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.
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. Concepto de biosensor y diferencias entre sensor físico, sensor químico, sensor biológico y sistema bioinstrumentado de adquisición de señales
1.2. Naturaleza de las bio-señales y clasificación de señales bioeléctricas, biomecánicas, bioquímicas, hemodinámicas, térmicas y ópticas en organismos vivos
1.3. Relación entre fenómenos fisiológicos y variables medibles en tejidos, células, fluidos biológicos y sistemas orgánicos de distinta complejidad
1.4. Principios de transducción aplicados a biosensores electroquímicos, ópticos, piezoeléctricos, capacitivos, térmicos y basados en afinidad molecular
1.5. Arquitectura funcional de un sistema de biosensado: bioreceptor, transductor, electrónica de acondicionamiento, procesamiento y salida de información
1.6. Diferencias entre biosensores para diagnóstico clínico, monitoreo continuo, investigación biomédica, deporte, neuroingeniería y aplicaciones portátiles o implantables
1.7. Requisitos de desempeño en biosensado: sensibilidad, selectividad, límite de detección, estabilidad, repetibilidad, biocompatibilidad y tiempo de respuesta
1.8. Factores que afectan la captura de bio-señales: ruido biológico, interferencia ambiental, variabilidad fisiológica y condiciones del entorno de medida
1.9. Evolución tecnológica de los biosensores y transición desde plataformas de laboratorio hacia sistemas miniaturizados, wearables y dispositivos inteligentes conectados
1.10. Enfoque sistémico de la ingeniería de biosensores y procesamiento de bio-señales como integración de biología, electrónica, materiales, análisis de señales y diseño aplicado
2.1. Fundamentos biofísicos de membranas celulares, potenciales eléctricos, transporte iónico y fenómenos moleculares relevantes para el biosensado
2.2. Interacciones biomoleculares específicas entre antígenos, anticuerpos, enzimas, receptores, aptámeros, células y analitos de interés diagnóstico o funcional
2.3. Cinética de unión, afinidad, especificidad y equilibrio químico como bases del reconocimiento biológico en sensores basados en bioreceptores
2.4. Generación de señales bioquímicas y cambios fisicoquímicos detectables mediante reacciones enzimáticas, reconocimiento molecular o variaciones metabólicas
2.5. Biomarcadores fisiológicos, metabólicos, inflamatorios, hormonales, genéticos y neuroquímicos y su relevancia en sistemas de biosensado
2.6. Transporte de masa, difusión, adsorción y dinámica interfacial entre muestra biológica y superficie activa del biosensor
2.7. Efectos de pH, temperatura, fuerza iónica, interferentes y matrices biológicas complejas sobre el desempeño del reconocimiento biológico
2.8. Mecanismos de biofouling, degradación del bioreceptor y pérdida de selectividad o sensibilidad en biosensores expuestos a medios reales
2.9. Estrategias de inmovilización biomolecular y funcionalización superficial para estabilizar el reconocimiento y optimizar la respuesta del dispositivo
2.10. Integración entre bioquímica del reconocimiento y diseño ingenieril del sensor para construir plataformas analíticas robustas, selectivas y clínicamente útiles
3.1. Materiales conductores, semiconductores, polímeros funcionales, hidrogeles, nanomateriales y biomateriales empleados en plataformas de biosensado avanzado
3.2. Propiedades eléctricas, ópticas, mecánicas y superficiales de materiales que determinan sensibilidad, estabilidad y biocompatibilidad del biosensor
3.3. Electrodos, superficies funcionalizadas, microcanales y arquitecturas miniaturizadas para detección de analitos y señales fisiológicas de baja amplitud
3.4. Biosensores electroquímicos amperométricos, potenciométricos, conductimétricos e impedimétricos y principios de conversión señal-analito
3.5. Biosensores ópticos basados en fluorescencia, absorbancia, SPR, fibra óptica y otras técnicas de interrogación fotónica de sistemas biológicos
3.6. Sensores piezoeléctricos, resonantes, microbalanzas y estructuras MEMS/NEMS aplicadas a detección mecánica o másica de eventos biológicos
3.7. Procesos de microfabricación, litografía, impresión, deposición, grabado y ensamblaje de dispositivos bioelectrónicos y microfluídicos
3.8. Integración de nanomateriales, grafeno, nanotubos, nanopartículas y superficies inteligentes para aumentar desempeño y miniaturización de biosensores
3.9. Encapsulado, protección ambiental, compatibilidad biológica y robustez operacional de dispositivos de biosensado para uso real o prolongado
3.10. Construcción de criterios de selección tecnológica para elegir materiales y mecanismos de transducción según aplicación clínica, portátil, experimental o implantable
4.1. Fundamentos de bio-señales y diferencias entre ECG, EMG, EEG, EOG, PPG, señales respiratorias, biomecánicas, hemodinámicas y bioquímicas continuas
4.2. Propiedades temporales, espectrales y morfológicas de las principales bio-señales y su relación con procesos fisiológicos normales y patológicos
