Taller: Analizando información cerebral

Capacidad: 30 estudiantes

Lugar: Centro de cómputo o laboratorio de Ingeniería biomédica avanzada. Si es en el centro de cómputo se requiere Matlab, si es en laboratorio de IBA los estudiantes deben llevar su computadora con Matlab.

Propuesta de horario: 1 y 2 sept 16-20 hrs

Resumen:
Este taller teórico-práctico está diseñado para dotar a los asistentes de las competencias esenciales en el análisis de señales de electroencefalografía (EEG), abarcando desde las etapas iniciales de limpieza hasta la visualización avanzada de resultados. El programa se estructura en cuatro bloques clave: Pre-procesamiento Básico: Se introducirán las herramientas fundamentales para limpiar la señal cruda, identificar y eliminar artefactos (oculares y musculares) y gestionar canales ruidosos para asegurar la calidad de los datos. Métricas del EEG y Potenciales Evocados (ERPs): Se abordará la extracción de métricas clave del EEG y el procesamiento de Potenciales Relacionados con Eventos (ERPs). Localización de Fuentes: El objetivo es localizar las fuentes corticales subyacentes que explican las diferencias observadas en los campos relacionados con eventos. Estadística de Clústeres y Visualización: Se aplicará análisis estadístico para lidiar con el problema de las comparaciones múltiples en datos espaciotemporales. Finalmente, se utilizarán herramientas para la visualización de la información, creando mapas topográficos y gráficos temporales.

Guadalupe Dorantes Méndez realizó su licenciatura en Ingeniería Biomédica y Maestría en Ciencias en la Universidad Autónoma Metropolitana – Iztapalapa. Obtuvo su doctorado en Bioingeniería en el Politécnico de Milán, Italia. Obtuvo una posición de investigador en el Politécnico de Milán y posteriormente se integró a la Universidad Autónoma de San Luis Potosí donde es profesora – investigadora en la Licenciatura de Ingeniería Biomédica y en el Posgrado (PNPC) de Ingeniería Electrónica y el posgrado de Ciencias de la Vida. Posee el perfil deseable PROMEP, forma parte del Sistema Nacional de Investigadores nivel I, es líder del cuerpo académico de Ingeniería Biomédica y editora asociada de IEEE Latin America Transactions. Sus áreas de interés son procesamiento de señales cardiovasculares, interacciones fisiológicas, técnicas de procesamiento multivariado, inteligencia artifical e instrumentación biomédica. Es autora de 85 publicaciones entre revistas indexadas y congresos nacionales e internacionales. Ha sido asesora de 11 estudiantes de maestría, 3 de doctorado y 16 de licenciatura.