Research output per year
Research output per year
Project Details
General Objective
Analizar nuevos índices para predecir el éxito o fracaso de la extubación de pacientes asistidos mediante ventilación mecánica a partir de las señales electrocardiográfica y de flujo respiratorio implementando técnicas de procesamiento de señales y métodos inteligencia artificial.
Specific Objectives
- Realizar un estudio de las técnicas de procesamiento de señales y métodos de inteligencia artificial que permitan analizar señales biomédicas como son las electrocardiográficas (ECG) y de flujo respiratorio (FLW)
- Diseñar los algoritmos necesarios para el preprocesamiento y procesamiento de estas señales (ECG y FLW) registradas en pacientes asistidos por ventilación mecánica, utilizando técnicas del dominio temporal, del dominio frecuencial y representaciones tiempo-frecuencia
- Diseñar los algoritmos de balanceo de clases, reducción de dimensionalidad, selección de características y clasificación de grupos con el objetivo de establecer los índices para predecir el éxito o fracaso del proceso de extubación de un paciente asistido por un ventilador mecánico
-Realizar un análisis estadístico de los nuevos índices obtenidos del sistema de clasificación de los datos con las diferentes técnicas, para predecir el éxito o fracaso de la extubación de un paciente asistido por ventilación mecánica
- Diseñar los algoritmos necesarios para el preprocesamiento y procesamiento de estas señales (ECG y FLW) registradas en pacientes asistidos por ventilación mecánica, utilizando técnicas del dominio temporal, del dominio frecuencial y representaciones tiempo-frecuencia
- Diseñar los algoritmos de balanceo de clases, reducción de dimensionalidad, selección de características y clasificación de grupos con el objetivo de establecer los índices para predecir el éxito o fracaso del proceso de extubación de un paciente asistido por un ventilador mecánico
-Realizar un análisis estadístico de los nuevos índices obtenidos del sistema de clasificación de los datos con las diferentes técnicas, para predecir el éxito o fracaso de la extubación de un paciente asistido por ventilación mecánica
| Short title | Extubación ventilador mecánico |
|---|---|
| Status | Finished |
| Effective start/end date | 1/08/23 → 31/07/25 |
Funding
- Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación en Colombia: COP156,000,000.00
- Universidad Autónoma de Bucaramanga
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
-
SDG 3 Good Health and Well-being
Enfoques Temáticos Institucionales
- Transición energética
Research Areas UNAB
- Automatización y Control
Status
- In progress
Socioeconomic Objective
- Health
Fingerprint
Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.
-
Proyecto Investigación
Gonzalez Acevedo, H. (Photographer), 19 Feb 2026Research output: Public Disclosure of Science › Digital Content
-
Video: ANALISIS DE NUEVOS ÍNDICES DE LAS SEÑALES ELECTROCARDIOGRÁFICA Y DE FLUJO RESPIRATORIO PARA PREDECIR EL ÉXITO O FRACASO DEL PROCESO DE EXTUBACIÓN DE PACIENTES ASISTIDOS POR VENTILACION MECÁNICA
Gonzalez Acevedo, H. (Photographer), 19 Feb 2026Research output: Public Disclosure of Science › Digital Content
-
Análisis de nuevos índices de las señales electrocardiográficas y de flujo respiratorio para predecir el éxito o fracaso del proceso de extubación de pacientes asistidos por ventilación mecánica
Gonzalez Acevedo, H., 11 Jun 2025, Análisis de nuevos índices de las señales electrocardiográficas y de flujo respiratorio para predecir el éxito o fracaso del proceso de extubación de pacientes asistidos por ventilación mecánica.Research output: Book / Book Chapter / Report › Final Report › peer-review