GIB

Análisis de señales neuronales

La actividad oscilatoria neuronal refleja la arquitectura funcional del cerebro en tiempo real. Esta se ve afectada en diversas patologías, como la enfermedad de Alzheimer, el deterioro cognitivo leve o la esquizofrenia. Esta línea de investigación se centra en explorar las alteraciones de la actividad neuronal en las mismas con un triple objetivo:

  • Explorar los mecanismos de comunicación y procesamiento de la información neuronal.
  • Identificar potenciales biomarcadores.
  • Evaluar la efectividad de terapias no farmacológicas.

  • Para ello, se analizan registros de electroencefalografía (EEG) y magnetoencefalografía (MEG) mediante diversas técnicas de procesado avanzado de señal: métodos espectrales y no lineales, medidas de acoplamiento y parámetros derivados de la teoría de redes complejas.

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    En el marco de esta línea de investigación se está desarrollando actualmente el proyecto de investigación titulado "Caracterización de la actividad neuronal en la enfermedad de Alzheimer mediante la teoría de redes complejas: nuevos biomarcadores para su diagnóstico precoz", que ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. Si se desea más información sobre el mencionado proyecto, puede acceder en el siguiente enlace.


    Análisis de señales polisomnográficas

    La Polisomnografía es la principal fuente de información para el estudio del sueño. El análisis automático de señales cardiorrespiratorias nocturnas es muy útil en la detección de enfermedades como el Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) o la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC). El GIB ha desarrollado métodos de ayuda al diagnóstico mediante:

  • Análisis espectral, no lineal y tiempo-frecuencia de registros polisomnográficos.
  • Construcción de modelos predictivos basados en machine learning.

  • Nuestra investigación se ha centrado tanto en pacientes adultos como en niños, promoviendo la colaboración interdisciplinar nacional (Hospital Universitario Rio Hortega, Hospital Universitario de Burgos) e internacional (Charité Universitatsmedizin Berlin, Pritzker School of Medicine de la University of Chicago).

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    En el marco de esta línea de investigación se está desarrollando actualmente el proyecto de investigación titulado "Nuevos paradigmas no hospitalarios para la simplificación del diagnóstico de la apnea del sueño. Diseño y desarrollo de un test de screening automático mediante la señal de oximetría (ScreenOx)", que ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. Si se desea más información sobre el mencionado proyecto, puede acceder en el siguiente enlace.


    Sistemas Brain-Computer Interface

    Los sistemas Brain-Computer Interface (BCI) permiten el control de aplicaciones utilizando únicamente las ondas cerebrales del usuario.

    Diseño, desarrollo y evaluación de aplicaciones asistivas

    La motivación principal de estos sistemas se basa en aumentar la calidad de vida de las personas que sufren graves discapacidades motoras a través del desarrollo de aplicaciones asistivas. En el Grupo de Ingeniería Biomédica, se han llevado a cabo los siguientes proyectos:

  • Aplicación de control domótico.
  • Plataforma de entrenamiento cognitivo.
  • Aplicación de navegación web asíncrona.

  • Procesado de la señal de electroencefalografía a tiempo real

    Asimismo, es importante desarrollar y testear nuevos métodos de procesado de señal en tiempo real que permitan mejorar la generalización y el rendimiento de los sistemas BCI.

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    En el marco de esta línea de investigación se ha desarrollado el proyecto de investigación titulado "Proyecto CERO en envejecimiento", que ha sido financiado por la Fundación General CSIC y Obra Social La Caixa and CSIC. Si se desea más información sobre el mencionado proyecto, puede acceder en el siguiente enlace.


    Procesado de Retinografías

    La Retinopatía Diabética (RD) es una complicación visual de la diabetes que se ha convertido en una importante causa de ceguera en los países industrializados. El diagnóstico temprano es imprescindible para evitar una pérdida severa de visión, pero requiere que los pacientes diabéticos se sometan a exámenes oftalmológicos regulares en los que se capturen imágenes digitales del fondo ocular (retinografías). Con la gran incidencia de la diabetes, el desarrollo de métodos automáticos puede ser una gran ayuda en el diagnóstico de la RD. Con este objetivo, en el Grupo de Ingeniería Biomédica se están llevando a cabo los siguientes proyectos:

  • Detección automática de lesiones asociadas a la RD en retinografías, como exudados duros y lesiones rojizas.
  • Evaluación automática de la severidad de la RD en un paciente.

  • En el marco de esta línea de investigación ha desarrollado el proyecto de investigación titulado "Análisis automático de imágenes de fondo de ojo como implementación a los sistemas de cribado de la retinografía diabética (A2IFO)", que ha sido financiado por la Fundación General CSIC y Obra Social La Caixa and CSIC. Si se desea más información sobre el mencionado proyecto, puede acceder en el siguiente enlace.


    Análisis de señales de presión intracraneal

    La hidrocefalia se caracteriza por síntomas clínicos, ventriculomegalia y alteraciones en la circulación del líquido cefalorraquídeo (LCR). Los tests de infusión son estudios hidrodinámicos que se realizan para analizar la dinámica del LCR en pacientes que presentan características de hidrocefalia. En ellos, se eleva la presión intracraneal (PIC) de un paciente de forma controlada y se monitoriza la presión resultante. En pacientes con hidrocefalia, estos tests ayudan a determinar si es necesaria la implantación quirúrgica de una derivación o shunt, aunque también se ha demostrado su utilidad en el estudio de la hemodinámica cerebral. En el Grupo de Ingeniería Biomédica se están analizando señales de PIC recogidas durante tests de infusión con los siguientes objetivos:

  • Estudiar las características espectrales y no lineales de la señal PIC a lo largo del test de infusión.
  • Determinar si el análisis automático de estas señales permite predecir la respuesta de los pacientes ante la implantación de un shunt.