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Las señales electrofisiológicas son señales eléctricas generadas por la actividad de los tejidos biológicos, especialmente en el sistema nervioso y el sistema cardiovascular. Estas señales son fundamentales para entender el funcionamiento interno del cuerpo y se utilizan ampliamente en la investigación médica, el diagnóstico y el monitoreo de diversas condiciones de salud.

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Las señales electrofisiológicas son señales eléctricas generadas por la actividad de los tejidos biológicos, especialmente en el sistema nervioso y el sistema cardiovascular. Estas señales son fundamentales para entender el funcionamiento interno del cuerpo y se utilizan ampliamente en la investigación médica, el diagnóstico y el monitoreo de diversas condiciones de salud.

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La transformada de Fourier es la base del análisis espectral y se utiliza para descomponer una señal en sus componentes de frecuencia.

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En el procesamiento de señales, las técnicas de filtrado y estimación desempeñan un papel esencial para mejorar la calidad de las señales, reducir el ruido y extraer información relevante.

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En el procesamiento de señales, las técnicas de filtrado y estimación desempeñan un papel esencial para mejorar la calidad de las señales, reducir el ruido y extraer información relevante.

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Los convertidores D/A se utilizan en diversas aplicaciones biomédicas, como generadores de señales para estimulación eléctrica, reproducción de audio digital en sistemas de grabación y reproducción de señales bioeléctricas en equipos de diagnóstico.

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Los convertidores D/A se utilizan en diversas aplicaciones biomédicas, como generadores de señales para estimulación eléctrica, reproducción de audio digital en sistemas de grabación y reproducción de señales bioeléctricas en equipos de diagnóstico.

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 los sistemas de amplificación en el procesamiento de señales electrofisiológicas están diseñados para resaltar y acondicionar adecuadamente las señales de bajo nivel generadas por la actividad eléctrica del cuerpo humano.

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 los sistemas de amplificación en el procesamiento de señales electrofisiológicas están diseñados para resaltar y acondicionar adecuadamente las señales de bajo nivel generadas por la actividad eléctrica del cuerpo humano.

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El procesamiento de señales electrofisiológicas implica una serie de pasos y técnicas específicas para analizar y extraer información de las señales generadas por la actividad eléctrica de los tejidos biológicos.

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El procesamiento de señales electrofisiológicas implica una serie de pasos y técnicas específicas para analizar y extraer información de las señales generadas por la actividad eléctrica de los tejidos biológicos.

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El procesamiento de señales biomédicas se refiere a la aplicación de técnicas y algoritmos para adquirir, analizar y extraer información relevante, el procesamiento de señales biomédicas es esencial para la medicina moderna y ha llevado al desarrollo de tecnologías de diagnóstico más precisas y personalizadas.

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El procesamiento de señales biomédicas se refiere a la aplicación de técnicas y algoritmos para adquirir, analizar y extraer información relevante, el procesamiento de señales biomédicas es esencial para la medicina moderna y ha llevado al desarrollo de tecnologías de diagnóstico más precisas y personalizadas.

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Ciclo 23-B
Integrantes:
-Ortiz Salas Omar (218470888)
-Montes Rodriguez Miguel Angel (221974242)
-Lopez Garcia Miguel de Jesus (221974277)
-Mercado Serna Marisol (218539241)
-Orozco Barba Paulina (221974188)

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El procesamiento de señales biomédicas implica varias etapas, que incluyen la adquisición de la señal, la preprocesamiento, la extracción de características y el análisis.

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El procesamiento de señales biomédicas implica varias etapas, que incluyen la adquisición de la señal, la preprocesamiento, la extracción de características y el análisis.

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Cabrera, J. J., & Velasco-Medina, J. (2011). Diseño e Implementación de un sistema embebido para el procesamiento de Señales Ultrasónicas. Revista Colombiana De Física, 43(1), 100.

Peñas, M. S., & Castro, G. F. (2010). Laboratorios Virtuales de Procesamiento de Señales. Revista Iberoamericana De Automática E Informática Industrial Riai, 7(1), 91-100.

Pérez, P. A. C., García, J. R., & Ibáñez, J. J. R. (2007). Procesado De Señales Biomédicas (Vol. 53). Univ De Castilla La Mancha. 3.(2) 78-81

Kayes, K. (2018). Entendiendo los convertidores AD/DA. Soundgirls.org.

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Registra la actividad eléctrica del corazón y se utiliza para diagnosticar enfermedades cardíacas y trastornos del ritmo cardíaco.

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Estas señales proporcionan información valiosa sobre la actividad y el funcionamiento de los sistemas biológicos en tiempo real.

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Estas señales proporcionan información valiosa sobre la actividad y el funcionamiento de los sistemas biológicos en tiempo real.

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Estos convertidores son fundamentales en aplicaciones biomédicas, como la adquisición de señales electrofisiológicas (ECG, EEG, etc.) y en la operación de dispositivos médicos que requieren interacción con sistemas biológicos. 

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Estos convertidores son fundamentales en aplicaciones biomédicas, como la adquisición de señales electrofisiológicas (ECG, EEG, etc.) y en la operación de dispositivos médicos que requieren interacción con sistemas biológicos. 

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La coherencia espectral mide la relación entre dos señales en función de su contenido de frecuencia. Es útil para identificar las relaciones de sincronización o acoplamiento entre señales, como en el análisis de EEG en diferentes regiones del cerebro

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Mide la actividad eléctrica en el cerebro y se utiliza para estudiar patrones de sueño, epilepsia y otros trastornos neurológicos.

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Proporcionan información sobre la actividad cerebral en diferentes regiones mientras una persona realiza tareas específicas.

