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.
5.940 €
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.
6. **Maestría en Bioingeniería: Procesamiento de Bio-señales (ECG/PPG/EEG/EMG), Filtrado y Calidad de la Señal**
**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 de bioinstrumentación y sistemas de medición biomédica
1.2. Conceptos fundamentales de biosensores y sistemas de detección biológica
1.3. Clasificación de biosensores según principio de reconocimiento y transducción
1.4. Naturaleza y características de las bio-señales humanas
1.5. Señales eléctricas, mecánicas, químicas y ópticas del organismo
1.6. Variables fisiológicas susceptibles de monitorización mediante biosensores
1.7. Arquitectura general de un sistema de adquisición de bio-señales
1.8. Sensibilidad, selectividad, resolución, precisión y rango dinámico
1.9. Fuentes de ruido, interferencias y artefactos en mediciones biológicas
1.10. Diseño conceptual de un sistema integrado de biosensado y procesamiento de bio-señales
2.1. Principios de reconocimiento biológico y elementos biorreceptores
2.2. Biosensores electroquímicos y técnicas de detección eléctrica
2.3. Biosensores ópticos y fotónicos
2.4. Biosensores piezoeléctricos, resonantes y basados en propiedades mecánicas
2.5. Biosensores basados en transistores y dispositivos semiconductores
2.6. Micro y nano-biosensores para aplicaciones biomédicas
2.7. Tecnologías de sensores portátiles y dispositivos wearable
2.8. Microfluídica y sistemas Lab-on-a-Chip aplicados al biosensado
2.9. Integración de múltiples sensores para monitorización multiparamétrica
2.10. Diseño y selección de tecnologías de transducción según aplicación biomédica
3.1. Principios de adquisición de señales fisiológicas
3.2. Electrodos y sistemas de interfaz con el cuerpo humano
3.3. Amplificación de señales biológicas de baja amplitud
3.4. Filtrado analógico y eliminación de interferencias
3.5. Conversión analógico-digital y selección de frecuencia de muestreo
3.6. Acondicionamiento de señales procedentes de sensores biomédicos
3.7. Sincronización y adquisición multicanal
3.8. Gestión de ruido, artefactos de movimiento e interferencias eléctricas
3.9. Sistemas de adquisición portátiles y de bajo consumo
3.10. Diseño de una cadena completa de adquisición y acondicionamiento de bio-señales
4.1. Fundamentos del procesamiento digital de señales fisiológicas
4.2. Análisis temporal de bio-señales
4.3. Análisis frecuencial y transformadas aplicadas a señales biomédicas
4.4. Diseño de filtros digitales para eliminación de ruido y artefactos
4.5. Detección de eventos y características relevantes de una bio-señal
4.6. Extracción de características en señales fisiológicas
4.7. Análisis de señales no estacionarias y transitorias
4.8. Técnicas de reducción de ruido y mejora de calidad de señal
4.9. Evaluación de calidad y validación de algoritmos de procesamiento
4.10. Desarrollo de una cadena de procesamiento digital aplicada a una bio-señal real
5.1. Fundamentos de electrofisiología y generación de señales biológicas
5.2. Electrocardiografía (ECG) y monitorización de actividad cardíaca
5.3. Electroencefalografía (EEG) y señales de actividad cerebral
5.4. Electromiografía (EMG) y actividad eléctrica muscular
5.5. Electrooculografía (EOG) y monitorización del movimiento ocular
5.6. Señales respiratorias y monitorización de la función pulmonar
5.7. Fotopletismografía (PPG) y monitorización cardiovascular
5.8. Señales de presión, movimiento y actividad fisiológica
5.9. Integración de diferentes bio-señales para evaluación multiparamétrica
5.10. Diseño de un sistema de monitorización fisiológica basado en múltiples bio-señales
6.1. Métodos estadísticos aplicados al análisis de bio-señales
6.2. Análisis de variabilidad y dinámica fisiológica
6.3. Detección automática de patrones en señales biomédicas
6.4. Clasificación de eventos fisiológicos mediante procesamiento digital
6.5. Análisis de señales multimodales y correlación entre variables fisiológicas
6.6. Técnicas de reconocimiento de patrones aplicadas a bio-señales
6.7. Aprendizaje automático para clasificación y predicción fisiológica
6.8. Redes neuronales y aprendizaje profundo aplicado a bio-señales
6.9. Evaluación de rendimiento, sensibilidad y especificidad de algoritmos
6.10. Desarrollo de un sistema inteligente para interpretación automática de bio-señales
7.1. Arquitectura de dispositivos biomédicos portátiles
7.2. Integración de biosensores en wearables y textiles inteligentes
7.3. Monitorización fisiológica continua y adquisición en tiempo real
7.4. Comunicación inalámbrica de datos biomédicos
7.5. IoT aplicado a monitorización sanitaria y fisiológica
7.6. Procesamiento local y edge computing para bio-señales
7.7. Gestión energética y autonomía de dispositivos portátiles
7.8. Plataformas de almacenamiento y análisis remoto de datos fisiológicos
7.9. Sistemas de alerta y detección de eventos fisiológicos
7.10. Diseño de una plataforma wearable para monitorización fisiológica continua
8.1. Principios de validación experimental de biosensores
8.2. Calibración y caracterización metrológica de sensores biológicos
8.3. Evaluación de sensibilidad, selectividad y estabilidad
8.4. Repetibilidad, reproducibilidad e incertidumbre de medición
8.5. Validación de algoritmos de procesamiento de bio-señales
8.6. Comparación con métodos de referencia y equipos clínicos
8.7. Evaluación de rendimiento en condiciones reales de uso
8.8. Fiabilidad, degradación y mantenimiento de biosensores
8.9. Gestión de errores y detección de resultados no fiables
8.10. Diseño de un protocolo integral de validación de un sistema de biosensado y análisis de bio-señales
9.1. Principios de seguridad aplicados a dispositivos de monitorización biomédica
9.2. Biocompatibilidad y seguridad de interfaces con el cuerpo humano
9.3. Protección y privacidad de datos fisiológicos
9.4. Ciberseguridad de dispositivos médicos conectados
9.5. Gestión de riesgos en sistemas de biosensado
9.6. Principios de regulación y evaluación de dispositivos biomédicos
9.7. Inteligencia artificial y sistemas inteligentes de monitorización fisiológica
9.8. Nanotecnología y nuevos materiales para biosensores
9.9. Tendencias en medicina personalizada y monitorización continua
9.10. Innovación y desarrollo de nuevas generaciones de biosensores y plataformas de bio-señales
10.1. Definición del problema biomédico y requisitos funcionales del sistema
10.2. Selección de variables fisiológicas y tecnología de biosensado
10.3. Diseño de la arquitectura de adquisición y acondicionamiento de señales
10.4. Desarrollo de los algoritmos de procesamiento de bio-señales
10.5. Extracción y selección de características fisiológicas relevantes
10.6. Implementación de métodos de clasificación o predicción
10.7. Integración de sensores, electrónica, comunicaciones y software
10.8. Validación experimental y comparación con un método de referencia
10.9. Evaluación de rendimiento, fiabilidad, seguridad y viabilidad del sistema
10.10. Presentación y defensa del proyecto integral de Ingeniería de Biosensores y Procesamiento de Bio-señales.
DO-160: plan de ensayos ambientales (vibración, temperatura, EMI, rayos/HIRF) y mitigación.
DO-160: plan de ensayos ambientales (vibración, temperatura, EMI, rayos/HIRF) y mitigación.
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación