Browsing by Author "Gómez, Marcelo"

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    Revisión de ruido en unidades de cuidados intesivos neonatales – Análisis regional.
    (2013-12-01) Alvarez Abril, Antonio; Boschi, César; Gómez, Marcelo
    Este trabajo aborda el problema del ruido en incubadoras neonatales y en el ambiente de las unidades de cuidados intensivos neonatales. Su objetivo central es el de analizar el impacto del ruido en hospitales de Mendoza y La Rioja. Metodología: Las medidas fueron tomadas en diferentes momentos frente a situaciones de mayor o menor nivel de severidad en el ambiente de trabajo. Se ha demostrado que el ruido produce daños severos y cambios en el comportamiento y el estado psicológico de los recién nacidos. Resultados: El ruido registrado dentro de las incubadoras y las unidades de cuidados intensivos neonatales en su conjunto, tienen muchos componentes pero el ruido de motores, apertura y cierre de compuertas de acceso se relevaron entre los más importantes. Valores que superan los 60 dB y se remontan en algunos casos hasta 120 dB fueron registrados, lo que revela la necesidad de entrenar al personal de salud a fin de manipular con mayor cuidado tanto a los recién nacidos como al equipamiento e instrumental asociado a ellos.
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    Tarjeta de adquisición de datos para el sistema integrado de estetoscopio digital y ECGAR del proyecto SEDAR
    (2017-11-21) Dugarte Jerez, Nelson; Alvarez, Antonio; Dugarte, Edinson; González, Adolfo; Alvarez, Gabriel; Gómez, Marcelo; Cassia, Jorge
    El artículo presenta el desarrollo de una tarjeta de adquisición de datos (TAD) para uso biomédico. Este diseño forma parte de un sistema que permite realizar un análisis comparativo entre los sonidos cardiopulmonares (SC) y el electrocardiograma de alta definición (ECGAR). La TAD reportada digitaliza simultáneamente tres señales adquiridas. Los dos primeros canales digitalizan las señales correspondientes a las derivaciones dI y dIII del ECGAR. El tercer canal digitaliza la señal captada del SC. El instrumento consta de dos partes, una etapa de hardware para adquirir la señal y un software para la manipulación de datos en la computadora. El hardware está compuesto por un microcontrolador de alto rendimiento, una interfaz de comunicación con la computadora vía USB y los circuitos de seguridad eléctrica inherentes a un equipo médico. El software permite la adquisición de las señales transmitidas desde el hardware, su visualización gráfica y el almacenamiento de la información en una base de datos. Las pruebas de funcionamiento demostraron errores inferiores al 0,1 % en las mediciones de amplitud y no se registró perdida de información en la comunicación con la computadora.
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    Técnica de procesamiento para valorar la respuesta emocional del paciente sometido a un estímulo visual
    (2021-01-01) Dugarte Jerez, Nelson; Alvarez Abril, Antonio; Gómez, Marcelo; Ysetta, Carlos; Bertomeu, José; Alvarado, Negman; Dugarte, Edison
    Según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), por lo menos un 50% de las enfermedades mentales comienzan antes de los 14 años, la mayoría de los cuales pasan desapercibidos. Cifras oficiales para el 2019, revelan que cerca de 1000 millones de personas viven con algún trastorno mental; 3 millones de personas mueren cada año por el consumo nocivo de estupefacientes y una persona se suicida cada 40 segundos. El rostro humano es una parte intrincada y altamente diferenciada del cuerpo. Es el sistema de señales de sociabilización más complejo que existe y está demostrado que el sistema nervioso autónomo genera rasgos, a veces imperceptibles, del estado cognitivo y patológico del cerebro. Este proyecto pretende el reconocimiento de algunas emociones a través de la biométrica de las facciones del rostro. La idea es crear un instrumento que sirva a los médicos especialistas para evaluar con mayor confiabilidad el estado emocional del paciente, a partir de los cambios sutiles que se producen en su biodinámica cuando se encuentra sometido a un estímulo emocional. La etapa de hardware del sistema, utiliza una cámara de video conectada a un computador. El software se diseñó para realizar el análisis del video enfocado sobre el rostro del paciente.