Trabajos Fin de Grado ETSIIT - TIIGMET Gradu Amaierako Lanak

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http://hdl.handle.net/2454/7849

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Deep-learning based prediction of clinical outcomes in FSHD patients from muscle ultrasound images acquired at multiple locations
(2022) Paz Arbaizar, Leire; Serrano Arriezu, Luis Javier; Meiburger, Kristen M.; Marzola, Franzesco; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este proyecto se centra en el diagnóstico de la distrofia muscular facioescapulohumeral (FSHD) a través de las características de imagen extraídas de imágenes de ultrasonografía muscular. En la primera parte de la memoria se revisa la etiología, los síntomas, el diagnóstico clínico y el tratamiento de la FSHD. También se describe la situación actual y la fiabilidad del diagnóstico por imagen, analizando especialmente la resonancia magnética y el ultrasonido como principales técnicas de imagen en el campo de los trastornos musculares. En el campo de imagen, se revisan las técnicas de segmentación de imagen, así como las posibilidades de procesado previo a la extracción de características. Del mismo modo, se hace un análisis de los avances en los métodos de aprendizaje automático para el diagnóstico de la FSHD. La primera parte del estudio consiste en la definición de los parámetros para la extracción de características y la selección de estas tras la extracción de las características radiómicas. Esta selección de rasgos se lleva a cabo mediante diferentes métodos, por lo que los distintos conjuntos de datos resultantes se comparan para encontrar la mejor combinación. En segundo lugar, los conjuntos de datos de características obtenidos se utilizan para predecir la puntuación de Heckmatt mediante diferentes métodos de aprendizaje automático. Posteriormente, se eligen y optimizan los mejores clasificadores, al mismo tiempo que se busca la mejor combinación de características. Por otro lado, se comprueba la predicción de otras puntuaciones de marcadores de riesgo de la FSHD. Para ello, se entrenan los modelos de regresión lineal y XGBoost con conjuntos de datos de características simples y múltiples, con el fin de averiguar el poder de predicción de las características y el mejor modelo capaz de predecir los datos clínicos de la FSHD. Con los resultados obtenidos, se puede llevar a cabo un análisis sobre si las características radiómicas obtenidas a partir de la ecografía muscular son precisas y eficaces para el diagnóstico de la FSHD. Este análisis puede determinar si la ecografía muscular es un soporte fiable para el diagnóstico de la FSHD, ayudando a objetivar y automatizar el diagnóstico clínico.
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Desarrollo de recubrimientos sol-gel para el control de la corrosión en aleaciones de magnesio de uso biomédico
(2022) Arraiza Shakirova, Carla; Rodríguez Trías, Rafael; García Lorente, José Antonio; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El presente trabajo expone un estudio experimental acerca de la aplicación de recubrimientos creados mediante la técnica sol-gel sobre el magnesio. El propósito es determinar cuál es el recubrimiento que permite ralentizar la alta velocidad de degradación del metal en contacto con el organismo humano, pudiendo de este modo emplearse en aplicaciones biomédicas. En primer lugar, se presenta una introducción teórica que recopila los aspectos generales del material empleado y de las técnicas llevadas a cabo. A continuación, se procede a la explicación detallada de los ensayos llevados a cabo y fundamentalmente de los parámetros estudiados, pues son los que permiten decidir qué recubrimiento cumple el objetivo establecido. Finalmente, se extraen las conclusiones en base a los resultados obtenidos.
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Desarrollo y caracterización de recubrimientos biocidas basados en nanopartículas de plata depositadas mediante electrospraying
(2022) Murillo Larrey, Leire; Rodríguez Trías, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Las infecciones y las enfermedades infecciosas son una amenaza para la salud humana. La transmisión y propagación de microorganismos en instalaciones hospitalarias es un gran problema de salud a nivel mundial, agravado por la resistencia a los antibióticos que están desarrollando las bacterias. Por todo ello, en el presente trabajo se plantea una estrategia para desarrollar una superficie autodesinfectante, capaz de matar agentes patógenos al entrar en contacto con ella. Para ello, se han depositado nanopartículas de plata sobre superficies de acero inoxidable mediante Electrospraying, una técnica de electropulverización que permite realizar una deposición homogénea de las nanopartículas.
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Desarrollo y puesta a punto de ensayos de corrosión específicos para aleaciones de MG de uso biomédico
