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Formación a lo largo de la vida

enero 18, 2024Uncategorizedadmin

Formación a lo largo de la vida desde Linkedin

https://www.linkedin.com/pulse/formaci%C3%B3n-lo-largo-de-la-vida-pedro-s%C3%A1nchez-ortega-nai7f?utm_source=share&utm_medium=member_android&utm_campaign=share_via

XNAT

enero 17, 2024Uncategorizedadmin

La plataforma XNAT (Extensible Neuroimaging Archive Toolkit) es un software de código abierto especializado en la gestión, almacenamiento, procesamiento e intercambio de imágenes biomédicas y datos asociados para la investigación científica. Desarrollado originalmente por la Universidad de Washington y actualmente mantenido en colaboración con instituciones como la Universidad de Harvard, es el estándar de informática médica para gestionar grandes repositorios de neuroimagen, oncología y ensayos clínicos globales. [1, 2, 3]

Funciones Principales de XNAT

Almacenamiento Centralizado: Organiza de forma segura archivos en formato DICOM y otros formatos bioinformáticos.
Anonimización Automática: Elimina los datos de identidad del paciente antes de la carga para cumplir con normativas de privacidad.
Procesamiento en Canal: Conecta con recursos computacionales para ejecutar tuberías (pipelines) automáticas de análisis.
Control de Acceso: Permite configurar permisos específicos para propietarios, miembros o colaboradores sin requerir intervención de administradores.
Herramientas de Anotación: Facilita la revisión visual, marcado y catalogación de regiones de interés dentro de las imágenes médicas. [3, 4, 5]

Interconectividad y Acceso a Datos

XNAT es altamente flexible debido a su arquitectura extensible y permite la interacción con datos a través de tres vías principales: [3, 4]

Interfaz Web: Carga y descarga manual de archivos para investigadores de todos los niveles.
Protocolo DICOM: Comunicación directa con escáneres de resonancia magnética (RM) o tomografía (TC).
API REST: Interfaz de programación que posibilita automatizaciones complejas, scripts en línea de comandos y conexión con terceras herramientas. [3, 4, 6]

Casos de Uso Destacados

BIMCV (Comunidad Valenciana): El Banco de Imágenes Médicas de la Comunidad Valenciana aloja sus repositorios abiertos en XNAT para dar soporte a proyectos de I+D e Inteligencia Artificial. [7]
BarcelonaBETA Brain Research Center (BBRC): Utiliza un sistema online basado en XNAT acoplado a sus escáneres de resonancia magnética para sus proyectos de investigación en el estudio del Alzheimer. [8]
Consorcio Europeo PATH2XNAT: Un proyecto pionero que expande XNAT hacia la Patómica Digital y la Transcriptómica Espacial, conectándolo de forma directa con la plataforma de análisis genómico Galaxy. [9]

Para obtener documentación detallada, módulos adicionales o guías de instalación, puedes visitar el sitio web oficial de XNAT.org. [2]

Aplicaciones interesantes: instalar un servidor propio de XNAT, conectarlo a un escáner médico en particular o automatizar el análisis de datos mediante su API?

[1] https://www.xnat.org

[2] https://www.xnat.org

[3] https://www.youtube.com

[4] https://bimcv.cipf.es

[5] https://www.youtube.com

[6] https://bimcv.cipf.es

[7] https://datos.gob.es

[8] https://www.barcelonabeta.org

[9] https://www.germanstrias.org

Solo tú puedes decidir qué hacer con el tiempo que te ha tocado vivir

enero 16, 2024Uncategorizedadmin

El Señor de los Anillos

Estrategia de Inteligencia Artificial 2024

enero 15, 2024Uncategorizedadmin

https://portal.mineco.gob.es/es-es/digitalizacionIA/Documents/Estrategia_IA_2024.pdf

