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ANÁLISIS NO LINEAL DE SEÑALES FISIOLÓGICAS EN MEDICINA DEPORTIVA
OBJETIVOS DEL CURSO
•
Aprender a interpretar las series temporales biológicas:
obtención, visualización, análisis e interpretación.
•
Comprender los conceptos de análisis nolineal, fractal y
multiescala para series temporales fisiológicas.
•
Familizarizar al alumno con la utilización de las técnicas no
lineales sobre señales reales de fisiología del deporte.
¡Tráete tus datos! Te ayudamos a aplicar las técnicas
explicadas en el curso y realizar un análisis completo de tus
señales fisiológicas. Pide información en Secretariado
Tecnológico <[email protected]>.
•
NÚMERO DE PLAZAS: 30. El inicio del curso queda condicionado
al número mínimo de alumnos matriculados.
•
DOCUMENTACIÓN A ADJUNTAR: contacto [email protected]
• Solicitud de inscripción
• Copia del DNI o pasaporte
• Curriculum Vitae simplificado
Secretariado del Curso: contacta con nosotros para solicitar información
adicional por e-mail a [email protected]
Inscripciones: Fundación Universidad Rey Juan Carlos. Plaza de Manuel
Becerra Nº 14 28028 (MADRID) Teléfono: 91 488 8333.
[email protected]
FECHA LÍMITE DE INSCRIPCIÓN: 31 de julio de 2013.
PRECIO DEL CURSO: 300 EUROS.
ORGANIZAN
MADRID 13, 14 Y 15 DE SEPTIEMBRE, 2013
DIRECCIÓN
Dr. José Luis Rojo Álvarez. Universidad Rey Juan
Carlos. Departamento de Teoría de la Señal y
Comunicaciones.
Dr. José Naranjo Orellana. Universidad Pablo de Olavide
. Departamento de Deporte e Informática.
Secretariado del curso: Dr. Julio Ramiro Bargueño
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones.
Secretariado Tecnológico: Msci. Rebeca Goya Esteban.
Universidad Rey Juan Carlos. Departamento de Teoría de
la Señal y Comunicaciones.
COLABORAN
PROGRAMA DEL CURSO
Si bien las señales fisiológicas fluctúan de una forma
aparentemente aleatoria, numerosos estudios recientes
coinciden en señalar la no linealidad como una de las
características intrínsecas más relevantes (y más desconocidas)
de la mayor parte de los procesos e interacciones que se
producen en los sistemas biológicos.
Como ejemplo, las fluctuaciones del ritmo cardíaco se han
interpretado tradicionalmente según el principio de
homeostasis, como respuestas transitorias del corazón que
intenta adaptarse a las situaciones cambiantes que atraviesa el
individuo en su actividad diaria. Si esto fuera así, el ritmo
cardíaco tendería a estabilizarse en una pauta constante cuando
en el individuo en reposo cesara todo tipo de perturbación
circunstancial. Sin embargo, sabemos que en ausencia total de
estímulos perturbadores la señal cardiaca sigue mostrando un
comportamiento dinámico y no lineal.
El análisis de señales fisiológicas procedentes de funciones
integradas del organismo (tales como el latido cardiaco, la
ventilación o la cadencia de la marcha) permite un mejor
entendimiento de las patologías y de las adaptaciones al
ejercicio, pudiendo utilizarse en diferentes aspectos para la
mejora del rendimiento en fisiología y medicina deportiva.
SEDE DEL CURSO
Fundación Universidad Rey Juan Carlos
Plaza de Manuel Becerra 14, 28026, Madrid
http://www.fundacionurjc.es/
DÍA 13 SEP 2013
Sesión 1 – Visualización y Procesado de Datos
14:00 a 20:00 h. Dr. José Luis Rojo Álvarez y Dr. Elena Sarabia Cachadiña
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Preprocesado de señales y análisis básico.
¿Por qué utilizar métodos no lineales?
Analizamos tus datos: inventario, visualización y prefiltrado.
DÍA 14 SEP 2013
Sesión 2 – Métodos Fractales en Series Temporales
9:00 a 13:00 h. Msci.Óscar Barquero Pérez y Dr. Covadonga López López
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¿Qué es una señal fractal?
Métodos fractales: exponente de Hurst, análisis de fluctuaciones.
Analizamos tus datos: fractalidad.
Sesión 3 – Complejidad y Entropía
16:00 a 20:00 h. Msci. Rebeca Goya Esteban y Dr. José Naranjo Orellana
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¿Qué mide la entropía de una señal?
Métodos de cálculo de entropía para señales reales.
Analizamos tus datos: entropía.
DÍA 15 SEP 2013
Sesión 4 – Complejidad Multiescala y Multifractalidad
10:00 a 14:00 h. Dr. Antonio J Caamaño Fernández y Dr. Blanca de la Cruz
Torres
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¿Qué es complejidad multiescala?
Métodos de estimación de complejidad multiescala y multifractal.
Analizamos tus datos: multiescala y multifractalidad.