Non-Invasive Cardiac Output Measure

En el siguiente trabajo se presentara el desarrollo de un equipo prototipo para la medición de Gasto Cardíaco en forma no invasiva, desarrollando el contexto de la técnica utilizada para su medición (Cardiografía de Impedancia), el diseño de los diferentes elementos del equipo (hardware, firmware y software), su implementación, junto a los resultados obtenidos y las futuras mejoras propuestas.The following work will present the development of a prototype equipment capable of doing anon-invasive cardiac output measurement, expanding the background of the thechinque used for this measure(Impedance Cardiography), the design of the different elements of the equipment (hardware, firmware and software),implementation, results obtanied and future improvements.Fil: Oliva Trevisan, Adres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Scandurra, Adriana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Martinez Arca, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentin

Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas

En el estudio de la fisiología respiratoria y la medicina de cuidados intensivos es de relevancia la estimación de parámetros fisiológicos derivados de Capnografías Volumétricas, las cuales consisten en el registro de la concentración de dióxido de carbono (CO2) vs. el volumen espirado. El presente trabajo propone la utilización de una función obtenida a partir de un modelo difuso para el ajuste de capnogramas con el fin de calcular dos variables derivadas de interés: el espacio muerto anatómico y la pendiente de fase III. La metodología propuesta se compara con otra basada en una aproximación funcional clásica. El modelo propuesto presenta mejor ajuste a la morfología en capnogramas con dificultad en su modelización por el método clásico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Surface characterization of reprocessed single-use medical catheters by fractal mass dimension

Reprocessing of single-use medical devices is an issue of concern and discussion due to infection risk and operation failure. Cleaning procedures and sterilization processes can produce structural changes and relevant topographical alteration of the biomedical device surfaces which may activate mechanisms able to cause unwanted biological response. Atomic Force Microscopy analysis (AFM) to measure Poly(vinyl chloride) (PVC) catheters surface roughness variation along successive sterilization cycles was applied. In this work, the relation between the number of reprocessing cycles and the fractal mass dimension of reprocessed catheter surface microscopic images is studied.Fil: Scandurra, Adriana Gabriela. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Arizmendi, Constancio Miguel. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Cuadrado, Teresita Raquel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales; ArgentinaFil: Granados, Dolly Lucía. Universidad Nacional de San Juan; Argentin

Automatic design of interpretable fuzzy predicate systems for clustering using self-organizing maps

In the area of pattern recognition, clustering algorithms are a family of unsupervised classifiers designed with the aim to discover unrevealed structures in the data. While this is a never ending research topic, many methods have been developed with good theoretical and practical properties. One of such methods is based on self organizing maps (SOM), which have been successfully used for data clustering, using a two levels clustering approach. Newer on the field, clustering systems based on fuzzy logic improve the performance of traditional approaches. In this paper we combine both approaches. Most of the previous works on fuzzy clustering are based on fuzzy inference systems, but we propose the design of a new clustering system in which we use predicate fuzzy logic to perform the clustering task, being automatically designed based on data. Given a datum, degrees of truth of fuzzy predicates associated with each cluster are computed using continuous membership functions defined over data features. The predicate with the maximum degree of truth determines the cluster to be assigned. Knowledge is discovered from data, obtained using the SOM generalization aptitude and taking advantage of the well-known SOM abilities to discover natural data grouping when compared with direct clustering. In addition, the proposed approach adds linguistic interpretability when membership functions are analyzed by a field expert. We also present how this approach can be used to deal with partitioned data. Results show that clustering accuracy obtained is high and it outperforms other methods in the majority of datasets tested.Fil: Meschino, Gustavo Javier. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Laboratorio de Bioingeniería; ArgentinaFil: Comas, Diego Sebastián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ballarin, Virginia Laura. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Scandurra, Adriana Gabriela. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Passoni, Lucía Isabel. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentin

Dimensional change prediction in ADI parts using fuzzy modeling

This work focuses on the development of a model to help in the qualitative and quantitative estimation of the changes in linear dimensions of austempered ductile iron (ADI) parts during the heat treatment cycles. The model was developed by applying fuzzy concepts using experimental data of dimensional changes taken from a large number of actual parts. It is able to predict the changes expected to take place on selected linear dimensions of ADI parts. Each part is characterised by ten input variables, which include data about chemical composition, heat treatment process and part size. The model is considered a useful tool to help in the estimation of dimensional change in ADI actual parts and it is being used in the design of new components.Fil: Dai Pra, Ana Lucia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Campos Echeverría, Marcelo Damián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Scandurra, Adriana Gabriela. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Moncada, Osvaldo Julio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Sikora, Jorge Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales; Argentin

