones en la calidad de vida de los pacientes afectados9. De acuerdo a Prusiner (premio nobel de medicina 1997), en todas las enfermedades neurodegenerativas hay algún tipo de proceso anormal de la función neuronal. Las enfermedades neurodegenerativas son la consecuencia de anormalidades en el proceso de ciertas proteínas que intervienen en el ciclo celular, por lo tanto da lugar al cúmulo de las mismas en las neuronas o en sus proximidades, disminuyendo o anulando sus funciones, como la enfermedad de Alzheimer y el mismo SXF. La proteína FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), esencial para el desarrollo cognitivo normal, ha sido relacionada con la vía piramidal del dolor10-11-12. El Síndrome de X Frágil13-14 (SXF), se debe a la mutación del Gen (FMR-1). Como consecuencia de la mutación, el gen se inactiva y no puede realizar la función de sintetizar la proteína FMRP. Por su incidencia se le considera la primera causa de Deficiencia Mental Hereditaria sólo superada por el Síndrome de Down. La electroencefalografía (EEG) es el registro de la actividad bioeléctrica cerebral que ha traído el desarrollo diario de los estudios clínicos y experimentales para el descubrimiento, diagnóstico y tratamiento de un gran número de anormalidades neurológicas y fisiológicas del cerebro y el resto del sistema nervioso central (SNC) incluyendo el dolor. El objetivo de la presente investigación es por medio de un estudio multimodal, desarrollar nuevas formas de presentación diagnóstica mediante técnicas avanzadas de procesado de señal y de imagen, determinando así los vínculos entre las evaluaciones cognitivas y su correlación anatómica con la modulación al dolor presente en patologías relacionadas con proteína FMRP. Utilizando técnicas biomédicas (funcionalestructural) para su caracterización. Para llevar a cabo esta tarea hemos utilizado el modelo animal de ratón. Nuestros resultados en este estudio multimodal demuestran que hay alteraciones en las vías de dolor en el modelo animal FMR1-KO, en concreto en la modulación encefálica (dolor neuropático), los datos se basan en los resultados del estudio estructural (imagen histología), funcional (EEG) y en pruebas de comportamiento (Laberinto de Barnes). En la Histología se muestra una clara asimetría estructural en el modelo FMR1 KO con respecto al control WT, donde el hemisferio Izquierdo tiene mayor densidad de masa neuronal en KO hembras 56.7%-60.8%, machos 58.3%-61%, en WT hembras 62.7%-62.4%, machos 55%-56.2%, hemisferio derecho-izquierdo respectivamente, esto refleja una correlación entre hemisferios muy baja en los sujetos KO (~50%) con respecto a los control WT (~90%). Se encontró correlación significativa entre las pruebas de memoria a largo plazo con respecto a la asimetría hemisférica (r = -0.48, corregido <0,05). En el estudio de comportamiento también hay diferencias, los sujetos WT tuvieron 22% un de rendimiento en la memoria a largo plazo, mientras que en los machos hay deterioro de memoria de un 28% que se corresponden con la patología en humanos. En los resultados de EEG estudiados en el hemisferio izquierdo, en el área de la corteza insular, encuentran que la latencia de la respuesta al potencial evocado es menor (22vs32 15vs96seg), la intensidad de la señal es mayor para los sujetos experimentales FMR1 KO frente a los sujetos control, esto es muy significativo dados los resultados en la histología (140vs129 145vs142 mv). Este estudio multimodal corrobora que las manifestaciones clínicas del SXF son variables dependientes de la edad y el sexo. Hemos podido corroborar en el modelo animal que en la etapa de adulto, los varones con SXF comienzan a desarrollar problemas en el desempeño de tareas que requieren la puesta en marcha de la función ejecutiva central de la memoria de trabajo (almacenamiento temporal). En el análisis del comportamiento es difícil llegar a una conclusión objetiva, se necesitan más estudios en diferentes etapas de la vida corroborados con resultados histológicos. Los avances logrados en los últimos años en su estudio han sido muy positivos, de tal modo que se están abriendo nuevas vías de investigación en un conjunto de procesos que representan un gran desafío a problemas médicos, asistenciales, sociales y económicos a los que se enfrentan los principales países desarrollados, con un aumento masivo de las expectativas de vida y de calidad. Las herramientas utilizadas en el campo de las neurociencias nos ofrecen grandes posibilidades para el desarrollo de estrategias que permitan ser utilizadas en el área de la educación, investigación y desarrollo. La genética determina la estructura del cerebro y nuestra investigación comprueba que la ausencia de FMRP también podría estar implicada en la modulación del dolor como parte de su expresión patológica siendo el modelo animal un punto importante en la investigación científica fundamental para