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    Algoritmo de bajo costo de procesamiento para la detección de potenciales tardíos ventriculares (PTV)
    (2017-02-23) Alvarez Abril, Antonio; Gonzalez, Adolfo; Alvarez Juri, Gabriel
    El articulo presenta el desarrollo de un algoritmo bajo plataforma de software Libre, que funciona como una herramienta de análisis en la detección de Potenciales Tardíos Ventriculares (PTV) en la señal electrocardiográfica de alta resolución (ECGAR). Las enfermedades cardiovasculares constituyen la primera causa de muerte a nivel mundial. Mas del 40% de los pacientes con alguna patología cardiaca pasan desapercibidos. La detección de los PTV es un marcador indicativo de daño en el miocardio, aun sin la presencia de sintomatología evidente en el paciente. El software desarrollado se basa en un algoritmo estructurado que utiliza algunos métodos novedosos junto con la implementación de procedimientos publicados en las referencias bibliográficas. El software se diseño para obtener el Vectocardiograma a partir del procesamiento de las señales ECGAR de 12 derivaciones y detectar los PTV a partir del análisis de los vectores resultantes. Los resultados preliminares demuestran la eficiencia del procesamiento, con requerimientos de maquina y tiempo relativamente menores que otros algoritmos publicados. El desarrollo del algoritmo se realizo bajo la plataforma de Ubuntu, utilizando la herramienta de programación gambas para la estructura secuencial y utilizando la herramienta de procesamiento matemático “GNU Octave” para el análisis de señales. Collapse
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    Algoritmo de procesamiento del EEG para la detección de los estados del sueño
    (2017-02-23) Dugarte Jerez, Nelson; Alvarez Abril, Antonio; González, Adolfo; Alvarez Juri, Gabriel
    En este artículo, se propone una técnica de procesamiento de la señal electroencefalográfica desarrollada en software libre, con el propósito de estudiar los parámetros involucrados en el estado de sueño de la señal EEG. El sueño no es solo un fenómeno necesario, activo y periódico, también es un proceso variado y complejo. Dada la importancia de esta condición, el sueño se ha convertido en objeto de estudio por parte de la neurociencia. Entre los temas de mayor relevancia se encuentran las situaciones donde el sueño involucra a la persona en circunstancias de riesgo, como en los casos de trabajos peligrosos o mientras controla alguna máquina que puede causar daño a otros o a sí mismo. El software desarrollado permite la visualización simultánea de todos los registros del EEG, la extracción y visualización de sus ondas componentes y la generación de hipnogramas. El hipnograma se utiliza para visualizar como cambian los estados del sueño a lo largo de una sesión y facilita la demarcación de las diferentes etapas. Las pruebas preliminares demuestran el funcionamiento del algoritmo de detección, pero se continúa trabajando en la optimización del sistema.