Trabajo Fin de Máster – MU en Ingeniería Biomédica

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Desarrollo de un sistema de aumento de datos para pacientes con diabetes tipo 1

Fecha publicación: Septiembre 2023

Nombre del tutor: Carlos Gallardo García

Nombre del ponente: Gema García Sáez

Descripción: Este trabajo se enmarca en el proyecto de investigación nacional PROPHECY, cuyo objetivo principal es proponer soluciones de mejora del tratamiento para pacientes con diabetes tipo 1, basadas en la predicción de los valores de glucosa mediante técnicas de inteligencia artificial. Uno de los principales problemas con los que es necesario tratar, es el reducido número de datos disponibles para poder crear dichos modelos de predicción.
Se propone como TFT la creación de herramientas de aumento de perfiles de glucosa continua y el estudio del impacto que tiene en modelos de predicción de glucosa, basados en algoritmos de aprendizaje profundo o Deep learning. Se analizarán los resultados en las predicciones, comparando y evaluando cuál de ellas resulta más eficiente. Se usarán tanto técnicas básicas de aumento de datos como otras más complejas usando modelos de aprendizaje profundo con el lenguaje de programación Python.

Contacto: c.gallardog (at) upm.es, gema.garcia.saez (at) upm.es

Diseño de una plataforma de aprendizaje federado para predicción de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1

Fecha publicación: Septiembre 2023

Nombre del tutor: Carlos Gallardo García

Nombre del ponente: Gema García Sáez

Descripción: Este trabajo se enmarca en el proyecto de investigación nacional PROPHECY, cuyo objetivo principal es proponer soluciones de mejora del tratamiento para pacientes con diabetes tipo 1, basadas en la predicción de los valores de glucosa mediante técnicas de inteligencia artificial. Uno de los principales problemas con los que tratamos es el reducido número de datos que nos encontramos para poder crear dichos modelos de predicción. A veces, esto viene derivado por el recelo a la cesión de los datos por parte tanto de los pacientes como del Hospital que tiene acceso a los mismos.
En este trabajo se propone el diseño de una plataforma de aprendizaje federado, de manera que se pueda distribuir el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo sin la necesidad de que los datos salgan de su punto de recogida, aumentando su seguridad e incentivando la adhesión de nuevos centros sanitarios. Se utilizará el lenguaje de programación Python.

Contacto: c.gallardog (at) upm.es, gema.garcia.saez (at) upm.es

Desarrollo de una herramienta de cálculo de bolos de insulina para pacientes con diabetes tipo 1

Fecha publicación: Septiembre 2023

Nombre del tutor: Carlos Gallardo García

Nombre del ponente: Gema García Sáez

Descripción: Los sistemas de control automático o páncreas artificial son, desde hace años, una realidad en el tratamiento para la diabetes tipo 1, a pesar de los retrasos debidos al tiempo de medida que toman los sensores de glucosa continua y el tiempo que tarda en hacer efecto la dosis de insulina. Estos retrasos en la medida y en la respuesta a la acción de la insulina tienen una penalización mayor en los periodos de tiempo posteriores a las comidas, siendo casi inevitable con los medios actuales que se produzca una elevación inaceptable de los valores de glucosa.
Se propone como trabajo el desarrollo y validación de una herramienta de estimación de bolos de insulina, incorporando predicciones de glucosa basadas en algoritmos de aprendizaje profundo y teniendo en cuenta el impacto del ejercicio físico, tratando de mejorar y ayudar a automatizar las decisiones en la dosis de insulina necesaria, previa a las ingestas del paciente. El trabajo se enmarca en un proyecto de investigación nacional.

Contacto: c.gallardog (at) upm.es, gema.garcia.saez (at) upm.es

[PRYC1-HULP] Desarrollo de una metodología para la automatización de la producción por impresión aditiva de modelos de cardiopatías congénitas

Fecha publicación: Septiembre 2023

Nombre del tutor: Serrano Olmedo, José Javier, josejavier.serrano (at) upm.es

Descripción:
Las cardiopatías congénitas se presentan en el 1% de los recién nacidos vivos a término. La mayoría de ellos sobreviven y llegan a la vida adulta, pero los que presentan cuadros más complejos (40% de los diagnosticados en el primer año de vida) van a precisar múltiples intervenciones.

