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Integrantes:
Susana Aideé Díaz Pérez
Osvaldo Santiago Meza
Hilari Michelle Guillen Gonzalez
Asesor:
Rebeca Romo Vázquez
ATRIBUTOS DE EGRESO
Atributo Aplicación Justificación
1 Integra conocimientos de ciencias exactas, ingenierías y salud ✅ Aplica conocimientos de bioseñales, neurofisiología, visualización computacional y electrofisiología clínica.
2 Diseña y optimiza dispositivos médicos, sistemas y herramientas ✅ Desarrolla una herramienta informática para diagnóstico clínico, con enfoque de mejora en el análisis de EEG.
3 Conduce investigación aplicada en Ingeniería Biomédica ✅ Utiliza bases de datos clínicas, fundamentos biomédicos, algoritmos de análisis de señales y visualización.
4 Utiliza tecnología biomédica especializada y plataformas digitales ✅ Uso de MATLAB, AppDesigner y EEGLAB para procesar y representar señales EEG en entornos digitales interactivos.
5 Colabora con equipos multidisciplinarios y comunica hallazgos ✅ Trabajo documentado en equipo y propuesta para uso por parte de profesionales clínicos.
6 Lidera proyectos de innovación con visión emprendedora ✅Propuesta con alto valor para desarrollarse como herramienta diagnóstica portable o de bajo costo.
7 Mantiene actitud de aprendizaje continuo ✅ Adopta nuevas herramientas de desarrollo y análisis computacional con enfoque biomédico.
MÓDULOS CUBIERTOS:
Instrumentación médica. ✅
Biomecánica ✅
Electrofisiología ✅
ÁREAS DE PARTICIPACIÓN
Ciencia e Innovación Biomédica: Desarrollo de una solución computacional innovadora para el análisis clínico de señales EEG, con proyección 3D como auxiliar diagnóstico para epilepsia.
Datos Biomédicos: Procesamiento de señales electroencefalográficas utilizando herramientas como MATLAB, EEGLAB y métodos de interpolación espacial sobre registros clínicos reales.
Ingeniería Clínica: Apoyo al diagnóstico de epilepsia mediante una interfaz que puede emplearse en contextos hospitalarios, orientada a mejorar la precisión clínica en el análisis de señales.
Diseño en Ingeniería: Desarrollo de una interfaz gráfica interactiva y funcional que permite explorar mapas de calor de actividad cerebral en 3D para identificar zonas de crisis.
MÁS ACERCA DEL PROYECTO
CARTEL CIENTÍFICO
Poster NeuroScope - SUSANA AIDEE DIAZ PEREZ.pdfABSTRACT.
La detección y diagnóstico de la epilepsia suelen basarse en datos de electroencefalograma (EEG) para identificar actividad cerebral anormal. Este proyecto presenta una herramienta de diagnóstico basada en un modelo 3D desarrollado en MATLAB, que utiliza datos de EEG y técnicas de interpolación espacial para visualizar la actividad epiléptica en una representación tridimensional del cerebro. El sistema preprocesa las señales EEG, detecta patrones epilépticos mediante algoritmos avanzados de procesamiento de señales y aprendizaje automático, y realiza la interpolación de datos para generar un mapa espacial continuo de la actividad cerebral. Las señales interpoladas se proyectan sobre un modelo 3D del cerebro, generando un mapa de calor interactivo que destaca las regiones afectadas por actividad epiléptica. Esta herramienta busca mejorar la precisión y accesibilidad del diagnóstico de la epilepsia, proporcionando a médicos y especialistas de salud un método robusto y visualmente intuitivo para identificar las áreas cerebrales comprometidas. La integración de las capacidades computacionales de MATLAB asegura una plataforma confiable para el análisis y la visualización de datos.
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
A continuación, se presenta una versión corta del artículo. Si desea consultar el texto completo o recibir información adicional, no dude en comunicarse directamente con los autores.
Protocolo de Registro de Proyectos Modulares - SUSANA AIDEE DIAZ PEREZ.pdfPage updated
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