El Diplomado en Adquisición Segura de ECG/PPG/EEG/EMG profundiza en las metodologías para la adquisición precisa y segura de señales biomédicas clave, incluyendo ECG (electrocardiograma), PPG (fotopletismografía), EEG (electroencefalograma) y EMG (electromiografía). El programa integra conocimientos de electrónica médica, procesamiento de señales y seguridad de datos, abordando la implementación de sistemas de adquisición con énfasis en la protección de datos del paciente y el cumplimiento de normativas sanitarias.
Se centra en la aplicación de técnicas avanzadas de filtrado y análisis de señales biomédicas, el desarrollo de interfaces seguras y el diseño de protocolos de almacenamiento y transmisión de datos que cumplan con los más altos estándares de confidencialidad y seguridad. Se imparten habilidades prácticas en laboratorios equipados con herramientas para el diseño de circuitos biomédicos, simulación de señales y validación de sistemas. La formación prepara a profesionales para roles en investigación biomédica, ingeniería clínica y desarrollo de dispositivos médicos, con un enfoque en la ética y la privacidad de datos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): ECG, PPG, EEG, EMG, adquisición de señales biomédicas, electrónica médica, procesamiento de señales, seguridad de datos, privacidad de datos, dispositivos médicos, diplomado biomédico.
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1. **Fundamentos de las Señales Biomédicas:**
* Comprender la naturaleza y origen de las señales ECG, PPG, EEG y EMG.
* Explorar la anatomía y fisiología relacionada con cada señal.
* Dominar la terminología y los conceptos clave de bioingeniería.
2. **Adquisición de Señales Biomédicas:**
* Seleccionar y configurar equipos de adquisición de datos (sensores, amplificadores, filtros).
* Optimizar la configuración para minimizar el ruido y mejorar la calidad de la señal.
* Aplicar técnicas de calibración y verificación de la adquisición.
3. **Procesamiento de Señales ECG:**
* Aplicar filtros digitales para eliminar artefactos y mejorar la visibilidad de las señales.
* Identificar y analizar los componentes de la onda P, QRS y T.
* Estimar la frecuencia cardíaca, variabilidad y otras métricas importantes.
4. **Procesamiento de Señales PPG:**
* Remover el ruido y los artefactos, incluidos los movimientos.
* Calcular métricas como la saturación de oxígeno en sangre (SpO2) y la frecuencia del pulso.
* Analizar la morfología de la señal PPG para evaluar la función vascular.
5. **Procesamiento de Señales EEG:**
* Identificar y eliminar artefactos (movimiento, parpadeo, actividad muscular).
* Analizar las bandas de frecuencia (delta, theta, alfa, beta, gamma).
* Interpretar patrones de actividad cerebral relacionados con estados y condiciones específicas.
6. **Procesamiento de Señales EMG:**
* Filtrar y amplificar las señales EMG para analizar la actividad muscular.
* Analizar la amplitud y frecuencia de las señales para evaluar la fatiga muscular.
* Aplicar técnicas de análisis para el control de prótesis y la rehabilitación.
7. **Análisis Avanzado de Señales Biomédicas:**
* Aplicar métodos de análisis espectral (FFT, Wavelet) para extraer información relevante.
* Utilizar algoritmos de machine learning para la clasificación y el diagnóstico.
* Interpretar resultados y generar informes precisos.
8. **Aplicaciones Clínicas y de Investigación:**
* Explorar el uso de las señales biomédicas en el diagnóstico y monitoreo de enfermedades cardíacas, neurológicas y musculares.
* Conocer estudios de casos reales y aplicaciones innovadoras.
* Desarrollar habilidades para la investigación en el campo de la bioingeniería.
9. **Ética y Regulación:**
* Comprender los aspectos éticos relacionados con el uso de datos biomédicos.
* Familiarizarse con las regulaciones y normativas relevantes (FDA, HIPAA).
* Asegurar la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes.
10. **Proyectos Prácticos y Estudio de Casos:**
* Implementar proyectos prácticos para aplicar los conocimientos adquiridos.
* Analizar datos reales de pacientes y realizar diagnósticos.
* Presentar resultados y conclusiones de manera clara y concisa.
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.
4. Diplomado en la Adquisición, Análisis y Seguridad de Bio-señales Complejas: ECG, PPG, EEG y EMG
**5. Diplomado de Vanguardia en Adquisición, Análisis y Seguridad de Bio-señales: ECG, PPG, EEG, EMG**
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.
Recomendaciones: Se sugiere contar con conocimientos básicos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Dominio del idioma Español (ES) o Inglés (EN) a nivel B2+ o C1. Se ofrecen programas de nivelación (*bridging tracks*) para cubrir posibles deficiencias en conocimientos previos.
