La Ingeniería de Biosensores y Procesamiento de Bio-señales aborda el desarrollo y análisis avanzado de sistemas para la captura y filtrado de señales biométricas como ECG, PPG, EEG y EMG, integrando técnicas de procesamiento digital, modelado matemático y algoritmos adaptativos para optimizar la calidad de señal y robustez frente al ruido electromagnético (EMI). Este enfoque multidisciplinario combina fundamentos de electrónica, bioinstrumentación y sistemas embebidos, aplicando métodos como transformadas wavelet, filtrado FIR/IIR y técnicas de estimación estadística, esenciales para la implementación en dispositivos biomédicos portátiles, sistemas de monitorización continua y plataformas de telemedicina centradas en la seguridad y fiabilidad de los datos fisiológicos.
Los laboratorios asociados facilitan la ejecución de pruebas basadas en ambientes simulados HIL/SIL para la validación de algoritmos de filtrado y análisis de calidad de señal, acompañados de adquisición de datos en tiempo real y evaluación de interferencias electromagnéticas. La normativa aplicable internacional garantiza la trazabilidad y seguridad funcional, alineándose con requisitos regulatorios en bioseguridad y calidad de dispositivos médicos. Los egresados se posicionan en roles de ingeniero de señal biomédica, especialista en bioinstrumentación, analista de datos fisiológicos, desarrollador de sistemas embebidos y consultor en regulación médica.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): biosensores, procesamiento de bio-señales, ECG, PPG, EEG, EMG, filtrado digital, calidad de señal, adquisición de datos, bioinstrumentación, normativa aplicable.
594.000 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
**Requisitos recomendados:** Conocimientos básicos de matemáticas (álgebra lineal, cálculo), programación (Python, Matlab) y estadística. Se valorará experiencia previa en el manejo de bio-señales (ECG, PPG, EEG, EMG).
1.1 Fundamentos y alcance de las Bio-señales: ECG/PPG/EEG/EMG
1.2 Adquisición y muestreo: sensores, hardware y software
1.3 Ruido, artefactos y limpieza de señales (movimiento, deriva de electrodos)
1.4 Preprocesamiento y filtrado: baseline wander, filtros paso alto/bajo, notch
1.5 Análisis en dominio del tiempo: morfología, intervalos, amplitudes
1.6 Análisis en dominio de la frecuencia: transformadas y bandas relevantes
1.7 Extracción de características básicas para interpretación clínica
1.8 Calidad de la señal y métricas de integridad: SNR, confiabilidad de detección de eventos
1.9 Consideraciones éticas, privacidad y gestión de datos de bio-señales
1.10 Casos de estudio y ejercicios prácticos: ECG/PPG/EEG/EMG
Módulo 2 — Dominio del ECG/PPG/EEG/EMG: Filtrado y Análisis
2.2 ECG: Filtrado y análisis para extracción de R-R y HRV; preprocesamiento (baseline wander, ruido), filtrado (high-pass 0.5 Hz, low-pass 40 Hz, notch 50/60 Hz) y detección de QRS.
2.2 PPG: Filtrado de artefactos y morfología; detección de pulso y cálculo de pulsos; calibración de amplitud y estimación de SpO2; control de motion artifacts.
2.3 EEG: Filtrado por bandas (delta, theta, alfa, beta, gamma); eliminación de artefactos ocular y muscular; referenciación y análisis de potencia y coherencia.
2.4 EMG: Filtrado de EMG superficial (high-pass 20–30 Hz; low-pass 450–500 Hz); rectificación y envelope; extracción de características temporales y espectrales.
2.5 Calidad de la señal: SQI y umbrales de aceptabilidad; detección y marcación de artefactos; estrategias de reparación y tolerancia a fallos.
2.6 Muestreo y sincronización: frecuencias recomendadas (ECG 250–2000 Hz, EEG 256–2024 Hz, EMG 2000 Hz, PPG ≈200 Hz); anti-aliasing y sincronización entre canales.
2.7 Pipeline de procesamiento: flujo modular; procesamiento en tiempo real vs offline; control de calidad en cada etapa; extracción de características (HR/HRV, espectro EEG, RMS EMG).
2.8 Métodos de filtrado y eliminación de artefactos: FIR vs IIR; filtros notches; filtros adaptativos (LMS/RLS) y técnicas de ICA para artefactos complejos.
2.9 Validación y replicabilidad: uso de datasets públicos; métricas de rendimiento (sensibilidad, especificidad, precisión de detección); reproducibilidad y documentación.
2.20 Caso práctico: Caso clínico de monitorización multipunción para detección de eventos (arritmias, microdesperfes, activaciones EMG) con go/no-go y matriz de riesgo para decisiones clínicas.