entender el desarrollo de anormalidades en el cerebro. ABSTRACT Pain is a common symptom in medical practice. In Spain, a study conducted in 2000 each medical professional treats an average of 181 patients with pain per month, most of them with chronic moderate pain. 7% -8% of the European population is affected and up to 5% can be serious, it is estimated to affect more than two million people in Spain. In Primary Care, patients with neuropathic pain have much higher rates of depression. Neuropathic pain is caused by damage or disease affecting the somatosensory system, is a public health problem with high labor costs, there are relatively unfamiliar with the peculiarities in diagnosis and treatment, failing that, the pain is perpetuated and becomes rebellious to treat, in most cases becomes chronic. The pathophysiological mechanisms are evolutionary, its a progressive, if untreated, causing severe impact on the quality of life of affected patients. According to Prusiner (Nobel Prize for Medicine 1997), all neurodegenerative diseases there is some abnormal process of neuronal function. Neurodegenerative diseases are the result of abnormalities in the process of certain proteins involved in the cell cycle, reducing or canceling its features such as Alzheimer's disease and FXS. FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), is essential for normal cognitive development, and has been linked to the pyramidal tract pain. Fragile X Syndrome (FXS), is due to mutation of the gene (FMR-1). As a consequence of the mutation, the gene is inactivated and can not perform the function of FMRP synthesize. For its incidence is considered the leading cause of Mental Deficiency Hereditary second only to Down Syndrome. Electroencephalography (EEG) is the recording of bioelectrical brain activity, is a advancement of clinical and experimental studies for the detection, diagnosis and treatment of many neurological and physiological abnormalities of the brain and the central nervous system, including pain. The objective of this research is a multimodal study, is the development of new forms of presentation using advanced diagnostic techniques of signal processing and image, to determine the links between cognitive evaluations and anatomic correlation with pain modulation to this protein FMRP-related pathologies. To accomplish this task have used the mouse model. Our results in this study show alterations in multimodal pain pathways in FMR1-KO in brain modulation (neuropathic pain), the data are based on the results of the structural study (histology image), functional (EEG) testing and behavior (Barnes maze). Histology In structural asymmetry shown in FMR1 KO model versus WT control, the left hemisphere is greater density of neuronal mass (KO females 56.7% -60.8%, 58.3% -61% males, females 62.7% -62.4 WT %, males 55% -56.2%), respectively right-left hemisphere, this reflects a very low correlation between hemispheres in KO (~ 50%) subjects compared to WT (~ 90%) control. Significant correlation was found between tests of long-term memory with respect to hemispheric asymmetry (r = -0.48, corrected <0.05). In the memory test there are differences too, the WT subjects had 22% yield in long-term memory, in males there memory impairment 28% corresponding to the condition in humans. The results of EEG studied in the left hemisphere, in insular cortex area, we found that the latency of the response evoked potential is lower (22vs32 15vs96seg), the signal strength is higher for the experimental subjects versus FMR1 KO control subjects, this is very significant given the results on histology (140vs129 145vs142 mv). This multimodal study confirms that the clinical manifestations of FXS are dependent variables of age and sex. We have been able to corroborate in the animal model in the adult stage, males with FXS begin developing problems in the performance of tasks that require the implementation of the central executive function of working memory (temporary storage). In behavior analysis is difficult to reach an objective conclusion, more studies are needed in different life stages corroborated with histologic findings. Advances in recent years were very positive, being opened new lines of research that represent a great challenge to physicians, health care, social and economic problems facing the major developed countries, with a massive increase in life expectancy and quality. The tools used in the field of neuroscience offer us great opportunities for the development of strategies to be used in the area of education, research and development. Genetics determines the structure of the brain and our research found that the absence of FMRP might also be involved in the modulation of pain as part of their pathological expression being an important animal model in basic scientific research to understand the development of abnormalities in brain.

