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Secretaría de Investigación y Doctorado
Av. Paseo Colon 850 Piso 3° C1063ACV Capital Federal
Tel.: 4331-1852 4331-9877
E-mail: secid@fi.uba.ar
Web : http://www.fi.uba.ar/autoridades/secretarias/invydoc/
Secretario : Dra. Marta Rosen

BIOMÉDICA

INSTITUTO DE INGENIERÍA BIOMÉDICA (IIBM)

AREA DE INVESTIGACIÓN:
Ingeniería Biomédica
DIRECTOR:
B. Silvano Zanutto, Doctor en Ciencias Biológicas, Profesor Asociado D.E. y Profesor Titular D.SI.
DIRECCIÓN:
Instituto de Ingeniería Biomédica -IIBM
Facultad de Ingeniería
Av. Paseo Colón 850, Piso 5º - (C1063ACV) Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
Tel.: (+ 54-11) 4343-0891 Interno 174/131/132/130
E-mail: iibm@fi.uba.ar
INTEGRANTES:
Luis F. Rocha, Ingeniero en Telecomunicaciones, Profesor Consulto D.E.
César Orda, Licenciado en Física, Profesor Adjunto D.E.
Carlos F. Belaustegui, Ingeniero Electromecánico orientación. Electrónica , Profesor Adjunto D.SE.
Juan Carlos Perfetto, Ingeniero Electromecánico orientación Electrónica, Jefe de Trabajos Prácticos D.E.
Jorge Mazzeo, Ingeniero Electromecánico orientación Electrónica, Jefe de Trabajos Prácticos D.E.
Guillermo Campiglio, Ingeniero Electrónico, Jefe de Trabajos Prácticos D.E.
Martín Graciarena, Ingeniero Electrónico, Jefe de Trabajos Prácticos D.E.
Sergio Lew, Ingeniero Electrónico, Jefe de Trabajos Prácticos D.SE.
Rosa Piotrkowski, Doctora en Física, Jefe de Trabajos Prácticos D.SI.
María del Carmen Muotri, Analista de Sistemas , Jefe de Trabajos Prácticos D.SI.
Esteban Cynowieck, Licenciado en Ciencias Biológicas, Ayudante de 1ª D.SE.
Daniel Scavuzzo, Doctor en Medicina, Profesor Adjunto D.SI., Responsable de Gestión Tecnológica.
Alberto Kohen, Ingeniero Electromecánico orientación Electrónica, Profesor Adjunto Ad-Honorem D.SI.
Fabián Acquaticci, Ayudante de 2ª Parcial.
Claudio Estienne, Ingeniero Electrónico, Profesor Adjunto D.E.
Patricia Pelle, Ingeniera Electrónica, Jefe de Trabajos Prácticos D.E.
Daniel Casaglia, Ingeniero Electromecánico orientación Electrónica, Jefe de Trabajos Prácticos D.E.
Andrés Ozols, Doctor en Ciencias Físicas, Profesor Adjunto D.E.
Hernán Rey, Ingeniero Electrónico, Becario de CONICET.
Pablo Barttfeld, Licenciado en Ciencias Biológicas, Becario de Doctorado UBACyT
Luciana Luchelli, Estudiante de la carrera de Biología, Becaria Estímulo UBACyT
Iván Jourdan, estudiante de Ingeniería Electrónica, Pasante.
PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN EN CURSO:

Teorías sobre el aprendizaje de categorías y la cooperación para el control de maquinas inteligentes: una aproximación biológica y su formalización con redes neuronales. UBACyT2004–2007 código I007.
Este proyecto tiene como meta desarrollar sistemas adaptativos aplicado al control inteligente de robots usando los resultados experimentales de la neurobiología, las teorías de aprendizaje y la teoría de los sistemas adaptativos. Dos estrategias importantes para lograr resolver problemas complejos son dotar a cada robot de una mayor inteligencia y capacidad de coordinación, y que un conjunto dado de robots coopere en un sistema multi-agente. Para que los robots puedan resolver problemas simbólicos definidos de manera estructurada deben ser capaces de categorizar estímulos. Asimismo, la habilidad para manejarse en un entorno complejo requiere de poder lograr predecir temporalmente la aparición de eventos relevantes y anticiparse a estos, tanto motora como cognitivamente. El abordaje será formal y experimental. Los modelos simulados con redes neuronales emplearán aprendizaje por refuerzo y tendrán la función de alcanzar objetivos por la interacción con el ambiente que los rodea. Dichas redes aprenden a evitar un castigo y a elegir una recompensa y son consistentes con las teorías del aprendizaje, la neurobiología y la teoría de los sistemas adaptativos. Los modelos teóricos se nutrirán de los resultados experimentales y serán utilizados para controlar robots en entornos multi-agente.

