Quantification of superficial growth and the pigmentation of filamentous fungi by effect of oscillating magnetic field

This work was to quantify the superficial growth and the pigmentation of filamentous fungi colonies by effect of an extremely low frequency oscillating magnetic field (OMF-ELF) depending on nutritional status of these microorganisms in two culture media. OMF-ELF of 2 mT by 60 Hz/200 V during 2 h (optimization of an experimental design) was applied at two filamentous fungi strains isolated from indoor environments: Aspergillus niger (hyaline mycelium seen under the optic microscope) and Cladosporium cladosporioides (pigmented mycelium), this latter strain was used as a negative control. The strains were inoculated in Petri dishes with Malt Extract Agar (MEA) and Czapek Dox Agar (CDA), incubated at 30ºC and photographs were taken every 4 hours for 10 days. The area (superficial growth) and color intensity (pigmentation) of these colonies were evaluated by digital images processing (DIP) using MatLab®. The stimulating effect of OMF-ELF on the cellular metabolism of both fungal strains was demonstrated, with an increase of the superficial growth and a greater variation in pigmentation (indicative of sporulation by conidiogenesis) in CDA until reaching values of spores similar to when there are enough nutrients (MEA). The predictive mathematical model obtained by optimization of the experimental design to predict the growth of Aspergillus niger colony was validated with the algorithm implemented for the DIP. It was concluded that the OMF-ELF stimulated the metabolism of the studied fungal strains independently of the nutrients in the culture media and that the DIP is a precise technique to quantify the macroscopic phenomena that occur due to magnetobiological effects at the cellular level

Herramienta computacional para el estudio del ictus cerebral usando mapas de ADC. Evaluación preliminar

Ischemic cerebrovascular disease annually affects 15 million people worldwide, including 5 million deaths and other forms of permanent disability. In some research centers in Cuba new neuroprotective therapies are being developed, so it is essential to study its effect. In this paper the use of digital image processing methods to quantify the apparent diffusion of coefficient maps (ADC) in ischemic patients obtained using weighed MRI diffusion is proposed. The study involved 19 individuals. Of these, 14 had ischemic lesions within the first 12 hours with an age between 29 and 89 years. The other five individuals were healthy subjects aged between 28 and 62 years. A native tool (ADCquant) was developed in Matlab. This software is used to determine ADC maps in three brain regions: the ischemic and contralateral areas and a region of cerebrospinal fluid. The ADC map was useful in quantifying the ischemic areas their mean value was 50.7±8.7*10-5mm2/s. Whereas, the mean in healthy tissue and cerebrospinal fluid was 83.0±9.4*10-5mm2/s,311.4±12.1*10-5mm2/s respectively. Statistical analysis showed significant differences between the three areas. This tool help to manage and quantify ADC maps. Moreover, a first quantification using ADC maps of ischemic patients in Cuba is provided.La enfermedad cerebrovascular isquémica afecta anualmente a 15 millones de personas en  todo el mundo, de  ellas 5 millones mueren y otros quedan con algún tipo de discapacidad permanente. En este trabajo se presenta un estudio descriptivo, observacional y de corte longitudinal, en  pacientes con sospecha de daños isquémicos, entre julio y  agosto del 2012, con el objetivo de determinar valores de los mapas del coeficiente de difusión aparente (ADC) para clasificar los tejidos cerebrales en diferentes zonas. En el estudio participaron 26 individuos, 14 presentan lesiones  isquémicas recientes y la edad comprendida se encuentra entre 29 y 89 años. De los pacientes con lesiones seis son del  sexo masculino y los ocho restantes del sexo femenino. Se utilizaron cinco voluntarios sanos con edades entre 20 y 79 años. Siete pacientes poseen lesiones cerebrales antiguas. De este estudio se obtiene una clasificación de los pacientes en sanos y patológicos según los valores obtenidos del ADC y por edades. El mapa de ADC mostró utilidad en el diagnóstico de zonas afectadas por la disminución de este valor en el tejido isquémico (48.6±10.8)*10-5mm2 /s con respecto al sano (83.0±9.4)*10-5mm2 /s y al líquido cefalorraquídeo (311.4±12.1)  *10-5mm2 /s. Se desarrolló una herramienta autóctona en Matlab  (ADCquant) para el manejo y la cuantificación de los mapas de (ADC). Por primera vez se realiza una clasificación del tejido  cerebral por el valor de ADC

Comparación de Algoritmos de Segmentación de Ruido Aplicados a Imágenes de Resonancia Magnética