Photoplethysmographic characterization of vascular tone mediated changes in arterial pressure: an observational study

To determine whether a classification based on the contour of the photoplethysmography signal (PPGc) can detect changes in systolic arterial blood pressure (SAP) and vascular tone. Episodes of normotension (SAP 90–140 mmHg), hypertension (SAP > 140 mmHg) and hypotension (SAP 50% in a small PPG, while class IV-to-VI described vasodilation with a notch placed < 20% in a tall PPG wave. 190 datasets were analyzed including 61 episodes of hypertension [SAP = 159 (151–170) mmHg (median 1st–3rd quartiles)], 84 of normotension, SAP = 124 (113–131) mmHg and 45 of hypotension SAP = 85(80–87) mmHg. SAP were well correlated with SVR (r = 0.78, p < 0.0001) and Cvasc (r = 0.84, p < 0.0001). The PPG-based classification correlated well with SAP (r = − 0.90, p < 0.0001), SVR (r = − 0.72, p < 0.0001) and Cvasc (r = 0.82, p < 0.0001). The PPGc misclassified 7 out of the 190 episodes, presenting good accuracy (98.4% and 97.8%), sensitivity (100% and 94.9%) and specificity (97.9% and 99.2%) for detecting episodes of hypotension and hypertension, respectively. Changes in arterial pressure and vascular tone were closely related to the proposed classification based on PPG waveform. Clinical Trial Registration NTC02854852.Fil: Tusman, Gerardo Horacio. Hospital Privado de Comunidad. Departamento de Anestesiología y Medicina Intensiva; ArgentinaFil: Acosta, Cecilia María. Hospital Privado de Comunidad. Departamento de Anestesiología y Medicina Intensiva; ArgentinaFil: Pulletz, Sven. Klinikum Osnabrück; AlemaniaFil: Böhm, Stephan H.. Rostock University Medical Center. Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine. ; AlemaniaFil: Scandurra, Adriana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Martinez Arca, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; ArgentinaFil: Madorno, Matias. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; ArgentinaFil: Suárez Sipmann, Fernando. Uppsala University. Department of Surgical Sciences; Suecia. Hospital Universitario de La Princesa. Servicio de Medicina Intensiva; España. Universidad Carlos III de Madrid. Instituto de Salud; Españ

Dynamic speckle image segmentation using Self-Organizing Maps

The aim of this work is to build a computational model able to automatically identify, after training, dynamic speckle pattern regions with similar properties. The process is carried out using a set of descriptors applied to the intensity variations with time in every pixel of a speckle image sequence. An image obtained by projecting a self-organized map is converted into regions of similar activity that can be easily distinguished. We propose a general procedure that could be applied to numerous situations. As examples we show different situations: (a) an activity test in a simplified situation; (b) a non-biological example and (c) biological active specimens. The results obtained are encouraging; they significantly improve upon those obtained using a single descriptor and will eventually permit automatic quantitative assessment.Fil: Dai Pra, Ana Lucia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Laboratorio de Bioingeniería; ArgentinaFil: Meschino, Gustavo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Guzmán, Marcelo Nicolás. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Laboratorio de Bioingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Scandurra, Adriana Gabriela. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Laboratorio de Bioingeniería; ArgentinaFil: González, Anabel Mariela. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Laboratorio de Bioingeniería; ArgentinaFil: Weber, Christian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones Ópticas. Universidad Nacional de La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas; ArgentinaFil: Trivi, Marcelo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones Ópticas. Universidad Nacional de La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas; ArgentinaFil: Rabal, Hector Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones Ópticas. Universidad Nacional de La Plata. Centro de Investigaciones Ópticas; ArgentinaFil: Passoni, Lucía Isabel. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentin

Diabetes risk detection study in primary care according to FINDRISC questionnaire in the Municipality of Gral. Pueyrredón (DR. Diap study)

