Programa del congreso

En este trabajo se desarrolla un método para optimizar la arquitectura de una red neuronal profunda. Se enmarca en un proyecto en el que se analizan imágenes dermatoscópicas para detectar la presencia o no de patrones representativos del carcinoma basocelular (BCC). Previa a la optimización de la arquitectura, se parte de una red neuronal que obtiene una sensibilidad de 0,7854 y un especificidad igual a 0,8187. Con la arquitectura encontrada se mejoran los resultados, obteniéndose una sensibilidad igual a 0,902 y una especificidad 0,8219

The present work describes the adaptations performed to a prototype of a smart bioimpedance spectroscopy device for use in the operating room and its application to the study of graft viability in the kidney transplantation process. The main novelties of the work compared to a previous prototype are related to the incorporation of improvements so that the device can be used autonomously by the clinical team in the operating room, without the need for intervention by technical staff. Other work improvements have been related to the research and development of a sterilizable electrode system, an optimization of the input impedance of the sensorization stage and a new measurement approach that improves the repeatability of bioimpedance estimations.

Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) patients often suffer from muscular atrophy of the peripheral muscles, which negatively influences physical activity capacity, quality of life, and even survival. However, muscle evaluation has not been commonly incorporated into clinical practice due to the complexity and cost of the reference techniques. In this work, a prototype of a smart, easy-to-use and low-cost bioimpedance device for body composition analysis has been adapted to perform measurements in the quadriceps region and its application to the evaluation of muscle atrophy in patients with COPD. The device has been validated technically in laboratory and clinically in a controlled hospital setting. In a first evaluation in with COPD patients, the correlation of the quadriceps muscle thickness obtained by a reference method (echography) was analyzed with respect to the bioimpedance parameters estimated by the prototype. The results of the correlation analysis confirm the feasibility of the approach and encourage further investigation with the prototype.

Los avances de la última década en cuanto a algoritmos y computación se refiere han proporcionado la posibilidad de desarrollar modelos de aprendizaje profundo cada vez más complejos y versátiles. En este artículo se discute la viabilidad de una red neuronal profunda, Deeplabv3+, para la segmentación semántica de retinografías con el propósito de ayudar al diagnóstico del glaucoma. Con este objetivo se pretende segmentar las regiones conocidas como disco óptico y excavación, cuya relación permite conocer el estado de la enfermedad. Los resultados demuestran la viabilidad de utilizar este tipo de modelos para segmentar imágenes médicas con precisión, pudiendo aportar cierta ayuda al personal sanitario.

Este artículo describe un método robusto y eficiente para la segmentación y medida del grosor de la capa de fibras nerviosas de la retina en tomografías de coherencia óptica, también llamadas OCTs. El método se basa en la segmentación eficaz de la capa de fibras mediante morfología matemática y su

posterior ajuste de forma precisa al contorno real de la misma mediante una implementación de contornos activos. Para poder comprobar la validez del método propuesto, se ha evaluado con una base de datos que contiene 290 OCTs pertenecientes a 145 pacientes y dichos resultados se han comparado con los obtenidos mediante ”el escáner” empleado en oftalmología para realizar dicho cálculo.