Énfasis en Ingeniería Biomédica

Ciencia, Tecnología y Sociedad

Seminario Formulación Proyectos

El objetivo de este curso es complementar la formación de los estudiantes de la Maestría en Ingeniería Electrónica en las áreas de anatomía y fisiología del ser humano. Principalmente, aquellos que estén cursando la línea de ingeniería biomédica y sea necesario para el desarrollo de su trabajo de grado. Se busca que al final el curso el estudiante pueda: exponer los conocimientos básicos de la estructura y funcionamiento de los seres vivos: anatomía y fisiología, comprender la relación existente entre estructura y su función, interpretar variables y parámetros característicos de sistemas biológicos, y aplicar herramientas matemáticas e informáticas al análisis de procesos fisiológicos.

La asignatura busca fomentar y desarrollar las capacidades y competencias necesarias para la definición, puesta en marcha, gestión y cierre de proyectos de I+D, tanto en empresas privadas como en organismos públicos.

Diversos problemas de la Ingeniería pueden ser representados a través de Modelos Matemáticos, los cuales con frecuencia están planteados a través de variables que cambian en el tiempo y en el espacio. Debido a la complejidad de estos problemas se hacen necesarios, la selección de métodos numéricos adecuados y la construcción de algoritmos eficientes. Al finalizar esta asignatura el estudiante estará en capacidad de identificar e implementar los métodos numéricos que mejor se ajustan, para dar solución a problemas específicos.

En esta asignatura se busca desarrollar una base matemática conceptual, necesaria para abordar los cursos electivos y proyectos de investigación de los programas de Doctorado y Maestría en Ingeniería, desde la perspectiva de aleatoriedad de las variables que modelan los sistemas dinámicos. Busca exponer y aplicar los conceptos de procesos estocásticos en tareas de modelado y análisis de sistemas de: control, telecomunicaciones, potencia, mercados de energía, económicos y biomédicos primordialmente.

En este programa se deben cursar un total de 16 créditos en electivas. Para más información, consultar en la pestaña "Detalle de electivas"

La asignatura enseña los fundamentos teóricos, metodológicos y estructurales de las estrategias de investigación. El objetivo es desarrollar capacidades en los estudiantes, para la resolución de problemas de investigación disciplinar, mediante el diseño de proyectos, en el marco de la apropiación y generación de conocimiento.

El trabajo de grado se desarrolla de manera gradual y por etapas. Inicia con el Seminario de metodologías de investigación, que se desarrolla en las primeras ocho (8) semanas del primer semestre. Continúa la formulación de la propuesta del Proyecto de Grado, con la asesoría del director del proyecto, durante las segundas ocho (8) semanas del mismo semestre. Al finalizar el primer semestre se presenta la propuesta de proyecto de grado para evaluación por pares. Los créditos de seminario de metodología de la investigación y propuesta de trabajo de grado, no tienen nota numérica, y su evaluación es de aprobado o no aprobado, por el profesor de la asignatura, y el comité de la maestría, respectivamente.

Con el desarrollo de este trabajo se busca que el estudiante afiance las competencias necesarias para desarrollar una investigación aplicada, que sea innovadora, pertinente, y busque mejorar algún método de análisis, diseño o implementación de un sistema, en el énfasis elegido. Para que un estudiante pueda tener derecho a la sustentación, debe haber cumplido y aprobado la totalidad de los créditos de trabajo de grado; además, y de entregar oportunamente el documento final de trabajo de grado junto con un artículo terminado, y listo para someter a una revista de divulgación o científica indexada.

Con el desarrollo de este trabajo se busca que el estudiante afiance las competencias necesarias para desarrollar una investigación aplicada, que sea innovadora, pertinente, y busque mejorar algún método de análisis, diseño o implementación de un sistema, en el énfasis elegido. Para que un estudiante pueda tener derecho a la sustentación, debe haber cumplido y aprobado la totalidad de los créditos de trabajo de grado; además, y de entregar oportunamente el documento final de trabajo de grado junto con un artículo terminado, y listo para someter a una revista de divulgación o científica indexada.

Herramientas, técnicas y tecnologías útiles para el desarrollo de un trabajo de grado, hardware embebido (entornos de desarrollo), TICs, Ensayos y experimentos.

El principal objetivo de esta asignatura es introducir a los estudiantes en una nueva área de especialización tecnológica aplicada a la igualdad social y a facilitar la vida independiente de las personas con diversidad funcional y mayores. El estudiante debe estar en capacidad de introducir tecnologías avanzadas en procesos de rehabilitación, especialmente en aquellos que tienen que ver con problemas cognitivos y motores

A través de este curso, los estudiantes aprenderán técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes. La primera parte del curso aborda la introducción a la herramienta que se utilizará para implementar dichas técnicas, así como el modelamiento del ruido que afecta a las imágenes. La segunda parte busca el acercamiento a técnicas adaptativas para el mejoramiento y la reducción del ruido en las imágenes digitales. Luego se discutirán técnicas avanzadas para la segmentación y la extracción de características en la imagen. Adicionalmente, se abordarán temáticas actuales, especialmente las relacionadas con las nuevas tendencias de procesamiento y análisis de imágenes digitales.

A través de este curso, los estudiantes aprenderán las principales técnicas de reconocimiento automático de patrones y aprendizaje automático. La primera parte del curso trata brevemente sobre el procesamiento de señales y la extracción de características. La segunda parte busca el acercamiento con técnicas de aprendizaje supervisado: redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vectorial. Luego se discutirán técnicas de aprendizaje no supervisado que incluyen algoritmos de agrupamiento (clústering), reducción de dimensión y finalmente una introducción a boosting. Finalmente, se introducirán conceptos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y sus aplicaciones.

En esta asignatura se estudiarán conceptos matemáticos del pre-procesamiento y análisis de señales e imágenes médicas, partiendo desde una aproximación de casos de estudio. Se empezará desarrollando una formulación de problemas actuales, basados en revisión bibliográfica especializada, para luego pasar a la implementación de soluciones, con ayuda de herramientas computacionales.

Esta asignatura proporciona a los estudiantes de la Maestría conocimientos y métodos para el diseño de sistemas robóticos para su uso en neurorehabilitación y tecnologías de asistencia centradas en el paciente. Los conceptos de robótica clásicos, como precisión y repetitividad son aplicados a la medicina. Al finalizar el curso, el estudiante estará en la capacidad de introducir tecnologías avanzadas en procesos de rehabilitación, especialmente en aquellos que tienen que ver con problemas motores.