Procesamiento de señales cardíacas con redes neuronales para la clasificación de patologías en estudios Holters

Lo buscado en este proyecto es desarrollar un software de aplicación que le permita la médico especialista, sin demasiado esfuerzo, la búsqueda de patologías en un estudio Holter de 24 horas de un paciente ambulatorio. El proyecto se realizará con la aplicación de las nuevas técnicas de redes neuronales, tratando con las mismas de aislar e identificar variadas patologías cardíacas, con distintos tipos de vecindades como entrada a la red neuronal y además, completarlo con un sistema experto de ayuda al médico sugiriéndole la patología posible ya registrada con el adquisidor. Importancia del proyecto: El mismo tiene un carácter imperativo desde el punto de vista del usuario del sistema, ya que un médico no puede estar viendo 24 hs. de estudio cardíaco, sino que el sistema debe ser capaz de avisarle al médico en qué parte del estudio hay una posible patología y así acortar el tiempo de diagnóstico del estudio a menos de una hora de análisis. (...) Los objetivos particulares de este proyecto son: * Desarrollo de software para tratamiento de señales fisiológicas de estudios cardíacos, en particular Holter para poder determinar variadas patologías y si los resultados son positivos, se realizaría una transferencia de esta inteligencia del reconocimiento de patologías al sistema de adquisidor de datos, de tal manera que adquiera los eventos patológicamente positivos.

Nueva familia de ventanas para estimación espectral y diseño de filtros digitales

Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería con Especialidad en Telecomunicaciones) UANL

Nueva familia de ventanas para estimación espectral y diseño de filtros digitales

Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería con Especialidad en Telecomunicaciones) UANL, 1999.

A hybrid approach of knowledge-based reasoning for structural assessment

La idea básica de detección de defectos basada en vibraciones en Monitorización de la Salud Estructural (SHM), es que el defecto altera las propiedades de rigidez, masa o disipación de energía de un sistema, el cual, altera la respuesta dinámica del mismo. Dentro del contexto de reconocimiento de patrones, esta tesis presenta una metodología híbrida de razonamiento para evaluar los defectos en las estructuras, combinando el uso de un modelo de la estructura y/o experimentos previos con el esquema de razonamiento basado en el conocimiento para evaluar si el defecto está presente, su gravedad y su localización. La metodología involucra algunos elementos relacionados con análisis de vibraciones, matemáticas (wavelets, control de procesos estadístico), análisis y procesamiento de señales y/o patrones (razonamiento basado en casos, redes auto-organizativas), estructuras inteligentes y detección de defectos. Las técnicas son validadas numérica y experimentalmente considerando corrosión, pérdida de masa, acumulación de masa e impactos. Las estructuras usadas durante este trabajo son: una estructura tipo cercha voladiza, una viga de aluminio, dos secciones de tubería y una parte del ala de un avión comercial.

Desarrollo de un instrumento para adquisición y procesado de EEG (Electro-encefalograma) y ECG (Electro-cardiograma)

Diseño y construcción de un aparato de bajo costo para adquisición y procesamiento de señales bioeléctricas, compuesto por un hardware capaz de amplificar y filtrar las señales, y por un instrumento virtual basado en labVIEW encargado de la adquisición de los distintas bioseñales y de su procesamiento en tiempo real. Este sistema permitirá dar soporte diagnóstico en modelos animales con desórdenes neurológicos sometidos a diferentes tipos de intervención terapéutica.

Diseño, construcción y control de un robot balancín.

Se diseñó, construyó, simuló e implementó un dispositivo robot balancín para la aplicación y estudio de técnicas avanzadas de control. Para esto se realizó el diseño mecánico del dispositivo, de acuerdo a una elección entre dos modelos distintos y cuatro tipos diferentes de transmisión. Luego se instrumentó el dispositivo con encoders de posición , acelerómetro y giróscopo para obtener el estado del dispositivo y controlarlo. Se realizó una placa electrónica para la lectura y procesamiento de señales de sensores con un micro controlador, un regulador de tensión, y un driver para los motores, capaz de obtener las señales de los encoders y el módulo acelerómetro-giróscopo y enviarlas por comunicación hacia una mini-computadora, la cual ejecuta el control, y se comunica nuevamente a la placa diseñada para comandar los motores. Se desarrolló un modelo teórico simplificado en dos dimensiones para facilitar la posterior identificación de planta. Se realizaron experimentos para lograr una identificación de planta. A partir de lo obtenido, se diseñó y simuló el control necesario para mantener la estabilidad. Se implementó posteriormente el control diseñado. Se reajustaron los parámetros correspondientes de acuerdo a la práctica experimental para mejorar la respuesta dinámica del sistema.

Diseño, construcción y control de un robot balancín.