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In this paper, we study a robot swarm that has to perform task allocation in an environment that features periodic properties. In this environment, tasks appear in different areas following periodic temporal patterns. The swarm has to reallocate its workforce periodically, performing a temporal task allocation that must be synchronized with the environment to be effective. We tackle temporal task allocation using methods and concepts that we borrow from the signal processing literature. In particular, we propose a distributed temporal task allocation algorithm that synchronizes robots of the swarm with the environment and with each other. In this algorithm, robots use only local information and a simple visual communication protocol based on light blinking. Our results show that a robot swarm that uses the proposed temporal task allocation algorithm performs considerably more tasks than a swarm that uses a greedy algorithm.

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Recent advances in coherent optical receivers is reviewed. Digital-Signal-Processing (DSP) based phase and polarization management techniques make coherent detection robust and feasible. With coherent detection, the complex field of the received optical signal is fully recovered, allowing compensation of linear and nonlinear optical impairments including chromatic dispersion (CD) and polarization-mode dispersion (PMD) using digital filters. Coherent detection and advanced optical modulation formats have become a key ingredient to the design of modern dense wavelength-division multiplexed (DWDM) optical broadband networks. In this paper, firstly we present the different subsystems of a digital coherent optical receiver, and secondly, we will compare the performance of some multi-level and multi-dimensional modulation formats in some physical impairments and in high spectral-efficiency (SE) and high-capacity DWDM transmissions, simulating the DSP with Matlab and the optical network performance with OptiSystem software.

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Optical communications receivers using wavelet signals processing is proposed in this paper for dense wavelength-division multiplexed (DWDM) systems and modal-division multiplexed (MDM) transmissions. The optical signal-to-noise ratio (OSNR) required to demodulate polarization-division multiplexed quadrature phase shift keying (PDM-QPSK) modulation format is alleviated with the wavelet denoising process. This procedure improves the bit error rate (BER) performance and increasing the transmission distance in DWDM systems. Additionally, the wavelet-based design relies on signal decomposition using time-limited basis functions allowing to reduce the computational cost in Digital-Signal-Processing (DSP) module. Attending to MDM systems, a new scheme of encoding data bits based on wavelets is presented to minimize the mode coupling in few-mode (FWF) and multimode fibers (MMF). The Shifted Prolate Wave Spheroidal (SPWS) functions are proposed to reduce the modal interference.

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La relación entre la ingeniería y la medicina cada vez se está haciendo más estrecha, y debido a esto se ha creado una nueva disciplina, la bioingeniería, ámbito en el que se centra el proyecto. Este ámbito cobra gran interés debido al rápido desarrollo de nuevas tecnologías que en particular permiten, facilitan y mejoran la obtención de diagnósticos médicos respecto de los métodos tradicionales. Dentro de la bioingeniería, el campo que está teniendo mayor desarrollo es el de la imagen médica, gracias al cual se pueden obtener imágenes del interior del cuerpo humano con métodos no invasivos y sin necesidad de recurrir a la cirugía. Mediante métodos como la resonancia magnética, rayos X, medicina nuclear o ultrasonidos, se pueden obtener imágenes del cuerpo humano para realizar diagnósticos. Para que esas imágenes puedan ser utilizadas con ese fin hay que realizar un correcto tratamiento de éstas mediante técnicas de procesado digital. En ése ámbito del procesado digital de las imágenes médicas es en el que se ha realizado este proyecto. Gracias al desarrollo del tratamiento digital de imágenes con métodos de extracción de información, mejora de la visualización o resaltado de rasgos de interés de las imágenes, se puede facilitar y mejorar el diagnóstico de los especialistas. Por todo esto en una época en la que se quieren automatizar todos los procesos para mejorar la eficacia del trabajo realizado, el automatizar el procesado de las imágenes para extraer información con mayor facilidad, es muy útil. Actualmente una de las herramientas más potentes en el tratamiento de imágenes médicas es Matlab, gracias a su toolbox de procesado de imágenes. Por ello se eligió este software para el desarrollo de la parte práctica de este proyecto, su potencia y versatilidad simplifican la implementación de algoritmos. Este proyecto se estructura en dos partes. En la primera se realiza una descripción general de las diferentes modalidades de obtención de imágenes médicas y se explican los diferentes usos de cada método, dependiendo del campo de aplicación. Posteriormente se hace una descripción de las técnicas más importantes de procesado de imagen digital que han sido utilizadas en el proyecto. En la segunda parte se desarrollan cuatro aplicaciones en Matlab para ejemplificar el desarrollo de algoritmos de procesado de imágenes médicas. Dichas implementaciones demuestran la aplicación y utilidad de los conceptos explicados anteriormente en la parte teórica, como la segmentación y operaciones de filtrado espacial de la imagen, así como otros conceptos específicos. Las aplicaciones ejemplo desarrolladas han sido: obtención del porcentaje de metástasis de un tejido, diagnóstico de las deformidades de la columna vertebral, obtención de la MTF de una cámara de rayos gamma y medida del área de un fibroadenoma de una ecografía de mama. Por último, para cada una de las aplicaciones se detallará su utilidad en el campo de la imagen médica, los resultados obtenidos y su implementación en una interfaz gráfica para facilitar su uso. ABSTRACT. The relationship between medicine and engineering is becoming closer than ever giving birth to a recently appeared science field: bioengineering. This project is focused on this subject. This recent field is becoming more and more important due to the fast development of new technologies that provide tools to improve disease diagnosis, with regard to traditional procedures. In bioengineering the fastest growing field is medical imaging, in which we can obtain images of the inside of the human body without need of surgery. Nowadays by means of the medical modalities of magnetic resonance, X ray, nuclear medicine or ultrasound, we can obtain images to make a more accurate diagnosis. For those images to be useful within the medical field, they should be processed properly with some digital image processing techniques. It is in this field of digital medical image processing where this project is developed. Thanks to the development of digital image processing providing methods for data collection, improved visualization or data highlighting, diagnosis can be eased and facilitated. In an age where automation of processes is much sought, automated digital image processing to ease data collection is extremely useful. One of the most powerful image processing tools is Matlab, together with its image processing toolbox. That is the reason why that software was chosen to develop the practical algorithms in this project. This final project is divided into two main parts. Firstly, the different modalities for obtaining medical images will be described. The different usages of each method according to the application will also be specified. Afterwards we will give a brief description of the most important image processing tools that have been used in the project. Secondly, four algorithms in Matlab are implemented, to provide practical examples of medical image processing algorithms. This implementation shows the usefulness of the concepts previously explained in the first part, such as: segmentation or spatial filtering. The particular applications examples that have been developed are: calculation of the metastasis percentage of a tissue, diagnosis of spinal deformity, approximation to the MTF of a gamma camera, and measurement of the area of a fibroadenoma in an ultrasound image. Finally, for each of the applications developed, we will detail its usefulness within the medical field, the results obtained, and its implementation in a graphical user interface to ensure ease of use.