(2022) Sáenz Muñoz, Ángela; Rodríguez Trías, Rafael; García Lorente, José Antonio; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El objetivo del Trabajo Fin de Grado es, en primer lugar, el estudio y análisis de los materiales metálicos más empleados en la fabricación de implantes biomédicos, prestando especial atención al Magnesio. Se comentan los ensayos de corrosión más utilizados para analizar la tasa corrosiva de estos elementos y se llevan a cabo parte de estos experimentos en el laboratorio para muestras de aleaciones de Magnesio. Se cuenta con muestras que presentan recubrimiento mediante PVD para hacer un análisis comparativo con aquellas que no están recubiertas. Se explica cuál ha sido el proceso llevado a cabo para realizar los ensayos de corrosión, especificando los valores utilizados para los diferentes parámetros de ensayo y generando tablas y graficas que muestran los resultados de estos. El objetivo de esta parte experimentar es valorar cuáles son los mejores parámetros de ensayo en función de los resultados obtenidos, así como ver las diferencias que se pueden dar si se aplica el recubrimiento a las muestras.
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Diseño de una librería de segmentación de tejidos en imágenes de resonancia magnética
(2022) Sandonís Fernández, Marina; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
En el mundo de la medicina, las imágenes médicas brindan una gran cantidad de información que facilita el diagnóstico de enfermedades y lesiones. Existe una gran cantidad de técnicas de adquisición de imagen como es la ecografía, la tomografía computarizada (TC) o la resonancia magnética (MR). Los profesionales hacen uso de estas imágenes médicas para realizar diagnósticos, el problema es que cada vez se cuenta con mayor cantidad de información, haciendo que los profesionales tengan que invertir mucho tiempo en interpretarla. Ante esta situación el desarrollo de herramientas que faciliten y reduzcan el tiempo de interpretación a los profesionales es de gran utilidad. El objetivo de este trabajo es desarrollar una librería de segmentación de los diferentes tejidos del abdomen y del muslo utilizando para ello imágenes de resonancia magnética. Además, esta librería se ha utilizado para el desarrollo de una extensión de 3D Slicer que permita la realización de las segmentaciones de forma sencilla a los profesionales y que además permite la obtención de parámetros cuantitativos de interés para el diagnóstico o el seguimiento de una enfermedad. En primer lugar, se hace un pequeño análisis de los diferentes tipos de grasa existentes, ya que este es el tejido que mayor interés tiene en la segmentación y de los materiales que se van a utilizar para realizar la segmentación. En segundo lugar, se explica el proceso de segmentación. A continuación, se realiza un análisis de los resultados obtenidos, comparándolos como unas segmentaciones realizadas manualmente. Finalmente, se exponen las conclusiones generales obtenidas tras la implementación de la librería de segmentación.
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Electrospinning vs Electrospraying para la optimización de los parámetros de deposición en el diseño de recubrimientos nanoestructurados de uso biomédico
(2022) Sánchez Fuertes, Ainhoa; Rivero Fuente, Pedro J.; Rodríguez Trías, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Uno de los retos de la ingeniería de superficies es el desarrollo de recubrimientos con un alto grado de adherencia superficie-sustrato que presenten funcionalidad y durabilidad. En este trabajo, se plantea un estudio comparativo en función de los parámetros operacionales (voltaje, caudal, distancia) y de disolución ( concentración, disolvente) para la obtención de recubrimientos poliméricos con técnicas por vía húmeda (electrospinning y electrospraying). El principal objetivo es comparar ambos tratamientos y optimizarlos con el objetivo de dotar a las superficies de una adecuada mojabilidad , resistencia al desgaste y actividad fotocatalítica. La actividad fotocatalítica del recubrimiento permite la eliminación de infecciones víricas y bacterianas hecho de interés mundial en los últimos años ante la aparición del virus SARS-CoV-2 (Covid -19) .Asimismo, la utilización de estos recubrimientos permanentes sobre diversos componentes de uso habitual reduce la necesidad de desinfección de estas superficies mediante productos químicos, minimizando el impacto ambiental resultante.
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Phase synchrony modulations in preterm infants
(2022) Herrero Vidaurre, Íñigo; Arnulfo, Grabiele; Roascio, Monica; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Phase synchrony analysis has been developed since years ago to test and measure the statistical connectivity of two regions. Specifically, in this thesis, a code to get one metric of phase synchrony is developed, the Phase Locking Value or PLV. This metric allows us to quantify the connectivity of two regions of the brain. Which could have an immense impact if correlated with clinical outcomes, with the potential of predicting the outcomes of preterm neonates. Being a preterm neonate, is still in 2022, the major cause of mortality for children under five years old around the world. Hence, learning about the connections of these patients will help understand their neural development while helping them in the near future. Here, by analyzing the PLV and iPLV for preterm and term patients, we learn how those populations relate to each other.

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