Teorías de Aprendizaje para el Control Inteligente de Robots con Capacidad de Categorización y Cooperación: Aproximación Biológica y Formalización con Redes Neuronales. ANPCyT 2004-2007 código PICT 11-11990 tipo A.
En el presente proyecto se propone investigar sistemas adaptativos capaces de aprender categorías y cooperar. Esto será estudiado a partir de una perspectiva ontogenética (elaborando teorías que expliquen qué tipos de interconexión neuronal permiten aprender categorías) y desde el aprendizaje de relaciones de equivalencia (las que se explicarán a partir de principios del aprendizaje). El abordaje será formal (con simulación de modelos matemáticos) y experimental. Los modelos simulados con redes neuronales emplearán aprendizaje por refuerzo y tendrán la función de alcanzar objetivos por la interacción con el ambiente que los rodea operando en tiempo real. Dichas redes aprenden a evitar un castigo y a elegir una recompensa y son consistentes con las teorías del aprendizaje, la neurobiología y la teoría de los sistemas adaptativos.
Los objetivos principales son:
a) Modelizar una teoría con redes neuronales a partir de teorías formales que explican DMTS
(“delayed matching to sample”).
b) Desarrollar redes neuronales capaces de aprender categorías definidas como clases funcionales con la propiedad de formar relaciones de equivalencia, a partir de modelos para explicar condicionamiento operante y motivación.
c) Desarrollar una teoría formal para explicar los experimentos sobre cooperación (Dilema del Prisionero y altruismo recíproco).
d) Analizar el modelo del aprendizaje de relaciones de equivalencia en el loro hablador (Amazona aestiva).
e) Encontrar la forma de interacción entre la VTA y la corteza prefrontal en ratas.
f) Implementar una teoría formal con redes neuronales para explicar aprendizaje aversivo en el sapo común (Bufo arenarum). Los datos experimentales se recogerán de experimentos en una situación de un corredor recto.
g) Analizar el modelo del aprendizaje de relaciones de equivalencia en sujetos humanos normales.
Estudiar los efectos de lesiones de la corteza prefrontal, y de la influencia de la neurotransmisión dopaminérgica en pacientes.
h) Desarrollar teorías formales para explicar fenómenos de frustración desde bases asociativas.
i) Aplicar las teorías de cooperación a robots para que estos aprendan a cooperar en una tarea en la
industria manufacturera de manera tal que si uno no logra hacer su tarea, otro coopere
(reemplazándolo) para completar el trabajo.
j) Sumar al control de robots del punto h) la función de reconocer piezas de una misma clase y de cooperar en una tarea.
k) Desarrollo de multirobot para seguir un objetivo móvil conservando una formación
Para los puntos h) e i) se utilizarán robots industriales de la Facultad de Ingeniería modelo IRB 140 (ABB).

Aprendizaje de Categorías y Cooperación en Sistemas Adaptativos Biológicos y Artificiales. CONICET código PEI 6470.
En este proyecto se propone estudiar sistemas adaptativos capaces de aprender categorías y cooperar a partir del aprendizaje de relaciones de equivalencia. El abordaje será tanto formal como experimental. Las teorías serán simuladas con redes neuronales
que emplearán aprendizaje por refuerzo, alcanzarán objetivos en interacción con el entorno y operarán en tiempo real. Este tipo de redes aprenden a evitar un castigo, eligen
una recompensa y son consistentes con las teorías del aprendizaje, la neurobiología y la teoría de los sistemas adaptativos. A partir del aprendizaje de relaciones de equivalencia, se mostrará cómo se generan estas categorías, y qué tipo de interconexionado neuronal
permite aprenderlas. La propiedad emergente de aprender relaciones de equivalencia se simulará sobre la base de los experimentos de contingencia de cuatro términos (basadas en variantes de "Matching To Sample", MTS). El modelo para aprender MTS y
cooperación se implementaran a partir de los desarrollados en nuestro laboratorio para el condicionamiento operante en mamíferos. Dado que en estos modelos se asume que los animales pueden predecir la ocurrencia de estímulos, se analizarán las estructuras
neurobiológicas implicadas en la predicción y la expectativa de refuerzo. Se analizará el aprendizaje de relaciones de equivalencia en el loro hablador (Amazona aestiva). Por último, se evaluarán las predicciones resultantes analizando el aprendizaje de
cooperación en robots. El desarrollo de estas teorías es aplicable a la construcción de máquinas inteligentes que operan en tiempo real.