1.1 Introducción a las Bio-señales: Definición y tipos (ECG, PPG, EEG, EMG)
1.2 Fundamentos de la fisiología subyacente a las señales biomédicas
1.3 Principios de adquisición de señales: sensores y transductores
1.4 Diseño de circuitos y hardware para la adquisición de señales
1.5 Diseño de circuitos y hardware para la adquisición de señales
1.6 El papel del filtrado en la eliminación de ruido y artefactos
1.7 Introducción a la seguridad y ética en la adquisición de bio-señales
1.8 Ejemplos de aplicaciones de bio-señales en la medicina y la investigación
1.9 Legislación de los datos obtenidos
1.10 Introducción a herramientas de software para el análisis básico de señales.
2.2 Definición y clasificación de bio-señales
2.2 Origen fisiológico de las bio-señales: ECG, PPG, EEG, EMG
2.3 Principios básicos de adquisición de señales
2.4 Componentes de un sistema de adquisición de bio-señales
2.5 Tipos de sensores y electrodos
2.6 Pre-procesamiento de señales: filtrado y amplificación
2.7 Introducción a la anatomía y fisiología relevantes
2.8 Normas y estándares en bio-señales
2.9 Introducción a las aplicaciones clínicas de las bio-señales
2.20 Consideraciones éticas en la adquisición de bio-señales
3.3 Fundamentos del Análisis de Señales Biomédicas: ECG, PPG, EEG y EMG
3.2 Técnicas de Procesamiento de Señales Biomédicas
3.3 Análisis de ECG: Detección de Anomalías y Diagnóstico
3.4 Análisis de PPG: Evaluación Cardiovascular y Monitorización
3.5 Análisis de EEG: Reconocimiento de Patrones y Aplicaciones Clínicas
3.6 Análisis de EMG: Evaluación Muscular y Aplicaciones
3.7 Implementación de Algoritmos y Software de Análisis
3.8 Seguridad de Datos y Protección de la Privacidad en Bio-señales
3.9 Normativas y Estándares en el Análisis de Bio-señales
3.30 Aplicaciones Clínicas y Investigación en Bio-señales: Casos Prácticos
4.4 Preprocesamiento de Señales Biomédicas: Filtrado digital, eliminación de artefactos.
4.2 Análisis en el Dominio del Tiempo: Detección de eventos, segmentación de señales.
4.3 Análisis en el Dominio de la Frecuencia: Transformada de Fourier, análisis espectral.
4.4 Análisis Tiempo-Frecuencia: Wavelets, análisis de short-time Fourier transform (STFT).
4.5 Análisis de Características: Extracción de características relevantes, morfología de las señales.
4.6 Técnicas de Clasificación: Machine learning aplicado a bio-señales, modelos predictivos.
4.7 Análisis de Conectividad: Coherencia, sincronización, análisis de redes neuronales.
4.8 Métodos de Visualización Avanzados: Mapas de calor, visualización 3D de datos biomédicos.
4.9 Análisis de Señales Multimodales: Integración de datos de diferentes bio-señales.
4.40 Evaluación y Validación: Validación de algoritmos, métricas de rendimiento.
5.5 ¿Qué son las bio-señales?: ECG, PPG, EEG, EMG
5.5 Fundamentos de la adquisición de bio-señales
5.3 Tipos de transductores y sensores biomédicos
5.4 Electrodos y sistemas de adquisición: configuración y uso
5.5 Hardware y software para la adquisición de datos
5.6 Principios de la interfaz hombre-máquina (IHM) en bio-señales
5.7 Calibración y verificación de equipos
5.8 Consideraciones éticas y legales en la adquisición de bio-señales
5.9 Introducción a la seguridad de los datos biomédicos
5.50 Introducción al análisis básico de señales
6.6 Fundamentos del ECG: fisiología cardíaca y registro electrocardiográfico
6.2 Fundamentos del PPG: principios de la fotopletismografía y aplicaciones
6.3 Fundamentos del EEG: actividad cerebral y registro electroencefalográfico
6.4 Fundamentos del EMG: actividad muscular y registro electromiográfico
6.5 Preprocesamiento de señales biomédicas: filtrado y reducción de ruido
6.6 Análisis de dominio del tiempo: detección de eventos y características
6.7 Análisis de dominio de la frecuencia: transformada de Fourier y espectrogramas
6.8 Análisis de características avanzadas: morfología, latencia y amplitud
6.9 Técnicas de clasificación y diagnóstico: algoritmos y aplicaciones
6.60 Seguridad y protección de datos en bio-señales
7.7 Definición y Clasificación de Bio-señales: ECG, PPG, EEG, EMG
7.2 Fundamentos Físicos y Fisiológicos de las Bio-señales
7.3 Introducción a los Sistemas de Adquisición de Señales Biomédicas
7.4 Componentes de un Sistema de Adquisición: Sensores, Amplificadores, Filtros
7.7 Principios de Conversión Analógica-Digital (ADC) y Digitalización
7.6 Consideraciones para la Selección de Equipos de Adquisición
7.7 Conceptos de Muestreo, Resolución y Frecuencia de Muestreo
7.8 Diseño Experimental: Protocolos y Preparación del Sujeto
7.9 Normativas y Estándares en la Adquisición de Bio-señales
7.70 Seguridad Eléctrica y Biocompatibilidad en la Adquisición
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.
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