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The present work describes a new methodology for the automatic detection of the glottal space from laryngeal images based on active contour models (snakes). In order to obtain an appropriate image for the use of snakes based techniques, the proposed algorithm combines a pre-processing stage including some traditional techniques (thresholding and median filter) with more sophisticated ones such as anisotropic filtering. The value selected for the thresholding was fixed to the 85% of the maximum peak of the image histogram, and the anisotropic filter permits to distinguish two intensity levels, one corresponding to the background and the other one to the foreground (glottis). The initialization carried out is based on the magnitude obtained using the Gradient Vector Flow field, ensuring an automatic process for the selection of the initial contour. The performance of the algorithm is tested using the Pratt coefficient and compared against a manual segmentation. The results obtained suggest that this method provided results comparable with other techniques such as the proposed in (Osma-Ruiz et al., 2008).

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Markov Chain Monte Carlo methods are widely used in signal processing and communications for statistical inference and stochastic optimization. In this work, we introduce an efficient adaptive Metropolis-Hastings algorithm to draw samples from generic multimodal and multidimensional target distributions. The proposal density is a mixture of Gaussian densities with all parameters (weights, mean vectors and covariance matrices) updated using all the previously generated samples applying simple recursive rules. Numerical results for the one and two-dimensional cases are provided.

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Negative co-occurrence is a common phenomenon in many signal processing applications. In some cases the signals involved are sparse, and this information can be exploited to recover them. In this paper, we present a sparse learning approach that explicitly takes into account negative co-occurrence. This is achieved by adding a novel penalty term to the LASSO cost function based on the cross-products between the reconstruction coefficients. Although the resulting optimization problem is non-convex, we develop a new and efficient method for solving it based on successive convex approximations. Results on synthetic data, for both complete and overcomplete dictionaries, are provided to validate the proposed approach.

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Multi-label classification (MLC) is the supervised learning problem where an instance may be associated with multiple labels. Modeling dependencies between labels allows MLC methods to improve their performance at the expense of an increased computational cost. In this paper we focus on the classifier chains (CC) approach for modeling dependencies. On the one hand, the original CC algorithm makes a greedy approximation, and is fast but tends to propagate errors down the chain. On the other hand, a recent Bayes-optimal method improves the performance, but is computationally intractable in practice. Here we present a novel double-Monte Carlo scheme (M2CC), both for finding a good chain sequence and performing efficient inference. The M2CC algorithm remains tractable for high-dimensional data sets and obtains the best overall accuracy, as shown on several real data sets with input dimension as high as 1449 and up to 103 labels.