Se diseñó, construyó, simuló e implementó un dispositivo robot balancín para la aplicación y estudio de técnicas avanzadas de control. Para esto se realizó el diseño mecánico del dispositivo, de acuerdo a una elección entre dos modelos distintos y cuatro tipos diferentes de transmisión. Luego se instrumentó el dispositivo con encoders de posición , acelerómetro y giróscopo para obtener el estado del dispositivo y controlarlo. Se realizó una placa electrónica para la lectura y procesamiento de señales de sensores con un micro controlador, un regulador de tensión, y un driver para los motores, capaz de obtener las señales de los encoders y el módulo acelerómetro-giróscopo y enviarlas por comunicación hacia una mini-computadora, la cual ejecuta el control, y se comunica nuevamente a la placa diseñada para comandar los motores. Se desarrolló un modelo teórico simplificado en dos dimensiones para facilitar la posterior identificación de planta. Se realizaron experimentos para lograr una identificación de planta. A partir de lo obtenido, se diseñó y simuló el control necesario para mantener la estabilidad. Se implementó posteriormente el control diseñado. Se reajustaron los parámetros correspondientes de acuerdo a la práctica experimental para mejorar la respuesta dinámica del sistema.

An approach to emotion recognition in single-channel EEG signals: a mother child interaction

In this work, we perform a first approach to emotion recognition from EEG single channel signals extracted in four (4) mother-child dyads experiment in developmental psychology -- Single channel EEG signals are analyzed and processed using several window sizes by performing a statistical analysis over features in the time and frequency domains -- Finally, a neural network obtained an average accuracy rate of 99% of classification in two emotional states such as happiness and sadness

A simple but efficient voice activity detection algorithm through Hilbert transform and dynamic threshold for speech pathologies

A simple but efficient voice activity detector based on the Hilbert transform and a dynamic threshold is presented to be used on the pre-processing of audio signals -- The algorithm to define the dynamic threshold is a modification of a convex combination found in literature -- This scheme allows the detection of prosodic and silence segments on a speech in presence of non-ideal conditions like a spectral overlapped noise -- The present work shows preliminary results over a database built with some political speech -- The tests were performed adding artificial noise to natural noises over the audio signals, and some algorithms are compared -- Results will be extrapolated to the field of adaptive filtering on monophonic signals and the analysis of speech pathologies on futures works

Multiresolution analysis (discrete wavelet transform) through Daubechies family for emotion recognition in speech

We propose a study of the mathematical properties of voice as an audio signal -- This work includes signals in which the channel conditions are not ideal for emotion recognition -- Multiresolution analysis- discrete wavelet transform – was performed through the use of Daubechies Wavelet Family (Db1-Haar, Db6, Db8, Db10) allowing the decomposition of the initial audio signal into sets of coefficients on which a set of features was extracted and analyzed statistically in order to differentiate emotional states -- ANNs proved to be a system that allows an appropriate classification of such states -- This study shows that the extracted features using wavelet decomposition are enough to analyze and extract emotional content in audio signals presenting a high accuracy rate in classification of emotional states without the need to use other kinds of classical frequency-time features -- Accordingly, this paper seeks to characterize mathematically the six basic emotions in humans: boredom, disgust, happiness, anxiety, anger and sadness, also included the neutrality, for a total of seven states to identify

Double Fourier analysis for Emotion Identification in Voiced Speech

We propose a novel analysis alternative, based on two Fourier Transforms for emotion recognition from speech -- Fourier analysis allows for display and synthesizes different signals, in terms of power spectral density distributions -- A spectrogram of the voice signal is obtained performing a short time Fourier Transform with Gaussian windows, this spectrogram portraits frequency related features, such as vocal tract resonances and quasi-periodic excitations during voiced sounds -- Emotions induce such characteristics in speech, which become apparent in spectrogram time-frequency distributions -- Later, the signal time-frequency representation from spectrogram is considered an image, and processed through a 2-dimensional Fourier Transform in order to perform the spatial Fourier analysis from it -- Finally features related with emotions in voiced speech are extracted and presented

Estudio numérico y experimental de fenómenos hidrodinámicos que ocurren en bombas centrífugas como turbinas

La tendencia mundial de administrar y operar a distancia las centrales hidroeléctricas está obligando a los expertos a replantear los estrategias de monitoreo y diagnóstico de sus máquinas -- Esto ha conducido también, a reducir el personal experto que reside in-situ y que se encarga de operar y mantener los sistemas técnicos, y además de atender cualquier eventualidad que pueda ocurrir -- Por eso, desde hace ya varios años se han venido desarrollando sistemas expertos que puedan suplir las deficiencias del recurso humano -- Pero aunque tales sistemas han alcanzado niveles interesantes de independencia, aún requieren del acompañamiento de un experto que pueda interpretar las evidencias, emitir un diagnóstico y tomar una decisión -- Un ejemplo de los aspectos que aún se deben perfeccionar, es el se las falsas alarmas que llegan a producir el efecto “cry wolf” y que terminan por inactivar el sistema -- Otra forma de enfrentar esta nueva dinámica de operación es la de subcontratar el servicio de diagnóstico técnico, que puede dar resultados aceptables, pero no siempre en el caso de centrales hidroeléctricas -- Las centrales por lo general se encuentran en sitios remotos y en ocasiones blindadas por condiciones geográficas y climatológicas por lo que no es posible reaccionar rápidamente para atender una eventualidad cuando el experto y sus instrumentos no están cerca -- Una solución que resulta conveniente es de hecho, la centralización de la experticia para los servicios de monitoreo y diagnóstico técnico, soportados por una plataforma portátil e idealmente no-invasiva, que permanezca siempre junto a las máquinas y que pueda ser consultada on-line -- De este modo una cantidad reducida de expertos tendrán acceso permanente a las variables o síntomas que definen el estado técnico de la maquinaria; ellos se encargarán de analizar las señales sintomáticas, evaluar los resultados, emitir juicios y elaborar reportes ejecutivos que finalmente llegarán a manos del administrador o persona encargada de la operación -- Esta alternativa aliviará molestias relacionadas con los procesos de monitoreo y diagnóstico: instrumentación/sensórica, cableado, acondicionamiento de señales, adquisición digital de datos, procesamiento de señales, administración y gestión de equipos, reporte de resultados, recomendaciones, etc. -- Este proyecto propone en dos etapas, el diseño de una plataforma tecnológica que pueda soportar la alternativa mencionada -- En detalle, el diseño de un sistema integrado de adquisición de datos que además de ser portátil, modular y escalable, adecuado para monitoreo de las principales variables de diagnóstico de una central hidroeléctrica; que aunque no incorpore un sistema experto, si ofrece las herramientas de análisis, diagnóstico y toma de decisiones del estado del arte

