New algorithm for fetal QRS detection in surface abdominal records

The proposed method detects fetal R waves on abdominal non-invasive records. An exponentially averaged pattern of the mother PQRST segment is obtained and subtracted. Subsequently the fetal R detector based on a Smoothed Nonlinear Energy Operator (SNEO) is applied to the residual signal. Finally, criteria about amplitude, heart rate and backward search are settled to correct false detections. To evaluate the fetal R detector, 10 multichannel records were used, acquired between gestation week 22 and 40. The position of the fetal R waves were manually marked (N=1490), and these reference marks were compared with the ones from the detector. It was obtained a 88.83% of sensitivity and a 91.32% of positive prediction value. The application of the detector to all the abdominal channels will probably allow improving the obtained results

Análisis tiempo-frecuencia de mapas de activación cardíaca en fibrilación ventricular

El análisis de mapas de activación permite investigar la estructura de la fibrilación ventricular cardíaca (FV). El presente trabajo plantea una revisión de la utilización de objetos de interés (blobs), usados en procesado de imágenes y aplicados también a mapas de activación cerebral y cardíaca, mediante su generación a partir de representaciones tiempo-frecuencia de registros FV. Su estudio proporciona información sobre qué frecuencias de la señal están presentes en un instante dado, así como su distribución espacial. También permiten determinar el momento en que una determinada frecuencia aparece y desaparece de cada electrodo, por lo que constituye una herramienta interesante para analizar los mecanismos de generación y mantenimiento de la FV

Propuesta de un modelo de regresión lineal múltiple para el estudio de la temperatura en pilas de combustible microbianas

[ESP] Se plantea la determinación de un modelo estadístico que nos permita determinar la resistencia interna de una pila de combustible microbiana, ya que este dato nos ayuda a conocer mejor el rendimiento de la misma así como distintas posibilidades en la configuración de su propia tecnología. [ENG] The determination of a statistical model that allows us to determine the internal resistance of a microbial fuel cell will be raised. This model is useful in order to obtain a better understanding of the performance of the fuel cell and different possibilities in shaping their own technology.Centro Universitario de la Defensa. Escuela de Turismo de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos y Minas (EICM). Escuela de Arquitectura e Ingeniería de Edificación (ARQ&IDE). Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Navantia. Campus Mare Nostrum. Estación Experimental Agroalimentaria Tomás Ferr

Alteration of Ventricular Fibrillation by Flecainide, Verapamil, and Sotalol

Background—The purpose of this study was to determine whether the myocardial electrophysiological properties are useful for predicting changes in the ventricular fibrillatory pattern. Methods and Results—Thirty-two Langendorff-perfused rabbit hearts were used to record ventricular fibrillatory activity with an epicardial multiple electrode. Under control conditions and after flecainide, verapamil, or d,l-sotalol, the dominant frequency (FrD), type of activation maps, conduction velocity, functional refractory period, and wavelength (WL) of excitation were determined during ventricular fibrillation (VF). Flecainide (1.9±0.3 versus 2.4±0.6 cm, P<0.05) and sotalol (2.1±0.3 versus 2.5±0.5 cm, P<0.05) prolonged WL and diminished FrD during VF, whereas verapamil (2.0±0.2 versus 1.7±0.2 cm, P<0.001) shortened WL and increased FrD. Simple linear regression revealed an inverse relation between FrD and the functional refractory period (r=0.66, P<0.0001), a direct relation with respect to conduction velocity (r=0.33, P<0.01), and an inverse relation with respect to WL estimated during VF (r=0.49, P<0.0001). By stepwise multiple regression, the functional refractory periods were the only predictors of FrD. Flecainide and sotalol increased the circuit size of the reentrant activations, whereas verapamil decreased it. The 3 drugs significantly reduced the percentages of more complex activation maps during VF. Conclusions—The activation frequency is inversely related to WL during VF, although a closer relation is observed with the functional refractory period. Despite the diverging effects of verapamil versus flecainide and sotalol on the activation frequency, WL, and size of the reentrant circuits, all 3 drugs reduce activation pattern complexity during VF.Chorro Gasco, Francisco Javier, [email protected] ; Guerrero Martinez, Juan Francisco, [email protected] ; Sanchis Fores, Juan, [email protected] ; Such Belenguer, Luis, [email protected]

