FRM -Producción en Investigación, Desarrollo e Innovación

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    Diseño de control tipo joystick para vehículos eléctricos como scooter y sillas de ruedas motorizadas
    (2021-01-01) Dugarte, Nelson; Alvarez, Antonio; Alvarado, Negman; Dugarte, Edinson; Ozahl, Álvaro
    Este artículo trata sobre el diseño de un mando de control electrónico utilizable en vehículos motorizados para personas con movilidad reducida. El instrumento desarrollado consta de dos partes, un hardware electrónico y un software de control. El hardware del prototipo consiste en un circuito electrónico diseñado para controlar la velocidad del vehículo por medio de un joystick miniatura tipo gamer. Esto permite el manejo del aparato con pequeños movimientos y mínimo esfuerzo por parte del paciente. El algoritmo del software es implementado en una tarjeta programable Arduino tipo UNO. Permite el control de dos motores eléctricos de corriente continua (DC) normalmente utilizados en mecanismos de tracción de sillas de ruedas eléctricas y en scooter destinados a personas discapacitadas. La salida del Arduino maneja la velocidad de giro de los motores por medio de un circuito electrónico que limita la potencia utilizando la técnica de modulación del ancho del pulso (PWM). La novedad del sistema consiste en el desarrollo de tecnología propia, donde se incorporan mejoras como la posibilidad de viraje angular pronunciado, que permite al usuario comandar el aparato en espacios reducidos, típicos de los ambientes domésticos comunes. Las pruebas preliminares demostraron la eficiencia del sistema. El instrumento se encuentra actualmente en proceso de prueba y certificación en los laboratorios del Instituto Regional de Bioingeniería (IRB) de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) Facultad Regional Mendoza (FRM).
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    Practical design of flow meter for mechanical ventilation equipment
    (2021-04-01) Dugarte, Nelson; Alvarez, Antonio; Dugarte, Edison; Alvarado, Negman; Bhaskar, Sonu
    This paper introduces a practical technique for the design of an instrument used in air flow measurement or flowmeter. This instrument is an essential component in the hospital medical ventilation equipment functioning, therefore, the parameters design presented in this article focus on this purpose. However, this instrument can be employed to any measurement scale. The technique is based on indirect flow measurement, using a sensor that converts the flow parameter into a differential pressure measurement. An electronic transducer allows the differential pressure values to be obtained as an electrical signal, which is then digitized and analyzed to obtain the original parameter. The experimental procedure presented in this paper utilizes a computational algorithm to perform the signal analysis; however, given the simplicity of the procedure, this could be adapted to any digital processing card or platform, to show the measurement obtained immediately. Preliminary analyses demonstrated instrument efficiency with sensitivity of 0.0681 liters per second (L/s). Accuracy evaluation showed an average measurement error lesser than 1.4%, with a standard deviation of 0.0612 and normal distribution over the set of test measurements.
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    Técnica de procesamiento para detección de índices que señalen la presencia de onda MU en la señal EEG
    (2019-05-01) Alvarez Abril, Antonio; Alvarado, Negman; Balacco, José; Dugarte Jerez, Nelson
    Estudios modernos han demostrado que las neuronas espejo están involucradas en el desarrollo de la empatía social y el lenguaje. En consecuencia, una deficiencia en la respuesta de las redes neuronales espejo podría ser una de las disfunciones presentes en el trastorno del espectro autista (TEA), como expresión funcional fenotípica de las canalopatías en algunas regiones cerebrales. La detección temprana de las deficiencias en los sistemas de redes neuronales espejo, podría permitir aplicaciones más eficientes de las terapias comportamentales en los pacientes con TEA. La detección de las ondas MU en el Electroencefalograma (EEG) podría ser una técnica interesante que hace referencia al funcionamiento de estas redes neuronales. En este artículo se presenta una técnica simple, desarrollada con el propósito de identificar la presencia de ondas MU en el registro EEG. Consiste en un procesamiento que analiza cada una de las derivaciones del EEG, con la implementación de un método matemático. El análisis de la señal busca los cambios en los patrones de frecuencia relacionados con las ondas MU, discriminando la presencia de ondas alfa por la asociación a la respuesta del paciente ante un estímulo visual condicionado. Los resultados preliminares demuestran la eficiencia del sistema. En el análisis se hizo hincapié en las alteraciones de frecuencia en el rango de 9 a 12 Hz. Las respuestas más significativas se obtuvieron con el procesamiento de las derivaciones C3, CZ, y C4.
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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.