Optimización de Arquitecturas de Procesamiento Digital de Señales en Lógica Programable para Aplicaciones en Vuelos No Tripulados

En dispositivos electrónicos de última generación destinados a funciones de comunicación o control automático, los algoritmos de procesamiento digital de señales trasladados al hardware han ocupado un lugar fundamental. Es decir el estado de arte en el área de las comunicaciones y control puede resumirse en algoritmos basados en procesamiento digital de señales. Las implementaciones digitales de estos algoritmos han sido estudiadas en áreas de la informática desde hace tiempo. Sin embargo, aunque el incremento en la complejidad de los algoritmos modernos permite alcanzar desempeños atractivos en aplicaciones específicas, a su vez impone restricciones en la velocidad de operación que han motivado el diseño directamente en hardware de arquitecturas para alto rendimiento. En este contexto, los circuitos electrónicos basados en lógica programable, principalmente los basados en FPGA (Field-Programmable Gate Array), permiten obtener medidas de desempeño altamente confiables que proporcionan el acercamiento necesario hacia el diseño electrónico de circuitos para aplicaciones específicas “ASIC-VLSI” (Application Specific Integrated Circuit - Very Large Scale Integration). En este proyecto se analiza el diseño y la implementación de aquitecturas electrónicas para el procesamiento digital de señales, con el objeto de obtener medidas reales sobre el comportamiento del canal inalámbrico y su influencia sobre la estimación y el control de trayectoria en vehículos aéreos no tripulados (UAV, Unmanned Aerial Vehicle). Para esto se propone analizar un dispositivo híbrido basado en microcontroladores y circuitos FPGA y sobre este mismo dispositivo implementar mediante algoritmo un control de trayectoria que permita mantener un punto fijo en el centro del cuadro de una cámara de video a bordo de un UAV, que sea eficiente en términos de velocidad de operación, dimensiones y consumo de energía.

Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Procesamiento y almacenamiento distribuido de imágenes basados en grafos: Aplicación para recuperación de información en imágenes muy grandes

El almacenamiento y tratamiento de señales digitales es un campo muy importante de la informática. Dichas señales contienen información valiosa que ha de ser extrada y transformada para poder ser utilizada. En la presente tesis doctoral se han creado métodos para almacenar, procesar y recuperar información de las regiones contenidas en una imagen, en especial en imágenes de gran tamaño. Como base del trabajo se ha diseñado una estructura de datos de tipo grafo para poder almacenar todas las regiones contenidas en una imagen. En esta estructura de datos se pueden guardar tanto los descriptores de bajo nivel de las regiones como las relaciones estructurales entre las distintas regiones de la imagen. En los sistemas de almacenamiento de imágenes es una práctica habitual distribuir las imágenes para mejorar el rendimiento. Más allá de este tipo de distribución, una característica distintiva y novedosa de la estructura de datos creada en la presente investigación es que puede funcionar de forma distribuida de manera que una imagen grande puede ser dividida en varias subimagenes, y dichas sub-imágenes pueden ser almacenadas de forma separada en varios servidores. También se han adaptado algunos métodos y algoritmos pertenecientes a la Morfología Matemática para trabajar directamente sobre la estructura de datos distribuida. De esta manera, se pueden procesar todas las sub-imágenes de una misma imagen sin necesidad de reconstruir la imagen inicial. Finalmente, haciendo uso de la estructura de datos y de los métodos desarrollados se ha creado un prototipo de sistema multi-agente capaz de almacenar y procesar imágenes grandes. Este prototipo permite realizar consultas para recuperar información perteneciente a regiones de una imagen almacenada en el sistema sin necesidad de volver a ser procesada. En la experimentación realizada, resumida en los resultados presentados, se muestra que la división y distribución de una imagen en varias sub-imágenes reduce los tiempos de almacenamiento, procesamiento y recuperación de la información.