El Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid (GIB-UVa) es un equipo de investigación multidisciplinar en el ámbito biomédico surgido en 2004 en el seno de la Universidad de Valladolid. Forma parte del Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN, CB19/01/00012); asimismo, es una Unidad de Investigación Consolidada (UIC-060) reconocida por la Junta de Castilla y León y un Grupo de Investigación Reconocido (GIR) por la Universidad de Valladolid. El GIB-UVa está compuesto por un equipo diverso de ingenieros y médicos especializados en áreas como neumología, neurología, neurofisiología, psiquiatría y oftalmología, que colaboran estrechamente en cuatro grandes líneas de investigación, con especial énfasis en la aplicación de técnicas de procesado avanzado de señal e imagen médicas y de métodos de inteligencia artificial para desarrollar modelos predictivos de detección, pronóstico y diagnóstico personalizado de diversas enfermedades.
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Líneas de investigación
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.
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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 la apnea obstructiva del sueño. Igualmente, las técnicas de procesado de señal y análisis de datos clínicos pueden aportar información relevante en la gestión de enfermedades respiratorias crónicas, como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica o el asma.
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Sistemas Brain-Computer Interface
Los sistemas Brain-Computer Interface (BCI) permiten establecer, a través del análisis en tiempo real de las ondas cerebrales del usuario, una comunicación directa entre el cerebro y un dispositivo externo sin la necesidad de emplear músculos ni nervios periféricos. Nuestra línea de investigación se centra en el diseño, desarrollo y evaluación de sistemas BCI no invasivos con aplicaciones tan diversas como la comunicación y control, el ocio, el entrenamiento cognitivo o la neurorrehabilitación.
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Procesado de imágenes oftalmológicas
Las imágenes digitales del fondo ocular son una herramienta invaluable en la detección temprana de una amplia gama de condiciones oftalmológicas. En este contexto, nuestro enfoque basado en inteligencia artificial permite identificar patrones y anomalías que podrían indicar la presencia de enfermedades en las retinografías. Además, nuestro uso de técnicas de inteligencia artificial explicable asegura que los médicos y pacientes comprendan plenamente las decisiones de nuestros modelos, proporcionando confianza y claridad en el proceso diagnóstico.
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