Conocer la magnitud del riesgo de padecer diabetes mellitus 2 (DM2) en la población del Municipio de Gral. Pueyrredón que concurre a los Centros Asistenciales de Atención Primaria. Materiales y métodos: estudio observacional para determinar el riesgo de padecer DM2 mediante una entrevista donde se indagaron sobre las ocho preguntas del cuestionario FINDRISC. Resultados: la muestra del estudio estuvo constituida por 2.784 pacientes, el 54% conformada por mujeres. La edad fue agrupada en menos de 45 años el 47,5% (1.323), de 45 a 54 años el 20,9% (582), de 55 a 64 años el 18,3% (510) y más de 64 años el 13,2% (368). El 20% de la población presentó una puntuación de la escala de riesgo del cuestionario FINDRISC igual o mayor a 15, alto riesgo a muy alto riesgo de padecer diabetes en los próximos 10 años. El 43,38% presentó un IMC>30 y el 25,97% declaró recibir medicación para la hipertensión arterial. El 55,37% refería actividad física baja, el 50,79% no ingería verduras y frutas en forma diaria y el 17,98% declaró cifras de glucemias elevadas. Las variables que con mayor frecuencia se asociaron a una escala de riesgo >15 fueron: sedentarismo (80,9%), cintura >102/88 (65,7/77,2%), antecedente de hiperglucemia (64,0%), alimentación no saludable (61,9%) e IMC>30 (61,8%). El riesgo >15 según IMC fue: IMC 30 el 45,4%. Conclusiones: el 20% de la población encuestada está en alto riesgo de padecer diabetes. Una de cada dos o tres personas sin diabetes que asisten a un centro de Atención Primaria tiene un FINDRISC >15. Esta escala de riesgo es una herramienta simple, económica, de rápida confección, no invasiva y segura para detectar individuos con alto riesgo de padecer diabetes tipo 2. También puede usarse para identificar DM2 no detectada y factores de riesgo de enfermedad cardiovascular.Objective: to determine the size of the population at risk of developing diabetes mellitus in the population of the municipality of Gral. Pueyrredón who go-attend to Health Centers for Primary Care. Materials y methods: observational study to determine the risk of developing DM2, through an interview where questions were asked about the 8 questions Questionnaire FINDRISC. Results: the study sample consisted of 2.784 patients, 54% were women. Age was grouped in less than 45 years old 47.5 % (1.323) from 45 to 54 years old 20.9% (582) from 55 to 64 years old 18.3% (510), and over 64 years old 13.2% (368). 20% of the population has a score of the risk scale questionnaire FINDRISC greater than or equal to 15, high risk to very high risk of developing diabetes in the next 10 years. The 43,38% showed a BMI >30 and 25.97% was currently receiving medication for high blood pressure. The 55.37% reported low physical activity, 50.79% do not eat vegetables and fruits on a daily basis and 17.98% declared high blood glucose. The variables most commonly associated with a risk score >15 were: sedentary lifestyle (80.9%), waist >102/88 (65.7/77.2%), history of hyperglycemia (64.0%), unhealthy diet (61.9%) and BMI>30 (61.8%). The risk >15 according to BMI was: BMI 30 45.4%. Conclusions: 20% of the surveyed population is at high risk for diabetes. One of every 2 or 3 non-diabetic patients attending to a primary care center have a FINDRISC >15. This diabetes risk scale is a simple, inexpensive tool, making quick, noninvasive and safe exploration to identify individuals at high risk of developing type 2 diabetes. It also can be used to identify undetected DM2 and risk factors for cardio vascular disease.Fil: Guzmán Rodríguez, Segundo. Hospital Transito Caceres de Allende ; Gobierno de la Provincia de Cordoba; ArgentinaFil: Faingold, María Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ciencia y Tecnología "Dr. César Milstein". Fundación Pablo Cassará. Instituto de Ciencia y Tecnología "Dr. César Milstein"; ArgentinaFil: Suarez, Raúl Oscar. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Guzmán Rodríguez, Sofía. Centro de Especialidades Médicas Ambulatorias; ArgentinaFil: López Priori, Mariel. Centro de Especialidades Médicas Ambulatorias; ArgentinaFil: Martinez Arca, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales; ArgentinaFil: Lalli, Alejandra. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Bonanno, Anastasia. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Bozzone, Griselda. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Pagani, Gabriela. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Dottavio, Esteban. No especifica;Fil: Orosco, Laura Mabel. No especifica;Fil: Alzueta, Guillermo. No especifica;Fil: Scandurra, Adriana. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Passoni, Lucía Isabel. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Ciccioli, Carlos. No especifica;Fil: Leoni, Leandro. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Zantleifer, Débora. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Ruiz, María Laura. Universidad del Cema; ArgentinaFil: Rodríguez, Manuela. Universidad del Cema; Argentin