Análisis de series de tiempo en medicina usando Matlab y Python

Seminario de Excelencia

Análisis de series de tiempo en medicina usando Matlab y Python

Departamento de Ingeniería Biomédica
Inicio / Programas / Análisis de series de tiempo en medicina usando Matlab y Python

Análisis de series de tiempo en medicina usando Matlab y Python

Este Seminario de Excelencia está dirigido a profesionales de sector de la salud, psicología, biología y áreas afines que deseen conocer las bases del análisis de series de tiempo o señales biomédicas en el computador, usando los programas Matlab y Python. A través de talleres prácticos, el curso abordará conceptos que van desde la adquisición y digitalización de información médica hasta diferentes técnicas de análisis de señales en tiempo y frecuencia. Adicionalmente se espera que los estudiantes adquieran bases de programación en Matlab y Python que les permitan obtener información de sus datos biomédicos en el computador. 

Se espera que al finalizar el Seminario de Excelencia el estudiante pueda caracterizar sus datos a través de diferentes medidas estadísticas, ser capaz de obtener y analizar los diferentes componentes frecuenciales presentes en las señales de estudio, realizar transformadas tiempo-frecuencia que le permitirán una mejor localización de la información en estos dos dominios, implementar filtros digitales para una selección deseada de rangos de frecuencias, detectar eventos de interés a través de cambios de amplitud y potencia.
 

Dirigido a

El Seminario de Excelencia está dirigido a profesionales de sector de la salud, psicología, biología y áreas afines que deseen conocer las bases del análisis de series de tiempo y señales biomédicas en el computador a través de los programas Matlab y Python. No se requiere ningún conocimiento previo en análisis de señales o programación para poder tomarlo, aunque una experiencia previa en programación con cualquiera de estos dos programas facilitará la adquisición de los conceptos trabajados a lo largo del curso.

Objetivos

Al finalizar el Seminario de Excelencia, el estudiante estará en capacidad de realizar los siguientes análisis de datos biomédicos usando Python y Matlab:
  • Caracterizar sus datos a través de diferentes medidas estadísticas.
  • Obtener y analizar los diferentes componentes frecuenciales presentes en las señales de estudio.
  • Realizar transformadas tiempo-frecuencia que le permitirán una mejor localización de la información en estos dos dominios.
  • Implementar filtros digitales para una selección deseada de rangos de frecuencias.
  • Detectar eventos de interés a través de cambios de amplitud y potencia.

Metodología

El Seminario se realizará de manera virtual, e sesiones que contarán con presentaciones y videos cortos seguidos de talleres prácticos en Matlab y Python. Se proveerá el material necesario para el desarrollo de cada taller. Se realizará una única evaluación al final de curso la cual consistirá en un ejercicio práctico para desarrollar en el computador.

Contenido

  • Introducción al análisis de series de tiempo y señales biomédicas.
  • Muestreo de señales y obtención de series de tiempo.
  • Herramientas básicas de programación en Matlab y Python.
  • Caracterización de señales a partir de medidas estadísticas.
  • Detección de patrones: correlación y convolución de señales.
  • Detección y localización de oscilaciones: transformada tiempo-frecuencia. 
  • Descomposición en frecuencia: transformada discreta de Fourier.
  • Selectividad en frecuencia: diseño e implementación de filtros.
  • Detección de eventos discretos.

Profesores

Mario Valderrama PhD

Ingeniero Eléctrico de la Universidad de los Andes, Magíster en Ingeniería Eléctrica con énfasis en áreas biomédicas de esta misma universidad. M.Sc. y Ph.D. en neurociencias en Francia. Desde el año 2013 es profesor del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes donde lidera el área de señales biomédicas y neurociencias. Sus investigaciones se enfocan en el análisis de señales cerebrales en contextos de sueño, epilepsia e interfaces cerebro-máquina. En docencia, ha estado a cargo durante varios años de cursos de programación científica, análisis de señales biomédicas e instrumentación, análisis de ritmos cerebrales y neuroingeniería.