4.3. Electrodos biopotenciales, interfaces piel-electrodo y mecanismos de captación de señales bioeléctricas en condiciones estáticas y dinámicas
4.4. Diseño de front-end analógico para bio-señales: amplificación, filtrado inicial, adaptación de impedancias y rechazo de modo común
4.5. Conversión analógico-digital, resolución, frecuencia de muestreo y requisitos de adquisición según tipo de señal y objetivo diagnóstico o de monitoreo
4.6. Sistemas multicanal, sincronización temporal y adquisición integrada de datos fisiológicos provenientes de distintas fuentes sensoriales
4.7. Artefactos de movimiento, interferencia eléctrica, ruido muscular, variabilidad del contacto y otras fuentes de distorsión durante la adquisición
4.8. Arquitecturas embebidas, módulos portátiles y plataformas wearables para monitoreo fisiológico continuo en tiempo real
4.9. Seguridad eléctrica, aislamiento del paciente, integridad del dato y protección del usuario en sistemas bioinstrumentados de adquisición
4.10. Diseño de cadenas de adquisición robustas para asegurar calidad de señal, confiabilidad del sistema y utilidad clínica o funcional de la información capturada
5.1. Fundamentos del procesamiento digital de bio-señales y particularidades de las señales biológicas frente a otras señales de ingeniería
5.2. Preprocesamiento de señales: filtrado, corrección de línea de base, normalización, segmentación y eliminación de artefactos
5.3. Análisis temporal de amplitud, morfología, eventos, intervalos, variabilidad y patrones dinámicos en señales fisiológicas continuas y discretas
5.4. Transformada de Fourier, análisis espectral, densidad de potencia y contenido frecuencial en bio-señales periódicas, cuasi-periódicas y estocásticas
5.5. Métodos tiempo-frecuencia como wavelets, STFT y enfoques adaptativos para señales no estacionarias y fenómenos fisiológicos transitorios
5.6. Extracción de características lineales y no lineales para clasificación, diagnóstico, detección de eventos y estimación del estado fisiológico
5.7. Análisis de variabilidad, entropía, complejidad y dinámica no lineal en bio-señales asociadas a regulación autonómica y control biológico
5.8. Fusión de datos multimodales y combinación de bio-señales heterogéneas para aumentar sensibilidad diagnóstica y robustez interpretativa
5.9. Validación de algoritmos de procesamiento mediante bases de datos, anotación experta, métricas de desempeño y análisis de error
5.10. Construcción de pipelines de procesamiento digital orientados a transformar señales biológicas crudas en información interpretable, fiable y clínicamente relevante
6.1. Fundamentos de inteligencia artificial aplicada a biosensores y bio-señales y diferencias entre enfoques estadísticos clásicos y modelos de aprendizaje automático
6.2. Preparación de datos biológicos para modelado: etiquetado, limpieza, balanceo, reducción de dimensionalidad y gestión de bases multimodales
6.3. Modelos supervisados, no supervisados y semisupervisados para clasificación de estados fisiológicos, detección de anomalías y agrupamiento de patrones
6.4. Redes neuronales profundas, modelos convolucionales, recurrentes y transformadores aplicados a señales temporales, imágenes biosensoras y secuencias fisiológicas
6.5. Detección automática de eventos, segmentación de señales, reconocimiento de patrones y apoyo a diagnóstico mediante IA biomédica
6.6. Modelos predictivos para monitoreo continuo, deterioro fisiológico, respuesta terapéutica, fatiga, estrés o progresión de enfermedad
6.7. Explicabilidad, interpretabilidad y trazabilidad de decisiones algorítmicas en sistemas de biosensado con implicación clínica o crítica
6.8. Validación cruzada, generalización, sobreajuste y robustez de modelos entrenados con bio-señales sujetas a alta variabilidad interindividual
6.9. Integración de IA en dispositivos edge, plataformas móviles y sistemas conectados para análisis en tiempo real y asistencia a la decisión
6.10. Diseño de ecosistemas inteligentes de biosensado capaces de combinar adquisición, procesamiento y analítica avanzada con confiabilidad y relevancia aplicada
7.1. Fundamentos de biosensores wearables y requisitos de diseño para monitoreo continuo en piel, prendas inteligentes y accesorios biomédicos
7.2. Biosensores implantables y desafíos asociados a encapsulado, biocompatibilidad, respuesta inflamatoria, estabilidad a largo plazo y transmisión de datos
7.3. Microfluídica aplicada a biosensado y manipulación de pequeñas muestras biológicas para diagnóstico rápido y análisis descentralizado
7.4. Plataformas lab-on-a-chip y organ-on-chip como sistemas integrados de detección, reacción, separación y lectura de bio-señales o biomarcadores
7.5. Detección en saliva, sudor, lágrimas, sangre capilar y otros fluidos accesibles para monitoreo no invasivo o mínimamente invasivo
7.6. Integración entre sensores, microbombas, válvulas, electrónica y comunicación inalámbrica en dispositivos compactos de diagnóstico y seguimiento
7.7. Aplicaciones en diabetes, enfermedades cardiovasculares, neurología, deporte, salud ocupacional, rehabilitación y medicina preventiva personalizada