In the study and diagnosis of pediatric patients with tumors in the central nervous system (CNS) magnetic resonance imaging (MRI) is used to quantify, evaluate and document therapies and treatments. These images are affected by noise, mainly from the movement of the patient in the study period and in the process of image acquisition. In this paper we propose two simple and efficient algorithms for noise segmentation in images, analyzing its histogram feature. These noise segmentation techniques produce images which have been segmented and reset a number of pixels, making it possible to reduce the computation time in subsequent processing. Also, comparisons between the algorithms are made by measuring the computation time, the mean relative error, the number of points that are set to zero and other variables of interest.En el estudio y diagnóstico de pacientes pediátricos que presentan tumores en el sistema nervioso central (SNC), se emplean imágenes de Resonancia Magnética (RM) para cuantificar, evaluar y documentar las terapias y tratamientos aplicados. Estas imágenes se ven afectadas por ruidos, principalmente producto del movimiento del paciente en el período de estudio y en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se proponen dos algoritmos sencillos y eficientes para realizar la segmentación del ruido presente en las imágenes, analizando su histograma característico. Estas técnicas de segmentación de ruido permiten obtener imágenes a las cuales se les ha segmentado y puesto a cero una cierta cantidad de pixeles, con lo cual es posible disminuir el tiempo de cómputo en procesamientos posteriores. Se realizan además comparaciones entre los algoritmos donde se mide el tiempo de cómputo, el error medio relativo, la cantidad de puntos que son puestos a cero entre otras variables de interés

Modulación de señales electrocardiográficas mediante algoritmos caóticos

Las aplicaciones de la teoría del caos en ramas como las comunicaciones, la telemedicina y el procesamiento de señales e imágenes, son cada vez más frecuentes. Los algoritmos que generan señales caóticas pueden ser utilizados para la generación de portadoras, la encriptación y la codificación, entre otras aplicaciones. En este trabajo se plantea un método de transmisión que permite combinar señales electrocardiográficas (ECG) obtenidas de un paciente, con algoritmos que generan señales caóticas utilizando como base el sistema de ecuaciones de Lorenz. En este proceso se obtienen resultados aceptables frente al ruido y otros métodos de modulaciones tradicionales.Chaos theory is becoming increasingly applied to areas like communications, telemedicine and processing signals and images. Algorithms generating chaotic signals can be used for generating, encrypting and encoding carriers. This work proposes a transmission method allowing electrocardiogram (ECG) signals obtained from a patient to be combined with algorithms generating chaotic signals, based on the Lorenz equation system. Acceptable results were obtained regarding noise and other traditional modulation methods

Modulating electrocardiographic signals with chaotic algorithms

Chaos theory is becoming increasingly applied to areas like communications, telemedicine and processing signals and images. Algorithms generating chaotic signals can be used for generating, encrypting and encoding carriers. This work proposes a transmission method allowing electrocardiogram (ECG) signals obtained from a patient to be combined with algorithms generating chaotic signals, based on the Lorenz equation system. Acceptable results were obtained regarding noise and other traditional modulation methods.Las aplicaciones de la teoría del caos en ramas como las comunicaciones, la telemedicina y el procesamiento de señales e imágenes, son cada vez más frecuentes. Los algoritmos que generan señales caóticas pueden ser utilizados para la generación de portadoras, la encriptación y la codificación, entre otras aplicaciones. En este trabajo se plantea un método de transmisión que permite combinar señales electrocardiográficas (ECG) obtenidas de un paciente, con algoritmos que generan señales caóticas utilizando como base el sistema de ecuaciones de Lorenz. En este proceso se obtienen resultados aceptables frente al ruido y otros métodos de modulaciones tradicionales

Comparación de Algoritmos de Segmentación de Ruido Aplicados a Imágenes de Resonancia Magnética

<p>En el estudio y diagnóstico de pacientes pediátricos que presentan tumores en el sistema nervioso central (SNC), se emplean imágenes de Resonancia Magnética (RM) para cuantificar, evaluar y documentar las terapias y tratamientos aplicados. Estas imágenes se ven afectadas por ruidos, principalmente producto del movimiento del paciente en el período de estudio y en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se proponen dos algoritmos sencillos y eficientes para realizar la segmentación del ruido presente en las imágenes, analizando su histograma característico. Estas técnicas de segmentación de ruido permiten obtener imágenes a las cuales se les ha segmentado y puesto a cero una cierta cantidad de pixeles, con lo cual es posible disminuir el tiempo de cómputo en procesamientos posteriores. Se realizan además comparaciones entre los algoritmos donde se mide el tiempo de cómputo, el error medio relativo, la cantidad de puntos que son puestos a cero entre otras variables de interés.</p

Decimated Filters for Acquisition System of Signs Electroencephalography

In digital electroencephalography, a sampling frequency of 200 samples per second (s.p.s) is theminimum used. However, the present trend of these systems for recording brain electrical activity(EEG), in the area of research is the use of higher sampling at 1000 s.p.s, in order to reproduce shortevents (intracortical records epileptic activity) as well as to faithfully reproduce some kinds of artifactsto subtract digital post-processing means. Because this results in greater use of memory for thestorage of the data, in long records, as sleep studies, it is convenient to work with the minimumsampling frequency recommended by the IFCN (200m.ps) being necessary to lower it by a process ofdecimation. This paper presents the study and analysis of criteria for the design optimization ofdecimates stages for electroencephalographic signal implemented by a FIR digital filter, with a versatileapplication to EEG recording systems in development by the Neuroscience Center of Cuba (CNEURO