Trabajo Fin de Máster – MU Ingeniería de Telecomunicación

Predicción del riesgo de abandonar la terapia en plataformas eHealth para pacientes con sobrepeso y obesidad

Fecha publicación: Febrero 2024

Nombre del tutor: Antonio Cobo Sánchez de Rojas

Descripción: La tasa de abandono entre los pacientes con sobrepeso y obesidad que deciden participar en intervenciones clínicas para perder peso es alta incluso en aquellos en los que la terapia se proporciona con el apoyo de plataformas eHealth.
Nuestros últimos modelos descriptivos han identificado diferencias relevantes entre las tasas de abandono de dos grupos de pacientes caracterizados por la evolución temporal de la actividad generada en una plataforma eHealth para pérdida de peso. Estas diferencias justifican el diseño de acciones de refuerzo de la adherencia específicas para el grupo de alto riesgo. Sin embargo, la identificación temprana de estos pacientes sigue siendo un desafío sin resolver.
El objetivo del TFM que se oferta consiste en desarrollar unos modelos predictivos que permitan evaluar el riesgo de abandono de los usuarios de una plataforma eHealth para pérdida de peso y que permitan identificar a los pacientes de alto riesgo a tiempo de evitar que abandonen la terapia.

Contacto:
• Tutor: Antonio Cobo Sánchez de Rojas, antonio.cobo (at) ctb.upm.es
• Ponente: María Elena Hernando Pérez, mariaelena.hernando (at) upm.es

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

Estudio de viabilidad y desarrollo de un LiDAR batimétrico de bajo coste

Fecha publicación: Julio 2023

Nombre del tutor: Antonio Pérez Serrano

Descripción:
Los sistemas LiDAR son una familia de dispositivos que permiten determinar la distancia desde un emisor láser a un objeto o superficie. Se usan en multitud de aplicaciones que van desde geología, sismología y física de la atmosfera, a aplicaciones de electrónica de consumo, por ejemplo, en sistemas de realidad aumentada o en conducción autónoma o asistida. En batimetría, son usados para medir profundidades y mapear el fondo marino, de ríos o de lagos. Normalmente, estos sistemas se colocan en aviones para realizar medidas de aquellos lugares que no son accesibles para barcos equipados con sistemas sónar batimétricos, como pueden ser zonas costeras, pequeños archipiélagos, ríos o lagos. Por lo tanto, son sistemas de gran potencia, voluminosos y caros.

En este TFT se realizará un estudio de viabilidad y los primeros pasos en el desarrollo de un sistema LiDAR batimétrico de bajo coste para la medida de zonas costeras. Primero se hará un estudio del estado del arte y se elegirán los componentes del sistema teniendo como objetivo inicial la medida de profundidades de hasta 10 m con una resolución de 0.01 m. El desarrollo se hará tanto desde un punto de vista teórico como experimental. Se hará un modelo que tenga en cuenta las figuras de mérito del sistema, como la relación señal-ruido, y se estudiarán distintos posibles modos de funcionamiento: pulsado y modulado. Experimentalmente, se estudiarán la atenuación y el scattering producido por la interacción de la luz con el agua, y los distintos modos de funcionamiento del láser. El trabajo se realizará en colaboración con el Instituto Geológico y Minero de España (IGME) del CSIC.

Contacto:Antonio Pérez Serrano, antonio.perez.serrano (at) upm.es

Diseño de chips fotónicos: Filtros, láseres sintonizables y sistemas

Fecha publicación: Julio 2023

Nombre del tutor: Antonio Pérez Serrano

Descripción:
Los circuitos integrados fotónicos (PIC, Photonic Integrated Circuits) son dispositivos optoelectrónicos que integran múltiples funciones fotónicas, de forma similar a un circuito integrado electrónico. La principal diferencia entre ambos es que un PIC proporciona funciones para el procesado de señales a las longitudes de onda ópticas, típicamente en el espectro visible o en el infrarrojo cercano. En particular, los PICs basados en fosfuro de indio (InP) permiten la integración monolítica completa de componentes fotónicos activos y pasivos: láseres, amplificadores, fotodetectores, moduladores, guías de onda, etc. 

En este TFT se investigarán distintos tipos de filtros con el fin de usarlos en distintos sistemas fotónicos y crear láseres sintonizables. Su diseño y simulación se realizará mediante el software VPIphotonics. El diseño de layouts (archivos que contienen información sobre la estructura de capas de los chips que se usan para su fabricación) se hará mediante el software Nazca Desing, que está basado en Python. El objetivo del proyecto será diseñar dispositivos integrados que podrían llegar a fabricarse.

Contacto:Antonio Pérez Serrano, antonio.perez.serrano (at) upm.es

Sistema de estabilización de frecuencia de láseres para sensores LiDAR de gases

Fecha publicación: Julio 2023

Nombre del tutor: Antonio Pérez Serrano

Descripción:
La técnica Pound-Drever-Hall (PDH) para estabilizar la longitud de onda de emisión en láseres es una técnica muy utilizada en diversos campos de aplicación que van desde detectores de onda gravitacionales interferométricos a espectroscopía o sensores. La técnica PDH se basa en el anclaje de la frecuencia de la luz a una cavidad estable mediante la modulación de su fase. Su éxito se debe a que al contrario que otros métodos, esta técnica es independiente de las fluctuaciones en la intensidad de la luz y solo tiene en cuenta las fluctuaciones en la frecuencia. En el caso de los sensores fotónicos de gas, esta técnica se usa para anclar un láser de referencia a la línea de absorción de dicho gas, y así poder realizar la medida con gran exactitud.

El objetivo de este trabajo es la implementación de la técnica de PDH usando una FPGA y un PLL para sintonizar dos diodos láseres que forman parte del transmisor de un sistema LiDAR de absorción diferencial para la medida de dióxido de carbono (CO2). El trabajo permitirá al alumno familiarizarse con la programación de FPGAs con conversores ADC y DAC. Además, también se familiarizará con el uso de componentes ópticos (láseres de semiconductor, moduladores de fase, celdas de gas, fotodetectores, fibra óptica, etc.), electrónica RF (generadores RF, desfasadores, mezcladores, etc.) e instrumentación de laboratorio en optoelectrónica (osciloscopios, analizadores de espectro RF y óptico, fuentes de corriente, controladores de temperatura, etc.).  
 
Contacto:Antonio Pérez Serrano, antonio.perez.serrano (at) upm.es