Surfeando el cambio

enero 14, 2024UncategorizedLibrosadmin

Change mindset: surfeando el cambio

Libros – Pilar Jericó Oficial

https://www.pilarjerico.com/libros/

Caos

enero 13, 2024Uncategorizedadmin

marcha ritmica

enero 12, 2024Uncategorizedadmin

En el ámbito biomédico y de investigación en locomoción humana, no se suelen utilizar reproductores de música comerciales (como Spotify), ya que estos alteran el tono de la canción si se cambia la velocidad. Los laboratorios y clínicas de Musicoterapia Neurológica y Biomecánica emplean bases de datos estandarizadas y softwares específicos capaces de manipular el pulso o sincronizarse con sensores de marcha en tiempo real. [1]

Las herramientas, softwares y bases de datos más relevantes utilizados en la investigación científica son los siguientes:

1. Aplicaciones Clínicas y Sistemas de Bucle Cerrado (Biofeedback)

Estos sistemas son los más avanzados en investigación porque utilizan sensores inerciales en las zapatillas de los pacientes para medir su cadencia en tiempo real y adaptar automáticamente el BPM de la música (bucle cerrado).

BeatMove / BeatWalk: Es uno de los sistemas de salud digital más validados y citados en ensayos clínicos recientes para la enfermedad de Parkinson. Desarrollado originalmente dentro del proyecto europeo BeatHealth, este software detecta la velocidad de marcha del paciente y selecciona pistas musicales adaptando el tempo exacto de manera inteligente y fluida para guiar sus pasos. [2, 3, 4]
GotRhythm: Un software específico para iPhone utilizado en laboratorios de neurorehabilitación. Integra bibliotecas musicales personales y las combina con sensores ponibles (wearables) para aplicar protocolos personalizados de Estimulación Auditiva Rítmica (RAS) y registrar la precisión del pisado respecto al pulso musical. [5]
RightGait (Gait training system): Un software de laboratorio profesional que procesa música de alta calidad con BPMs ajustables y algoritmos específicos para sincronizar la estimulación auditiva con las anomalías de la marcha (Ictus, Parálisis Cerebral o Parkinson). [1]

2. Estándares y Bases de Datos Musicales en Investigación

Para que un estudio biomédico sea reproducible, los investigadores necesitan canciones cuyos metadatos rítmicos estén perfectamente indexados:

Bases de datos de “Music Information Retrieval” (MIR): Los laboratorios utilizan repositorios de acceso científico, como Million Song Dataset o colecciones de AcousticBrainz, para filtrar miles de canciones mediante algoritmos que extraen de forma matemática el BPM, el compás (anteponiendo compases de 4/4 o 2/4) y la “fuerza del pulso” (beat salience).
Protocolo de Selección en Ensayos Clínicos: En la práctica metodológica estándar (como se describe en publicaciones en ScienceDirect), se suele construir un repositorio interno de canciones de géneros muy rítmicos (música disco, pop, marchas). Posteriormente, se procesan de forma personalizada: se elimina la voz si causa distracción y se fijan de forma estricta los rangos (por ejemplo, normalizar todo a 110-130 BPM).

3. Software de Edición y Control Paramétrico (Manipulación de BPM)

Cuando los laboratorios crean sus propios estímulos para los experimentos de marcha, recurren a herramientas de Digital Audio Workstations (DAW) y algoritmos específicos:

Audacity (con extensión Paulstretch / Change Tempo): Es el software libre preferido en investigación biomédica para la preparación de estímulos. Cuenta con un algoritmo de modificación de tiempo de alta fidelidad que permite alterar los BPMs exactos de cualquier canción (subir o bajar la velocidad) sin alterar el tono (pitch) y sin distorsionar las frecuencias.
Librerías de código (Python/R): Para experimentos automatizados, se utiliza la librería de código abierto Librosa (en Python). Permite a los ingenieros biomédicos cargar un archivo de audio, detectar de forma exacta los milisegundos donde ocurren los impactos del ritmo (onset detection) y programar sistemas que disparen la música coordinada con una cinta de correr biomecánica. [7]

[1] https://www.rightgaitandposture.com

[2] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov

[3] https://www.sciencedirect.com

[4] https://parkinsonsnewstoday.com

[5] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov

[6] https://lermagazine.com

[7] https://www.sciencedirect.com