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Registran la actividad eléctrica de los músculos y se usan en el diagnóstico de trastornos neuromusculares y en la rehabilitación física.

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Miden la saturación de oxígeno en la sangre y la frecuencia cardíaca, comúnmente utilizadas en monitores de pacientes y dispositivos de seguimiento de la salud.

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Es una señal que registra la actividad eléctrica de los músculos. Se utiliza para evaluar la función muscular, diagnosticar trastornos neuromusculares y monitorear la rehabilitación muscular.

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Son señales que se generan en respuesta a un estímulo sensorial, como un destello de luz o un sonido. Se utilizan para evaluar la función sensorial y diagnosticar trastornos neurológicos.

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Señales de imagen médica (por ejemplo, imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada)

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Señales de imagen médica (por ejemplo, imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada)

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Proporcionan información estructural y funcional de tejidos y órganos internos.

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Son señales que se generan en las células nerviosas y musculares en respuesta a un estímulo. Se utilizan para estudiar la excitabilidad celular y la transmisión de señales en el sistema nervioso.

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En esta etapa, se realizan varias operaciones para mejorar la calidad de la señal y eliminar el ruido no deseado. Algunas técnicas comunes incluyen el filtrado para eliminar ruido de alta frecuencia o interferencias, la normalización para ajustar los niveles de amplitud de la señal y la eliminación de artefactos causados por movimientos o interferencias externas.

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Las señales electrofisiológicas pueden contener eventos de interés que deben ser segmentados. Por ejemplo, en un ECG, los latidos cardíacos individuales se segmentan para su análisis individual.

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Se calculan características cuantitativas de la señal, como amplitud, frecuencia, duración y formas características de ondas. Estas características ayudan a describir la señal de manera objetiva.

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Las señales y los resultados del procesamiento se visualizan gráficamente para ayudar a los investigadores y médicos a interpretar los datos. Esto puede incluir trazados de ondas, histogramas, gráficos de espectro y más.

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Son amplificadores diferenciales de alta precisión que se utilizan para medir señales pequeñas, como las señales EEG, ECG y EMG. Estos amplificadores tienen una alta ganancia y están diseñados para rechazar el ruido común capturado por ambos electrodos.

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Se utilizan para medir la impedancia eléctrica de los tejidos biológicos. Son útiles en aplicaciones como la monitorización de fluidos corporales y la detección de cambios en la composición corporal.

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Amplificadores de Potencia de Radiofrecuencia

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Amplificadores de Potencia de Radiofrecuencia

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Utilizados en aplicaciones de estimulación eléctrica, como dispositivos de marcapasos cardíacos y estimuladores neuronales profundos (DBS), para proporcionar estimulación eléctrica precisa y controlada a los tejidos.

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Amplificadores para Monitoreo Continuo de Glucosa

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Amplificadores para Monitoreo Continuo de Glucosa

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Estos amplificadores están integrados en dispositivos de monitorización continua de glucosa para amplificar las señales eléctricas generadas por los sensores de glucosa en el tejido subcutáneo.

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Utilizados para medir la respiración, estos amplificadores capturan señales como el flujo de aire y las variaciones de la caja torácica para evaluar la función pulmonar.

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Amplificadores de Señales de Fuerza Muscular

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Amplificadores de Señales de Fuerza Muscular

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Utilizados en aplicaciones de rehabilitación y deportes para medir y amplificar las señales relacionadas con la actividad muscular y la fuerza.

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Se utilizan filtros digitales de respuesta al impulso finita (FIR) y de respuesta al impulso infinita (IIR) para eliminar ruido y artefactos de las señales biomédicas. Los filtros FIR ofrecen una fase lineal y una respuesta de fase constante, mientras que los filtros IIR pueden ser más eficientes en términos computacionales.

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Las transformadas wavelet permiten analizar señales en diferentes escalas de tiempo y frecuencia, lo que puede ser útil para separar componentes de interés de ruido.

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Utiliza técnicas de detección de picos en el ECG para estimar la frecuencia cardíaca y analizar la variabilidad del ritmo cardíaco

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Emplea algoritmos para detectar patrones de respiración en señales como el flujo de aire o la expansión torácica para estimar la frecuencia respiratoria.

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Utiliza el promedio de múltiples repeticiones de señales estimuladas para extraer potenciales evocados cerebrales de fondo.

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Estimación de Desplazamiento Ocular en EEG (EOG)

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Estimación de Desplazamiento Ocular en EEG (EOG)

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Detecta movimientos oculares en señales EEG para eliminar sus efectos de contaminación.

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Estimación de Características de Señales EEG/EMG

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Estimación de Características de Señales EEG/EMG

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Se utilizan algoritmos para detectar patrones y eventos en señales EEG y EMG, como potenciales de acción y eventos sincronizados.

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Esta técnica analiza las fluctuaciones en la amplitud de una señal en el tiempo, lo que puede revelar cambios en la actividad fisiológica, como la modulación respiratoria del EEG.

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En aplicaciones de imagen, como la resonancia magnética funcional (fMRI) y la tomografía por emisión de positrones (PET), el análisis espectral se aplica para estudiar las fluctuaciones de actividad en diferentes regiones del cerebro.

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Se utilizan para analizar características de la voz y el habla que pueden indicar condiciones médicas, como trastornos del habla o enfermedades neurológicas.

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Se aplica una transformada de Fourier u otras técnicas para descomponer la señal en su contenido de frecuencia. Esto permite identificar patrones de frecuencia específicos en la señal.

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Las características extraídas se utilizan para entrenar algoritmos de clasificación, como máquinas de soporte vectorial o redes neuronales, que pueden identificar patrones asociados con diferentes condiciones o estados fisiológicos.