Optimization of the KNN Supervised Classification Algorithm as a Support Tool for the Implantation of Deep Brain Stimulators in Patients with Parkinson's Disease

Deep Brain Stimulation (DBS) of the Subthalamic Nuclei (STN) is the most used surgical treatment to improve motor skills in patients with Parkinson's Disease (PD) who do not adequately respond to pharmacological treatment, or have related side effects. During surgery for the implantation of a DBS system, signals are obtained through microelectrodes recordings (MER) at different depths of the brain. These signals are analyzed by neurophysiologists to detect the entry and exit of the STN region, as well as the optimal depth for electrode implantation. In the present work, a classification model is developed and supervised by the K-nearest neighbour algorithm (KNN), which is automatically trained from the 18 temporal features of MER registers of 14 patients with PD in order to provide a clinical support tool during DBS surgery. We investigate the effect of different standardizations of the generated database, the optimal definition of KNN configuration parameters, and the selection of features that maximize KNN performance. The results indicated that KNN trained with data that was standardized per cerebral hemisphere and per patient presented the best performance, achieving an accuracy of 94.35% (p < 0.001). By using feature selection algorithms, it was possible to achieve 93.5% in accuracy in selecting a subset of six features, improving computation time while processing in real time

Moving Learning Machine Towards Fast Real-Time Applications: A High-Speed FPGA-based Implementation of the OS-ELM Training Algorithm

Currently, there are some emerging online learning applications handling data streams in real-time. The On-line Sequential Extreme Learning Machine (OS-ELM) has been successfully used in real-time condition prediction applications because of its good generalization performance at an extreme learning speed, but the number of trainings by a second (training frequency) achieved in these continuous learning applications has to be further reduced. This paper proposes a performance-optimized implementation of the OS-ELM training algorithm when it is applied to real-time applications. In this case, the natural way of feeding the training of the neural network is one-by-one, i.e., training the neural network for each new incoming training input vector. Applying this restriction, the computational needs are drastically reduced. An FPGA-based implementation of the tailored OS-ELMalgorithm is used to analyze, in a parameterized way, the level of optimization achieved. We observed that the tailored algorithm drastically reduces the number of clock cycles consumed for the training execution up to approximately the 1%. This performance enables high-speed sequential training ratios, such as 14 KHz of sequential training frequency for a 40 hidden neurons SLFN, or 180 Hz of sequential training frequency for a 500 hidden neurons SLFN. In practice, the proposed implementation computes the training almost 100 times faster, or more, than other applications in the bibliography. Besides, clock cycles follows a quadratic complexity O(N 2), with N the number of hidden neurons, and are poorly influenced by the number of input neurons. However, it shows a pronounced sensitivity to data type precision even facing small-size problems, which force to use double floating-point precision data types to avoid finite precision arithmetic effects. In addition, it has been found that distributed memory is the limiting resource and, thus, it can be stated that current FPGA devices can support OS-ELM-based on-chip learning of up to 500 hidden neurons. Concluding, the proposed hardware implementation of the OS-ELM offers great possibilities for on-chip learning in portable systems and real-time applications where frequent and fast training is required

Aprendizaje por Proyectos: Una Aproximación Docente al Diseño Digital Basado en VHDL

Abstract-- Digital design based on hardware description languages is difficult for students, especially when the course covers from basics to advanced design systems and hardware implementation topics. This paper describes the proposal of a course where students have basic knowledge in digital design but null knowledge in hardware description languages as VHDL and FPGA (Field Programmable Gate Array) devices. Using Project Based Learning (PBL), this proposal allows increasing the learning curve, improving motivation and achieving some of the indications given by the European High Education Area (EHEA)