El problema a resolver se centra en la mejora e integración de dos técnicas, inicialmente independientes:

  • En primer lugar, se trata de obtener información virtual, precisa y personalizada (reconstrucciones tridimensionales) de la cardiopatía congénita que permita un mayor conocimiento de la misma y, por lo tanto, un mejor diagnóstico y preparación para una futura intervención quirúrgica.
  • En segundo lugar, se trata de realizar impresiones aditivas, en base a la información obtenida en la fase anterior, con la mejor calidad técnica utilizando material biocompatible de última generación que minimicen la intervención del especialista médico.

Objetivo: Obtener reconstrucciones tridimensionales virtuales y reales de gran utilidad para el cardiólogo y el cirujano a la hora de estudiar cada caso de forma individual y llegar a la intervención con una mayor preparación. Con esto se pretende conseguir:

  • Reducir el tiempo de adquisición de los datos.
  • Menor susceptibilidad a los movimientos.
  • Resolución temporal apta para pacientes con frecuencias cardíacas superiores a 65 lpm.
  • Reducción de las dosis de radiación

Metodología: Se utilizarán herramientas de distribución libre para desarrollar un software con el que poder transformar de forma sencilla y con mínima intervención, la información médica obtenida en la prueba médica tridimensional (imágenes de alta resolución espacial a través de un equipo de Tomografía Axial Computarizada (TAC) en formato médico DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine, estándar industrial) al formato compatible con lenguaje CAD para las impresoras de Stereo Lithography (STL)

Proyecto a realizar en el Servicio de Cardiología Infantil del Hospital Universitario La Paz de Madrid.

Contacto: Serrano Olmedo, José Javier, josejavier.serrano (at) upm.es

[PRYC2-HULP] Desarrollo de chaleco adaptable con electrodos premontados para la realización de electrocardiogramas en población pediátrica

Fecha publicación: Septiembre 2023

Nombre del tutor: Serrano Olmedo, José Javier, josejavier.serrano (at) upm.es

Descripción:
Las cardiopatías congénitas se presentan en el 1% de los recién nacidos vivos a término. La mayoría de ellos sobreviven y llegan a la vida adulta, pero los que presentan cuadros más complejos (40% de los diagnosticados en el primer año de vida) van a precisar múltiples intervenciones.

Para realizar la monitorización electrocardiográfica, es necesario disponer de electrodos sobre el tórax con la dificultad de que el tamaño del área disponible es tan reducida que es difícil su colocación y más cuando esta se puede realizar en centros ambulatorios, fuera del servicio de cardiología pediátrica. Por ello se plantea el desarrollo de un prototipo de chaleco adaptable que pueda ser la solución a las dificultades mencionadas. Con ello se obtendrían notables ventajas:

  • Reducción del tiempo de realización del ECG.
  • Evitación de errores técnicos de colocación de electrodos
  • Minimización de los artefactos por movimiento e interferencias electromagnéticas.
  • Minimización o evitación de cables y conexiones
  • Posibilita la realización de ECG en pacientes claramente no colaboradores.
  • Posibilita la monitorización de maniobras sobre el paciente que no se encuentre en decúbito.
  • Podría aprovechar electrodos de uso habitual como fungible.

Proyecto a realizar en el Servicio de Cardiología Infantil del Hospital Universitario La Paz de Madrid.

Contacto: Serrano Olmedo, José Javier, josejavier.serrano (at) upm.es

[PRYC3-HULP] Desarrollo de un sistema de monitorización de movimientos de electrodos para eliminación de artefacto de movimientos en electrocardiografía infantil

Fecha publicación: Septiembre 2023

Nombre del tutor: Serrano Olmedo, José Javier, josejavier.serrano (at) upm.es

Descripción:
Se trata de desarrollar un sistemas de monitorización de movimientos de electrodos para ECG mediante sensores inerciales a fin de estudiar la posibilidad de eliminar por fusión y procesado de señales los artefactos de movimiento. El objetivo es obtener una señal de utilidad clínica incluso en caso de movimiento del paciente, lo que en caso de recién nacidos y niños en general es un problema muy importante.

Los sensores inerciales deben estar fijados a los propios electrodos o en sus inmediaciones. Existen varias aproximaciones en la literatura científica para el filtrado del artefacto de movimiento de electrodos, pero con otro tipo de pacientes, que serán estudiadas, aplicadas y en su caso adaptadas para encontrar una solución. Los movimientos pueden generar patrones estadísticos o directamente tener un efecto determinista sobre las variaciones de la línea base de la señal ECG, o una combinación.

Proyecto a realizar en el Servicio de Cardiología Infantil del Hospital Universitario La Paz de Madrid.

Contacto: Serrano Olmedo, José Javier, josejavier.serrano (at) upm.es