PALABRAS CLAVES: Redes neuronales, Mecanismos de Aprendizaje, Robots-

Reconocimiento de Habla Espontánea. UBACyT2004-2007 código I036.
Los sistemas actuales de reconocimiento automático de habla han demostrado ser muy útiles en dominios restringidos. Sin embargo cuando se quitan restricciones y se permite que el hablante "converse" con el sistema en forma natural como lo hará con un interlocutor humano, la degradación en el porcentaje de palabras reconocidas conduce a tasas de error del 30 al 50%. Esto es inaceptable para cualquier aplicación práctica y conduce al problema de reconocimiento de habla espontánea objeto de la presente investigación.
Se trabajará sobre dos hipótesis. La primera es que la modelización del habla mediante modelos ocultos de Markov (HMM), no es suficiente para modelar la gran variabilidad estadística del habla espontánea. En su lugar se trabajará sobre los llamados modelos segmentales y modelos de trayectorias que han probado ser al menos tan exitosos como los HMM en algunas aplicaciones, pero cuyo potencial aún no ha sido completamente desarrollado. La segunda hipótesis se basa en agregar nuevas características en la parametrización de la señal de habla que tengan en cuenta la fase instantánea de la señal. Esto tampoco ha sido suficientemente explorado a pesar de la evidencia que muestra la importancia de la fase en la caracterización de la señal.

PALABRAS CLAVES: Reconocimiento de habla, Modelos ocultos de Markov, Habla espontánea.

Bioingeniería de la Rehabilitación Motriz. Desarrollo de una Prótesis - Ayuda para la Marcha y la Estación Bípeda.
La pérdida de capacidad para caminar es un evento de consecuencias devastadoras tanto para quien las sufre como para su grupo familiar. Para la inmensa mayoría de pacientes con inmovilidad de extremidades inferiores su único medio de transporte, movilidad y cierto grado de independencia lo representa una silla de ruedas. El permanecer sentado durante mucho tiempo genera una serie de problemas fisiológicos, sociales y psicológicos que comprometen de manera importante su salud y calidad de vida. Esto se traduce en dificultades laborales y problemas económicos a mediano y largo plazo.
Desde un punto de vista psicológico el paciente debe enfrentarse con problemas de inserción social y autoestima.
Existen diversas patologías en las que existe disminución de sensibilidad en uno de los hemicuerpos. Ello dificulta o impide la verticalidad y la simetría necesarias para la marcha. Las funciones de bipedestación y de marcha son procesos complejos que incluyen el procesamiento a nivel cerebral de un conjunto muy amplio de datos sensitivos. Nuestro trabajo se orienta a lograr una compensación por medios electrónicos de aquella pérdida sensitiva y con ello mejorar la postura en bipedestación y la función de marcha. Por medio de sensores se estima la presión de pisada en zonas específicas de la planta del pie y se aplica al paciente un estímulo sensorial proporcional a la misma. Hemos desarrollado un prototipo que aplicamos a pacientes hemipléjicos El dispositivo está compuesto por: plantilla de sensores, módulo electrónico, auriculares y vibrador. La libertad de movimientos es asegurada ajustando el módulo a la cintura. Por medio de una columna de leds se presenta visualmente, para monitoreo por parte del médico, el nivel de presión ejercida al pisar. La señal que proveen los sensores es acondicionada y usada para controlar los generadores de estímulo.
Los resultados obtenidos de la aplicación de esta técnica muestran un progreso marcadamente mejorado en aquellos pacientes que la utilizaron. Este fue medido comparando su recuperación con la lograda por el mismo paciente . Utilizando técnicas tradicionales exclusivamente.