NeuroLab: Sistema de adquisición y análisis de registros neurofisiológicos

El registro de la actividad eléctrica extracelular constituye el método principal de análisis del comportamiento y función de neuronas y redes neuronales en estudios experimentales invasivos. Se describe un nuevo programa, NeuroLab, desarrollado para la adquisición, visualización y análisis de este tipo de registros. Permite obtener ficheros de hasta 16 canales de campo, unitarios y estimulación. Se han incluido funciones básicas para facilitar al usuario la comprobación de la adquisición correcta, tanto durante la misma (reproducción visual y acústica) como posteriormente mediante opciones de procesado digital. Su concepción modular permite incrementar sus prestaciones añadiendo nuevas funciones a las ya existentes, y el procesado posterior de los datos adquiridos amplía las posibilidades de análisis de este tipo de estudios frente a soluciones comerciales cerradas

Clasificación de registros de mapeado cardíaco en fibrilación ventricular

El presente trabajo estudia las modificaciones intrínsecas que el ejercicio físico produce en la respuesta cardíaca durante fibrilación ventricular (FV). Para ello se plantea el desarrollo de clasificadores (RL; regresión logística y ELM; Extreme Learning Machine) que diferencien entre el grupo control y los sujetos entrenados. Como parámetros de entrada a los clasificadores se han considerado dos relacionados con el espectro de la señal (FD: frecuencia dominante, y EN: energía normalizada), y otros relacionados con la regularidad y organización de las ondas de activación local, OAL, (IR: índice de regularidad y NO: número de ocurrencias). Se ha realizado un análisis de regiones de interés (ROI) de los tres primeros parámetros para valorar su uniformidad espacial. El trabajo tiene un doble objetivo: estudiar las capacidades de los distintos clasificadores y obtener información acerca de la importancia de las variables a la hora de realizar la clasificación. Se analizaron registros de mapeado cardíaco correspondientes a dos grupos: control (G1: sin entrenamiento, N=10) y entrenados (G2, N=9). Del estudio de las capacidades de ambos clasificadores, se puede observar cómo la ELM obtiene mejores índices de funcionamiento que la RL. Si se analiza el producto sensibilidad por especificidad en el conjunto de validación, se obtiene un 60.73% con la RL y un 72.37% con la ELM. En cuanto al análisis de variables, los resultados obtenidos sugieren que los cambios intrínsecos en FV debidos al ejercicio físico están relacionados con la regularidad morfológica y la uniformidad espectral de las señales de activación del tejido cardíaco

Análisis del efecto del ejercicio físico en la homogeneidad espacial del espectro de la señal de fibrilación ventricular

El presente trabajo estudia las modificaciones intrínsecas que el ejercicio físico produce en la respuesta cardíaca durante fibrilación ventricular (FV), tanto en condiciones de perfusión estable como cuando se produce isquemia en una zona del miocardio. Se estudiarán dichas modificaciones comparándolas con las producidas por el efecto de un fármaco (Glibenclamida) y con un grupo control. El análisis se realizará desde el punto de vista del dominio frecuencial, estudiando la homogeneidad espacial de la frecuencia dominante (ROIsaFD) y de la energía normalizada (ROIsaEN), en registros de cartografía cardíaca unipolar de corazón aislado de conejo. Se utilizarán tres grupos de conejos: control (GC: sin entrenamiento, N=18), entrenados (GE: N=9) y fármaco (GF: sin entrenamiento, con tratamiento, N=15). Se realizarán comparaciones intergrupos, teniendo en cuenta el hecho de que se realizan medidas repetidas en el tiempo, y se harán comparaciones intragrupos para estudiar el efecto del tiempo. Los resultados obtenidos sugieren que los efectos intrínsecos producidos por ejercicio físico sobre la homogeneidad espacial de la respuesta espectral de la FV son similares a los producidos por el tratamiento con Glibenclamida, especialmente cuando se tienen zonas isquémicas