Aprendizaje profundo y recurrente para la segmentación de sonidos cardíacos basado en características de frecuencia instantánea

In this work, a novel stack of well-known technologies is presented to determine an automatic method to segment the heart sounds in a phonocardiogram (PCG). We will show a deep recurrent neural network (DRNN) capable of segmenting a PCG into their main components and a very specific way of extracting instantaneous frequencythat will play an important role in the training and testing of the proposed model. More specifically, it involves an Long Short-Term Memory (LSTM) neural network accompaniedby the Fourier Synchrosqueezed Transform (FSST) used to extract instantaneous time-frequency features from a PCG. The present approach was tested on heart sound signalslonger than 5 seconds and shorter than 35 seconds from freely-available databases. This approach proved that, with a relatively small architecture, a small set of data and theright features, this method achieved an almost state-of-the-artperformance, showing an average sensitivity of 89.5%, anaverage positive predictive value of 89.3% and an averageaccuracy of 91.3%.En este trabajo se presenta un conjunto de técnicas bien conocidas definiendo un método automático para determinar los sonidos fundamentales en un fonocardiograma (PCG). Mostraremos una red neuronal recurrente capaz de segmentar un fonocardiograma en sus principales componentes, y una forma muy específica de extraer frecuencias instantáneas que jugarán un importante rol en el entrenamiento y validación del modelo propuesto. Más específicamente, el método propuesto involucra una red neuronal Long Short-Term Memory (LSTM) acompañada de la Transformada Sincronizada de Fourier (FSST) usada para extraer atributos en tiempo-frecuencia en un PCG. El presente enfoque fue evaluado con señales de fonocardiogramas mayores a 5 segundos y menores a 35 segundos de duración extraídos de bases de datos públicas. Se demostró, que con una arquitectura relativamente pequeña, un conjunto de datos acotado y una buena elección de las características, este método alcanza una eficacia cercana a la del estado del arte, con una sensitividad promedio de 89.5%, una precisión promedio de 89.3% y una exactitud promedio de 91.3%.Fil: Gaona, Álvaro Joaquín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Aprendizaje profundo y recurrente para la segmentación de sonidos cardíacos basado en características de frecuencia instantánea

In this work, a novel stack of well-known technologies is presented to determine an automatic method to segment the heart sounds in a phonocardiogram (PCG). We will show a deep recurrent neural network (DRNN) capable of segmenting a PCG into their main components and a very specific way of extracting instantaneous frequency that will play an important role in the training and testing of the proposed model. More specifically, it involves an Long Short-Term Memory (LSTM) neural network accompanied by the Fourier Synchrosqueezed Transform (FSST) used to extract instantaneous time-frequency features from a PCG. The present approach was tested on heart sound signals longer than 5 seconds and shorter than 35 seconds from freely-available databases. This approach proved that, with a relatively small architecture, a small set of data and the right features, this method achieved an almost state-of-the-art performance, showing an average sensitivity of 89.5%, an average positive predictive value of 89.3% and an average accuracy of 91.3%.En este trabajo se presenta un conjunto de técnicas bien conocidas definiendo un método automático para determinar los sonidos fundamentales en un fonocardiograma (PCG). Mostraremos una red neuronal recurrente capaz de segmentar segmentar un fonocardiograma en sus principales componentes, y una forma muy específica de extraer frecuencias instantáneas que jugarán un importante rol en el entrenamiento y validación del modelo propuesto. Más específicamente, el método propuesto involucra una red neuronal Long Short-Term Memory (LSTM) acompañada de la Transformada Sincronizada de Fourier (FSST) usada para extraer atributos en tiempo-frecuencia en un PCG. El presente enfoque fue evaluado con señales de fonocardiogramas mayores a 5 segundos y menores a 35 segundos de duración extraı́dos de bases de datos públicas. Se demostró, que con una arquitectura relativamente pequeña, un conjunto de datos acotado y una buena elección de las características, este método alcanza una eficacia cercana a la del estado del arte, con una sensitividad promedio de 89.5%, una precisión promedio de 89.3% y una exactitud promedio de 91.3%

Electrocardiography in Wistar rat experimental model: analysis and characterization

El modelo experimental de rata Wistar es ampliamente utilizado por la comunidad científica para la evaluación de xenobióticos y estresantes ambientales. Sin embargo, a pesar de su gran uso, pocas publicaciones ´ han reportado explícitamente las diferencias entre los parámetros obtenidos del delineamiento del ECG para las distintas variables que intervienen en la configuración de un experimento con rata Wistar. Variables como la anestesia suministrada, el sexo, la edad, el peso, la restricción del movimiento y la derivación utilizada influyen significativamente ´ en los parametros electrocardiográficos analizados, tales como, los intervalos RR, QT y PR, las duraciones P y QRS, y las amplitudes pico de las ondas P, Q, R, S y T. El primer objetivo específico de este trabajo es organizar los parámetros electrocardiográficos que ya han sido publicados por la comunidad científica según su setup experimental. El segundo objetivo específico es aportar nuevos parámetros, como los intervalos JTend y Tpe, al estado del arte de ´ la caracterizacion del ECG de rata Wistar. Para ello, una base de datos de 48 ratas Wistar categorizadas por sexo y edad, medida en la derivación II, fue procesada y delineada.The experimental model of Wistar rat(WR) is widely used by the scientific community for the evaluation of xenobiotics and environmental stressors. However, in spite of its great use,few publications have explicitly reported the differences between the parameters obtained from the ECG delineation and the different variables involved in the settings of a Wistar rat experiment. Variables such as supplied anesthesia, sex, age, weight, movement restriction and lead used influence the electrocardiographic parameters analyzed, such as RR, QT, PR intervals, P and QRS durations and peak amplitudes of P, Q, R, S, and T-waves. The first specific objective of this work is to organize the electrocardiographic parameters that have already been published by the scientific community according to their experimental setup. The second specific objective is to provide new parameters, such as the JTend and Tpe intervals, to the state of the art of Wistar rat ECG characterization. For this purpose, a database of 48 Wistar ratscategorized by sex and age, measured in lead II, was processed and delineated.Fil: Caracciolo, Santiago Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Bertran, Guillermo Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Médicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Médicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentin

Heart beat parametric modeling based on Monte Carlo fitting techniques

La síntesis de señales de Electrocardiograma (ECG) está estrechamente vinculada al proceso de modelado ya que se requiere un conocimiento preciso de los parámetros de los latidos cardíacos que se pretende modelar. El conocimiento de dichos parámetros se consigue a través de métodos de ajuste de curvas entre latidos simulados y latidos reales. Estos métodos de optimización tradicionales como puede ser el método de ajuste por cuadrados mínimos no lineal o similares, sufren la dificultad de caer en mínimos locales sobretodo cuando no se les da condiciones iniciales precisas. En el presente trabajo diseñamos un método novedoso robusto a desvíos en las condiciones iniciales basado en técnicas de Monte Carlo derivado de las ideas del Filtrado Particular. Nuestro método permite ajustar el latido cardíaco y determinar los parámetros de un modelo ya conocido en la literatura que consiste en la suma de cinco gaussianas. El método ajusta con errores muy similares al método tradicional cuando las condiciones iniciales son muy buenas, pero se consiguen mejores resultados en términos de error cuadrático cuando las condiciones iniciales se degradan lo suficiente. Se llevó a cabo la validación con señales de ECG reales tanto fisiológicas como patológicas extraídas de bases de datos internacionalesSynthesis of electrocardiogram (ECG) signals is closely linked to the modeling process since precise knowledge of the parameters of the heartbeat to be modeled is required. The knowledge of these parameters is achieved through methods of adjusting curves between simulated beats and real beats. These traditional optimization methods, such as nonlinear least squares or similar, suffer from the drawback of falling at local minima especially when the initial conditions are not given in an accurate fashion. In the present work, we have designed a novel method robust to deviations in the initial conditions based on Monte Carlo techniques derived from the ideas of the Particle Filtering. Our method allows to adjust the heart beat and to determine the parameters of a model already known in the literature that consists of the sum of five Gaussian curves. The method fits with errors very similar to the traditional method when the initial conditions are good, but better results are obtained in terms of squared error when the initial conditions are sufficiently degraded. Validation was carried out with real physiological and pathological ECG records from international databases.Fil: Liberczuk, Sergio Javier. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Instituto de Ingeniería y Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad Abierta Interamericana; ArgentinaFil: Bergamini, Maria Lorena. Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentin

Influence of sexual maturity and gonadectomy on cardiac electrical activity in male and female rabbits

Es bien conocida la existencia de diferencias en la actividad eléctrica cardíaca asociadas al sexo. Si bien estas diferencias habitualmente se relacionan al efecto de la madurez y de las hormonas sexuales gonadales, todavía existen controversias al respecto. El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto que la madurez sexual y la castración producen sobre los distintos parámetros del electrocardiograma de superficie y de la duración de los potenciales de acción (DPA). Se utilizaron conejos jóvenes (menores de un mes de edad) y adultos (mayores de seis meses de edad). Las diferencias obtenidas en las hembras se observan en la repolarización tardía, mientras que en los machos ocurren en la repolarización temprana. Existiría una relación entre las diferencias observadas en la duración desde el pico máximo hasta el fin de la onda T (Ttpf) y las observadas en la DPA al 90% de la repolarización (DPA90) en las hembras, mientras que en los machos la relación existe entre la duración desde el punto J hasta el pico máximo de la onda T (JTp) y la DPA al 30 y 50% de la repolarización (DPA30 y DPA50). Si bien existen diferencias que podrían ser debidas a factores hormonales otras serían debidas a factores no hormonales.Sex-associated differences in cardiac electrical activity have already been documented. Even though these differences are usually associated with the effect of maturity and sex hormones, there are still some controversial points to this respect. The aim of this study was to evaluate the effects of maturity and gonadectomy on the different parameters of surface electrocardiogram and the duration of the action potential in young and adult rabbits. The differences obtained in females were observed in late repolarization, whereas in males took place in early repolarization. There was a relationship between the differences observed in the duration from the peak to the end of the T wave and those observed in the duration of the action potential to 90% of repolarization in females, whereas in males the relationship exists between the duration from the point J to the peak of the T wave and the duration of the action potential at 30 and 50% of repolarization. Differences could be related to hormonal or non-hormonal factors.Fil: Eizikovits, Gabriela Yael. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Médicas; ArgentinaFil: Casal, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Médicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderon; ArgentinaFil: Bertran, Guillermo Claudio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Médicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Metodología de alta sensibilidad para diagnóstico de infartos

Cada año más del 30% de las defunciones son consecuencia de enfermedades cardiovasculares, representando la mayor causa de muerte en Argentina. De todas las patologías, la más común resulta ser el síndrome coronario agudo – daño, isquemia, infarto. Los métodos actuales de diagnóstico combinan estudios enzimáticos, efectivos sólo pocas horas luego del surgimiento de síntomas, e índices electrocardiográficos de baja sensibilidad. Las limitaciones presentes reducen la efectividad en la detección rápida impidiendo eventualmente un tratamiento temprano. En nuestra investigación se ha desarrollado un modelo matemático novedoso que cuantifica la velocidad angular del vector eléctrico cardíaco mediante el procesamiento digital del vectorcardiograma en el cuerpo de los cuaterniones. Dicha velocidad está directamente relacionada a los caminos de conducción eléctrica del miocardio y su combinación con las velocidades lineales clásicas ha permitido el hallazgo de índices de muy alta sensibilidad y especificidad para el diagnóstico de infartos. La eficiencia y robustez del método permiten su simple aplicación a registradores Holter capaces de ser adquiridos por hospitales de bajos recursos. Esto generaría posibilidades de costo reducido para detectar tempranamente enfermedades cardíacas. Además, sería útil en el seguimiento de pacientes a largo plazo, mejorando significativamente los métodos preventivos locales.Fil: Cruces, Pablo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentin

Quaternion Neural Network with Temporal Feedback Calculation: Application to Cardiac Vector Velocity during Myocardial Infarction

Quaternion neural networks have been shownto be useful in image and signal processing applications.Herein, we propose a novel architecture of a neural unit model characterized by its ability of encoding 3-dimensional past information and that facilitates the learning of velocity patterns. We evaluate the implementation of the networkin a study of the cardiac vector velocity and its usefulness in early detection of patients with anterior myocardial infarction. Experimental results show an improvement of the performance in terms of convergence speed and precision when comparing with traditional methods. Furthermore, the network shows successful results in measuring the velocity reduction that is usually observed in vectorcardiogram signals in the presence of myocardial damage. Through a linear discriminant analysis, a pair of 100% / 98% of sensitivity/specificity is met with only two velocity parameters. We conclude that this method is a very promising developmentfor future computational tools devoted to early diagnosis ofheart diseases.Fil: Cruces, Pablo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Correa Prado, Raul Oscar. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaXXI Congreso Argentino de BioingenieríaCórdobaArgentinaSociedad Argentina de BioingenieríaUniversidad Nacional de Córdob

Quantification of Ventricular Repolarization Dispersion Using Digital Processing of the Surface ECG

Digital processing of electrocardiographic records was one of the first applications of signal processing on medicine. There are many ways to analyze and study electrical cardiac activity using the surface electrocardiogram (ECG) and nowadays a good clinical diagnostic and prevention of cardiac risk are the principal goal to be achieved. One aim of digital processing of ECG signals has been quantification of ventricular repolarization dispersion (VRD), phenomenon which mainly is determined by heterogeneity of action potential durations (APD) in different myocardial regions. The APD differs not only between myocytes of apex and the base of both ventricles, but those of endocardial and epicardial surfaces (transmural dispersion) and between both ventricles. Also, it was demonstrated that several electrophysiologically and functionally different myocardial cells, like epicardial, endocardial and mid-myocardial M cells. The APD inequalities develop global and/or local voltage gradients that play an important role in the inscription of ECG T-wave morphology. In this way, we can assume that T-wave is a direct expression of ventricular repolarization inhomogeneities on surface ECG. Experimental and clinical studies have demonstrated a relationship between VRD and severe ventricular arrhythmias. In addition, patients having increased VRD values have a higher risk of developing reentrant arrhythmias. Frequently the heart answer to several pathological states produced an increase of VRD; this phenomenon may develop into malignant ventricular arrhythmia (MVA) and/or sudden cardiac death (SCD). Moreover, it has been showed that the underlying mechanisms in MVA and/or SCD are cardiac re-entry, increased automation, influence of autonomic nervous system and arrhythmogenic substrates linked with cardiac pathologies. These cardiac alterations could presented ischemia, hypothermia, electrolyte imbalance, long QT syndrome, autonomic system effects and others. Digital processing of ECG has been proved to be useful for cardiac risk assessment, with additional advantages like of being non invasive treatments and applicable to the general population. With the aim to identify high cardiac risk patients, the researchers have been tried to quantify the VRD with different parameters obtained by mathematic-computational processing of the surface ECG. These parameters are based in detecting changes of T-wave intervals and T-wave morphology during cardiac pathologies, linking these changes with VRD. In this chapter, we have presented a review of VRD indexes based on digital processing of ECG signals to quantify cardiac risk. The chapter is organized as follows: Section 2 explains ECG preprocessing and delineation of fiducial points. In Section 3, indexes of VRD quantification, such as: QT interval dispersion, QT interval variability and T-wave duration, are described. In Section 4, different repolarization indexes describing T-wave morphology and energy are examined, including complexity of repolarization, T-wave residuum, angle between the depolarization and repolarization dominant vectors, micro T-wave alternans, T-wave area and amplitude and T-wave spectral variability. Finally, in Section 5 conclusions are presented.Fil: Vinzio Maggio, Ana Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Bonomini, Maria Paula. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentin

Quaternion neural networkwith temporal feedback calculation: Application to cardiac vector velocity during myocardial infarction

Quaternion neural networks have been shown to be useful in image and signal processing applications. Herein, we propose a novel architecture of a neural unit model characterized by its ability of encoding 3-dimensional past information and that facilitates the learning of velocity patterns. We evaluate the implementation of the network in a study of the cardiac vector velocity and its usefulness in early detection of patients with anterior myocardialinfarction. Experimental results show an improvement of the performance in terms of convergence speed and precision when comparing with traditional methods. Furthermore, the network shows successful results in measuring the velocity reduction that is usually observed in vectorcardiogram signals in the presence of myocardial damage. Through a linear discriminant analysis, a pair of 100% / 98% of sensitivity / specificity is met with only two velocity parameters. We conclude that this method is a very promising development for future computational tools devoted to early diagnosis of heart diseases.Las redes neuronales cuaterniónicas han mostrado ser de gran utilidad en aplicaciones de procesamiento de señales e imágenes. En este trabajo, proponemos una arquitectura novedosa para el modelo de una unidad neuronal caracterizada por su capacidad de codificar información tridimensional temporal que facilita el aprendizaje de patrones de velocidad. Evaluamos la implementación de la red en un estudio de la velocidad del vector cardíaco y su utilidad en la detección temprana de pacientes con infarto anterior de miocardio. Los resultados experimentales muestran una mejora del rendimiento en términos de precisión y velocidad de convergencia cuando se compara con redes tradicionales. Adicionalmente, la red muestra resultados exitosos en la medición de la ralentización del vector que se observa habitualmente en las señales vectorcardiográficas en presencia de daños miocárdicos. Mediante un análisis discriminante lineal, se alcanza un par de sensibilidad / especificidad del 100% / 98% con solo dos parámetros de velocidad. Concluimos que este método es un desarrollo prometedor para futuras herramientas computacionales dedicadas al diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas.Fil: Cruces, Pablo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Correa Prado, Raul Oscar. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentin

Towards a new generation of dynamic indices for the assessment of drug-induced proarrhythmic risk

The detection of proarrhythmic side effects in many marketed drugs has prompted the search for complementary non-invasive markers of cardiotoxicity risk. Novel indices based on the study of cardiac vector dynamics have now emerged. Herein, we use quaternion methods to study alterations in the angular velocity during ventricular repolarization. The assessment was conducted in patients with Torsade de Pointes episodes when undergoing a Sotalol treatment. The algorithm includes a Principal Component Analysis to homogenize the information from three databases and, at the same time, reduce the space to three dimensions. Significant differences were found (p < 5E-4) in the angular velocity of the second half of repolarization loop (T-wave). The ratio between the maximums of the angular velocity in both T-wave halves showed a trend to 1 in the proximity of an arrhythmic event and reached sensitivity/specificity pair of 97/100 (AUC 0.99) in the comparison of healthy population with at-risk patients. The high performance of the method exceeded the expectations of the standard measurement and it becomes a promising outcome for the development of safe drug therapies.Fil: Cruces, Pablo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Alvarado Rodríguez, Francisco Javier. Universidad Autónoma de Guadalajara; MéxicoFil: Romo Vázquez, Rebeca. Universidad de Guadalajara; MéxicoFil: Arini, Pedro David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaXIX Reunión de trabajo en procesamiento de la información y controlSan JuanArgentinaUniversidad Nacional de San Juan. Instituto de Automátic