PALABRAS CLAVES: rehabilitación motora, esquema corporal, bipedestación.

Modelización y tratamiento de Señales Biomédicas. UBACyT 2004-2007 código I006.
Dentro de este proyecto el Ing. Juan c. Perfetto se ocupa del procesamiento de registros hemodinámicos para estudiar el sincope neurocardiogénico.

Dentro de este proyecto el Ing. Juan c. Perfetto se ocupa del procesamiento de registros hemodinámicos para estudiar el sincope neurocardiogénico.
El síncope es una pérdida transitoria de la conciencia y del tono postural Los pacientes que presentan síncope neurocardiogénico, son sospechados de tener problemas en el Sistema Nervioso Autónomo, que es el encargado de estabilizar los parámetros hemodinámicos
Este tipo de síncope es el de mayor incidencia, y sus mecanismos de ocurrencia son tema de debate. El baroreflejo es el principal mecanismo de estabilización de la presión arterial mediante un mecanismo de realimentación negativa, y ante variaciones de presión produce variaciones del mismo signo en los intervalos RR. La ganancia barorrefleja mide la magnitud de dicha respuesta. Resulta entonces de interés estudiar la función barorrefleja para evaluar su participación en el mecanismo del síncope
Para ello, es necesario adquirir los parámetros hemodinámicos en condiciones basales y bajo una condición que ponga de manifiesto el problema estudiado. Una maniobra ampliamente utilizada, para dicho fin, es la de la inclinación pasiva del paciente (cabeza hacia arriba) en una camilla basculante con ángulos entre 60 y 80 grados ( tilt test). Dicha maniobra, desencadena en las personas susceptibles, cuadros de hipotensión con síncope o presíncope. Estos estudios se realizan en un hospital público Las señales que se adquieren, durante el transcurso de los estudios son, un canal de E.C.G. utilizando electrodos pectorales, y un canal de presión arterial continua utilizando un monitor no invasivo de presión arterial
Para procesar dichos registros hemos desarrollado un sistema para el estudio de la variabilidad de la frecuencia cardíaca y la presión arterial, y para el cálculo de la ganancia barorefleja de una manera amigable. Dicho sistema se encuentra en etapa de prueba para depurar errores.

In this work spontaneous baroreflex function is estimated in several subjects suspected to suffer from neurocardiogenic syncope and in normal controls in order to characterize them. A widely used technique for evaluating subjects with syncope precedents is tilt test. It promotes the appearance of an hypotensive episode in susceptible patients. Both enhanced [1] and impaired [2],[3] reflex response have been reported by other authors in subjects with positive tilt test response. These results can a priori seem as contradictory but can account to different origins of the syncope. We are presenting a system that can compute the baroreflex gain in an automatic and friendly way, and is being used to perform studies in a public hospital.

PALABRAS CLAVES: Baroreflex, tilt test, non-invasive, time domain, frecuency domain

Desarrollo y Plasticidad del Sistema Nervioso Central. Rol del Activador del Plasminógeno. Aspectos teóricos y experimentales UBACyT 2004-2007 códigoM-029.
El propósito de este proyecto es estudiar la organización temporoespacial de los mecanismos del desarrollo del sistema nervioso central para obtener conceptos y formalizaciones acerca de la dinámica con que estos operan.. Este análisis, que se realiza desde un punto de vista interdisciplianario, puede servir de base para comprender la patogenia de una variedad de alteraciones neurológicas que son el resultado de alteraciones del desarrollo. Registros obtenidos por observación microscópica son estudiados bajo el modelo matemático de un proceso estocástico puntual, evaluando posibles características de multifractalidad.

PALABRAS CLAVES: proliferación celular, autosimilitud, mecanismos de desarrollo, Sistema Nervioso Central.

OTRAS ACTIVIDADES DEL INSTITUTO:

Cursos de complementación
Seminarios
Asistencia técnica
Servicios a terceros y pericias
Desarrollo tecnológico
EQUIPAMIENTO DISPONIBLE:
7 PC’s
1 Impresora laser.

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