3.3 Fundamentos de bio-señales: ECG/PPG/EEG/EMG y su decodificación
3.2 Adquisición de señales: sensores, configuración, muestreo y sincronización
3.3 Preprocesamiento y segmentación: detección de artefactos, filtrado básico y segmentación
3.4 Filtrado avanzado y limpieza de datos: filtros FIR/IIR, notch, adaptativos y reducción de ruido
3.5 Calidad de señal y gobernanza de datos: métricas de calidad, SNR, detección de datos perdidos
3.6 Extracción de características: características temporales, espectrales y time-frequency
3.7 Decodificación de patrones y eventos: ECG/PPG/EEG/EMG, detección de eventos y estados
3.8 Validación y robustez de los modelos: validación cruzada, conjuntos de datos y métricas (sensibilidad/especificidad)
3.9 Integración en flujos de trabajo: pipelines de procesamiento, trazabilidad de datos y estándares
3.30 Casos prácticos y evaluación: ejercicios de interpretación y toma de decisiones clínicas
4.4 Fundamentos de señales vitales (ECG/PPG/EEG/EMG): morfología, dominios y significado clínico
4.2 Adquisición, calibración y calidad de la señal: sensores, muestreo, artefactos y límites
4.3 Preprocesamiento y filtrado básico: remoción de ruido, baseline wander, filtrado paso banda
4.4 Filtrado avanzado y procesamiento específico por señal: técnicas IIR/FIR, notch, adaptativo
4.5 Extracción de características temporales y espectrales: intervalos, amplitudes, poder, HRV, bandas
4.6 Detección de eventos y marcadores: R-peaks, PPG beats, eventos EEG (ERP), onsets EMG
4.7 Evaluación y mejora de la calidad de la señal: métricas de calidad, detección de artefactos, umbrales
4.8 Integración multimodal: sincronización y fusión ECG/PPG/EEG/EMG para análisis coherente
4.9 Validación, reproducibilidad y cumplimiento: estándares, control de calidad, documentación y trazabilidad
4.40 Caso práctico: análisis de un set de datos real y decisión basada en matriz de riesgo de calidad
5.5 Introducción a las Bio-señales: ECG, PPG, EEG, EMG y sus aplicaciones
5.5 Adquisición y Preprocesamiento de Datos: Técnicas y consideraciones
5.3 Análisis de ECG: Interpretación y detección de anomalías
5.4 Análisis de PPG: Pulsioximetría y evaluación cardiovascular
5.5 Análisis de EEG: Ondas cerebrales y aplicaciones clínicas
5.6 Análisis de EMG: Señales musculares y control motor
5.7 Filtrado de Señales: Técnicas para eliminar ruido y artefactos
5.8 Técnicas de Optimización de la Calidad de Datos
5.9 Herramientas y Software para el Análisis de Bio-señales
5.50 Casos de Estudio: Aplicaciones prácticas y desafíos
6.6 Introducción a las Bio-señales: Fundamentos de ECG, PPG, EEG y EMG
6.2 Adquisición y Preprocesamiento de Señales Biológicas
6.3 Filtrado Digital: Eliminación de Ruido y Artefactos
6.4 Análisis del Dominio del Tiempo y la Frecuencia
6.5 Extracción de Características Relevantes
6.6 Análisis de la Calidad de la Señal y Métricas de Evaluación
6.7 Aplicaciones Clínicas y de Investigación
6.8 Herramientas y Software para el Procesamiento de Bio-señales
6.9 Diseño de Experimentos y Protocolos de Análisis
6.60 Tendencias Futuras en Bioingeniería
7.7 Introducción a las Bio-señales: ECG, PPG, EEG, EMG y sus aplicaciones
7.2 Adquisición y Preprocesamiento de Señales Biológicas
7.3 Análisis de Dominio del Tiempo y Frecuencia en Bio-señales
7.4 Técnicas de Filtrado Digital: Eliminación de Ruido y Artefactos
7.7 Análisis de ECG: Técnicas Avanzadas y Aplicaciones Clínicas
7.6 Análisis de PPG: Principios, Métodos y aplicaciones
7.7 Análisis de EEG: Procesamiento, Clasificación y aplicaciones
7.8 Análisis de EMG: Aplicaciones, evaluación y procesamiento
7.9 Evaluación y optimización de la calidad de la señal
7.70 Estudios de Caso: Análisis Integral de Bio-señales
8.8 Introducción al Análisis de Bio-señales: ECG, PPG, EEG, EMG.
8.8 Adquisición y Pre-procesamiento de Señales Biológicas.
8.3 Fundamentos del Filtrado de Señales: Tipos y Técnicas.
8.4 Filtrado Digital Avanzado: Diseño e Implementación.
8.5 Análisis Espectral de Bio-señales: FFT y Wavelets.
8.6 Técnicas de Eliminación de Artefactos y Ruido.
8.7 Optimización de la Calidad de la Señal: Métodos y Estrategias.
8.8 Aplicaciones Específicas: Estudios de Caso y Ejemplos Prácticos.
8.8 Herramientas de Software y Hardware para el Análisis.
8.80 Tendencias Futuras: Investigación y Desarrollo en Bioingeniería.
9.9 Introducción al Filtrado de Bio-señales (ECG/PPG/EEG/EMG)
9.9 Técnicas de Filtrado Lineales: Promediado, Media Móvil
9.3 Filtros FIR y su Aplicación en Bioingeniería
9.4 Filtros IIR y su Implementación en el Análisis de Señales
9.5 Diseño de Filtros Digitales: Especificaciones y Selección
9.6 Filtrado Adaptativo y su Uso para Reducir el Ruido
9.7 Análisis de Frecuencia y Diseño de Filtros en el Dominio de la Frecuencia
9.8 Eliminación de Artefactos y Ruido en ECG
9.9 Eliminación de Artefactos y Ruido en PPG
9.90 Aplicación de Filtros en EEG y EMG: Técnicas y Consideraciones
1.1 Introducción al Filtrado y Análisis de Bio-señales (ECG/PPG/EEG/EMG)
1.2 Preprocesamiento de Señales: Eliminación de Ruido e Interferencias
1.3 Técnicas de Filtrado: Filtros Digitales y sus Aplicaciones
1.4 Análisis de Dominio Temporal y Frecuencial en Bio-señales
1.5 Extracción de Características Clave para el Diagnóstico
1.6 Optimización de la Calidad de la Señal y Reducción de Artefactos
1.7 Estudio de Casos: Aplicaciones Clínicas y de Investigación
1.8 Herramientas y Software para el Procesamiento de Bio-señales
1.9 Desafíos y Tendencias Futuras en Bioingeniería de Señales
1.10 Proyecto Final: Aplicación Práctica de las Técnicas Aprendidas
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