21 diciembre, 2020

Finalizaron las charlas de postgrado de este semestre.

El pasado martes 15 de Diciembrese realizó una nueva Charla de postgrado, la última correspondiente al segundo semestre en la modalidad online.

Los expositores fueron:

Relator: Christian Escobar Arce, alumno de Magíster del área Biomédica y Análisis de Señales, profesor supervisor Patricio de La Cuadra

Titulo: “Detección de neumonía a partir de la extracción de información de sonidos respiratorios obtenidos por auscultación no invasiva de pacientes.”.

Resumen: El diagnóstico de enfermedades respiratorias es un desafío típico para los médicos dentro de los centros de salud. La auscultación corresponde al proceso de escucha e interpretación de sonidos generados por los órganos internos del cuerpo, típicamente mediante un estetoscopio. En el contexto del diagnóstico de enfermedades respiratorias, una de las dificultades es que estos sonidos están en el límite del umbral auditivo humano. Además, el diagnóstico está sujeto a la interpretación de cada médico, lo cual involucra cierto nivel de subjetividad. A partir de esto se considera la implementación de un sistema que realice diagnósticos precisos mediante análisis computacional. Dado que el corazón y el pulmón se encuentran en zonas muy cercanas del cuerpo, es inevitable que los sonidos cardiacos y respiratorios se interfieran mutuamente. Sin embargo, la dificultad de este análisis es que estos sonidos además se interfieren en frecuencia, por lo que es necesario el uso de técnicas avanzadas que permitan separarlos. En el presente trabajo se propone un sistema que detecte la presencia de síntomas relacionados a la neumonía a partir del sonido auscultado. En este diseño, se implementan redes neuronales para detectar los segmentos donde se ubican los sonidos cardiacos, información que se usa como entrada a un método de separación de fuentes. Finalmente, se realiza la clasificación del sonido respiratorio depurado utilizando características basadas en la percepción humana.

 

Relator: Cristian Pineda Fornerod, alumno de Doctorado del área Energía, profesor supervisor Javier Pereda

Titulo: “High step ratio modular multilevel dc-dc converter”.

Resumen: The increased interest of the industry and academia in the development of DC networks has driven research into dc-dc converters for high voltage and power levels that allow replacing the efficient and reliable transformer of alternating current power networks. During the last years, the topologies of multilevel modular converters (MMC) have had a rapid development for medium and high voltage applications due to their diverse advantages: high efficiency, flexibility and reduction in space requirements. Thus, the design and implementation of new control techniques of MMC applied to dc-dc conversion is addressed in this proposal.