7.8. Gestión energética, autonomía, miniaturización y confort del usuario en dispositivos biosensores de uso prolongado o continuo
7.9. Fiabilidad analítica en entornos reales y desafíos de calibración, interferencia, variabilidad de muestra y adherencia del usuario
7.10. Construcción de soluciones avanzadas de biosensado portátil e implantable orientadas a diagnóstico distribuido, monitoreo inteligente y salud conectada
8.1. Fundamentos de validación analítica y funcional de biosensores y sistemas de bio-señales en contextos experimentales, clínicos e industriales
8.2. Parámetros de desempeño metrológico: exactitud, precisión, linealidad, sensibilidad, especificidad, repetibilidad, reproducibilidad y estabilidad
8.3. Protocolos de calibración para sensores bioquímicos, bioeléctricos y multimodales en condiciones de laboratorio y uso real
8.4. Validación clínica y comparación frente a gold standards, métodos de referencia y criterios de aceptación de desempeño biomédico
8.5. Ensayos de biocompatibilidad, esterilidad, seguridad eléctrica, integridad de software y confiabilidad de sistemas integrados de biosensado
8.6. Gestión de incertidumbre, deriva, envejecimiento y control de calidad del dato en biosensores sometidos a uso prolongado o condiciones complejas
8.7. Documentación técnica, trazabilidad de diseño y verificación de requisitos a lo largo del ciclo de desarrollo del dispositivo
8.8. Marco regulatorio y normativo aplicable a dispositivos médicos, wearables de salud, equipos de monitoreo y sistemas de apoyo diagnóstico
8.9. Gestión de riesgo, ciberseguridad, protección de datos y consideraciones éticas asociadas al uso de bio-señales sensibles y biosensores conectados
8.10. Construcción de estrategias de aseguramiento de calidad y conformidad regulatoria para llevar biosensores y algoritmos de bio-señales hacia aplicaciones reales seguras
9.1. Aplicaciones de biosensores y bio-señales en diagnóstico clínico, cribado, monitorización hospitalaria, cuidados domiciliarios y telemedicina
9.2. Uso de bio-señales en neurología, cardiología, rehabilitación, medicina del sueño, salud mental y monitoreo de pacientes críticos o crónicos
9.3. Aplicaciones en deporte y rendimiento humano mediante seguimiento fisiológico, análisis neuromuscular, fatiga y control de carga interna
9.4. Biosensado en ergonomía, salud ocupacional y vigilancia de exposición, estrés, fatiga y seguridad de trabajadores en entornos exigentes
9.5. Integración de biosensores en interfaces cerebro-computadora, prótesis inteligentes, robótica asistiva y neurotecnología aplicada
9.6. Aplicaciones en bioprocesos, control industrial, seguridad alimentaria, monitoreo ambiental y detección rápida de agentes biológicos o químicos
9.7. Investigación traslacional y uso de biosensores como plataforma para medicina personalizada, ensayos clínicos y estudios fisiológicos avanzados
9.8. Ecosistemas de salud digital, plataformas de monitoreo remoto y analítica poblacional basada en datos fisiológicos y biomarcadores continuos
9.9. Limitaciones actuales y retos de interoperabilidad, escalabilidad, aceptación clínica y adopción masiva de tecnologías de biosensado
9.10. Construcción de visiones integradas de aplicación donde biosensores, bio-señales, IA y conectividad convergen para transformar diagnóstico, tratamiento y prevención
10.1. Definición del caso de estudio: variable biológica, bio-señal, población objetivo y contexto de aplicación clínica, deportiva, industrial o investigativa
10.2. Formulación del problema de ingeniería y establecimiento de requerimientos funcionales, analíticos, ergonómicos y regulatorios del sistema propuesto
10.3. Selección del principio de transducción, del bioreceptor o del esquema de adquisición de señal más adecuado para el objetivo planteado
10.4. Diseño conceptual del biosensor o del sistema bioinstrumentado con definición de materiales, arquitectura electrónica y estrategia de adquisición de datos
10.5. Desarrollo del pipeline de procesamiento de bio-señales con técnicas de filtrado, extracción de características, clasificación o análisis predictivo
10.6. Integración de validación experimental, criterios metrológicos y estrategia de comparación frente a métodos de referencia o estándares de desempeño
10.7. Evaluación de viabilidad técnica, robustez analítica, usabilidad, seguridad y potencial de implementación real del sistema diseñado
10.8. Consideración de requisitos de miniaturización, conectividad, gestión de datos, ciberseguridad y cumplimiento regulatorio en la propuesta final
10.9. Redacción de la memoria técnica integral con justificación biológica, fisicoquímica, electrónica, computacional y aplicada del proyecto desarrollado
10.10. Presentación y defensa del proyecto final con validación global de la solución de ingeniería de biosensores y procesamiento de bio-señales elaborada
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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”).