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Este Proyecto Fin de Carrera pretende desarrollar una serie de unidades didácticas orientadas a mejorar el aprendizaje de la teoría de procesado digital de señales a través de la aplicación práctica. Con tal fin, se han diseñado una serie de prácticas que permitan al alumno alcanzar un apropiado nivel de conocimiento de la asignatura, la adquisición de competencias y alcanzar los resultados de aprendizaje previstos. Para desarrollar el proyecto primero se ha realizado una selección apropiada de los contenidos de la teoría de procesado digital de señales en relación con los resultados de aprendizaje esperados, seguidamente se han diseñado y validado unas prácticas basadas en un entorno de trabajo basado en MATLAB y DSP, y por último se ha redactado un manual de laboratorio que combina una parte teórica con su práctica correspondiente. El objetivo perseguido con la realización de estas prácticas es alcanzar un equilibrio teórico/práctico que permita sacar el máximo rendimiento de la asignatura desde el laboratorio, trabajando principalmente con el IDE Code Composer Studio junto con un kit de desarrollo basado en un DSP. ABSTRACT. This dissertation intends to develop some lessons oriented to improve about the digital signal processing theory. In order to get this objective some practices have been developed to allow to the students to achieve an appropriate level of knowledge of the subject, acquire skills and achieve the intended learning outcomes. To develop the project firstly it has been made an appropriate selection of the contents of the digital signal processing theory related with the expected results. After that, five practices based in a work environment based on Matlab and DSP have been designed and validated, and finally a laboratory manual has been drafted that combines the theoretical part with its corresponding practice. The objective with the implementation of these practices is to achieve a theoretical / practical balance to get the highest performance to the subject from the laboratory working mainly with the Code Composer Studio IDE together a development kit based on DSP.

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Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta que permita al alumno la autocorrección de prácticas de la asignatura de Procesado Digital de la Señal. La herramienta será diseñada por medio del GUI de Matlab, que permite la creación de interfaces gráficos de usuario para la interacción con el alumno, así él mismo podrá comprobar si los resultado obtenidos para el enunciado de la práctica facilitado son correctos. La evaluación del alumno se llevará a cabo pidiendo distintas respuestas sobre las prácticas y comparándolas posteriormente con los resultados correctos. El código invisible al usuario será el encargado de indicar si el resultado es correcto o no lo es. ABSTRACT. The aim of this project is to develop a tool for the students of Digital Signal Processing that help them self-correct their lab exercises. The tool will be designed using the Matlab GUI, which allows the creation of graphical user interfaces to interact with the student, who can check whether the results obtained are correct or not. The student will be asked about different results of the exercises and the answers will be compared with the correct results. A part of the tool hidden to the student will reveal to the lecturer the outcome of this comparison.

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La medicina y la ingeniería del siglo XXI han dado como fruto numerosos avances para la sociedad aunque en la mayoría de los casos los tratamientos suelen ser costosos e invasivos. La educación que recibe la sociedad sobre la salud es escasa, ya que sólo vamos al médico cuando realmente estamos enfermos. Este trabajo presenta nuestra apuesta por las terapias complementarias, para el desarrollo de una metodología terapéutica no invasiva y con un costo muy bajo. La finalidad de esta Tesis, que se enmarca en un equipo multidisciplinar, fruto de la estrecha colaboración en el que participan psicopedagogos, ingenieros y médicos, es perfilar una metodología que luego pueda ser aplicable a patologías neurológicas. Aquí, dejamos sentadas las bases. Faltarán nuevos investigadores que continúen este camino para tener una base de datos lo suficientemente extensa de registros de sujetos que hayan sido sometidos a terapia binaural, para poder sacar unas conclusiones sólidas. La aportación de esta Tesis deja cubierta la aplicación, selección, procesado de señal y desarrollo de algoritmos, test cognitivos indicados para el caso específico que nos ocupa, cálculo de incertidumbre del sistema utilizado para la aplicación del estímulo y desarrollo de un test psicoacústico específico. EL empleo del sonido en medicina como es la musicoterapia o sonoterapia ha experimentado una gran difusión en los últimos años, más de 100.000 nuevas citas bibliográficas han aparecido con respecto al año anterior. Sin embargo, son escasísimas las que hacen referencia a las características físico acústicas del sonido empleado, tan sólo hemos encontrado una par de ellas que correlacionan las características físicas del sonido con el tipo de respuesta terapéutica. No encontramos citas bibliográficas específicas que planteen un modelo experimental científico capaz de reproducir las mismas respuestas ante los mismos parámetros y estímulos. En esta Tesis proponemos el uso de estimulación sonora binaural, que consiste en la utilización de dos tonos puros idénticos pero ligeramente diferentes en frecuencia que se presentan de manera separada cada uno en un oído, como consecuencia, la persona que recibe la estimulación percibe un tercer tono, llamado tono binaural, formado por la diferencia de frecuencia de ambos variando su amplitud. Existen estudios que sugieren que dichas frecuencias binaurales pueden modificar los patrones eléctricos de la actividad cerebral y los niveles de arousal, conociéndose en la literatura bajo el nombre de “entrainment”. Tras la revisión bibliográfica del estado del arte, podemos concluir que es necesario el desarrollo de estudios doble ciego bien diseñados, con el objetivo de establecer una base sólida sobre los efectos de este tipo de estimulación, ya que la mayoría de los beneficios documentados se refieren a muestras muy pequeñas y con poco rigor científico, siendo los resultados positivos obtenidos debidos al efecto placebo. La tecnología binaural es barata siendo cualquier avance en esta dirección de interés público. El objetivo concreto de la investigación es estudiar el potencial de las ondas binaurales en un área en particular: tareas que requieren atención y concentración. Se busca obtener cualquier cambio en las ondas cerebrales que se puedan correlar con la mejoras. A la vista de los resultados de estas investigaciones se intentará aplicar esta metodología en neuropatologías que presenten alguna deficiencia en el área de atención como es el Trastorno de espectro Autista. En esta Tesis presentamos los resultados de dos estudios independientes, el primero para sentar las bases del método (tiempos, diseño de estimulaciones, procesado) en una muestra de 78 adultos sanos, el segundo a partir de los resultados obtenidos en el primero, afinando la metodología y para un grupo de 20 niños entre 8 y 12 años, los resultados del segundo estudio sirven para justificar su aplicación en niños con TEA que presenten déficit de atención. ABSTRACT Medicine and engineering in the 21st century have resulted in advances for society but in most cases the treatments are often costly and invasive. The health education society receive is scarce, since only go to the doctor when we are really sick. With this work I present my commitment to complementary therapies, my little grain of sand in the development of a noninvasive therapeutic approach and very low cost, well and can be used in a preventive manner resulting in a society with less sick. The purpose of this thesis is to outline a methodology that can then be applied to neurological diseases, here we lay the groundwork. New researchers are needed to continue this path for a sufficiently extensive records database of subjects who have undergone binaural therapy, and so to draw firm conclusions. The contribution of this thesis includes: the application, selection, signal processing and algorithm development, indicated cognitive tests for the specific case at hand, calculation of system uncertainty of the system and development of a specific psychoacoustic test. The use of sound in medicine, such as music therapy or sound therapy has experienced a great diffusion in recent years, more than 100,000 new citations have appeared over the previous year but very few are those referring to acoustic physical characteristics of sound employee, we have only found a couple of them that physical sound characteristics are correlated with the therapeutic response. We found no specific citations posing a scientific experimental model capable of reproducing the same answers to the same parameters and stimuli. In this thesis we propose the use of binaural sound stimulation which involves the use of two identical but slightly different in frequency pure tones presented separately each in one ear, as a result the subject perceives a third tone, called binaural tone, formed by the difference in frequency with amplitude variations Studies suggest that these binaural frequencies can modify the electrical patterns of brain activity and arousal levels, being known in the literature under the name of “entrainment”. After the literature review of the state of the art, we conclude, it is necessary to develop well-designed double-blind studies, in order to establish a solid foundation on the effects of such stimulation, since most of the documented benefits relate to very small samples and unscientific may be obtained positive results due to the placebo effect. The binaural technology is cheap being any progress in this direction in the public interest. The specific objective of the research is to study the potential of binaural waves in a particular area: tasks requiring attention and concentration also we want to get any change in brain waves that can correlate with improvements. In view of the results of this research we seek to apply this methodology in neuropathology presenting any deficiency in the area of attention such as Autism Spectrum Disorder. In this thesis we present the results of two independent studies, the first to lay the foundation of the method (times, stimulation design, processing) in a sample of 78 healthy adults, the second from the results obtained in the first, refine the methodology for a group of 20 children between 8 and 12 years, the results of the second study used to justify its use in children with ASD that present attention deficit.