Laboratorio de señales y dinámicas no lineales (LSyDNL)

El LSyDNL tuvo sus orígenes en 1992, por iniciativa de su anterior directora (Dra. María Eugenia Torres), acompañada por jóvenes egresados de la carrera Bioingeniería en el marco del Departamento de Matemática de la FI-UNER. En 2004 el Consejo Directivo de la FI-UNER formalizó su creación como Laboratorio de Investigación de la FI-UNER.

Actualmente, el grupo de investigadores de diferentes disciplinas que lo componen trabaja de manera multi e interdisciplinaria, a partir de problemas planteados por profesionales de otras áreas, proponiendo, desarrollando y estudiando nuevas técnicas, con el objetivo de avanzar hacia sus soluciones.

Integrantes:

Línea de investigación principal

La línea de investigación del grupo se centra en el procesamiento y modelado de señales biomédicas y de los sistemas que las generan. En la actualidad en el Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales se abordan principalmente problemas de origen biomédico proponiendo, desarrollando y estudiando nuevas técnicas, con el objetivo de avanzar hacia sus soluciones. Las áreas de interés incluyen: procesamiento de señales, análisis tiempo-frecuencia y tiempo-escala (onditas, waveletes), análisis de formas de onda, métodos guiados por los datos (descomposición empírica en modos), análisis de complejidad , elementos de teoría de la información y de la mecánica estadística, aprendizaje maquinal, deep learning, reconocimiento de patrones, métodos basados en espacio de estados, resolución de problemas inversos, etc. Las aplicaciones se orientan hacia señales biomédicas y bioinformáticas, aunque muchas veces las herramientas desarrolladas son utilizadas para otro tipo de señales.

Sublíneas

  • Estudio de la fonación humana mediante técnicas de modelado biomecánico y estocástico de procesos, inferencia Bayesiana, resolución de problemas inversos, y fusión de sensores. Responsable: Dr. Gabriel A. Alzamendi

El propósito de esta sublínea es abordar el estudio de la fisiopatología de la fonación humana mediante el modelado de los procesos físicos involucrados, y el procesamiento de las señales biomédicas empleadas en la práctica clínica para analizar la función vocal. Se considera que el modelado biomecánico y la inferencia Bayesiana establecen el marco teórico propicio para investigar la fonación humana, ya que aportan herramientas teórico-prácticas para estimar información relevante de la estructura interna y la dinámica fonatoria ponderando el conocimiento previo (conjeturas, hipótesis y modelos) y la evidencia (señales y parámetros clínicos).

  • Análisis tiempo-frecuencia y tiempo-escala, funciones de forma de onda y synchrosqueezing. Responsable: Dr. Marcelo A. Colominas.

En esta sublínea se estudian aspectos concernientes a la no estacionariedad de las señales del mundo real, prestando especial atención a las señales biomédicas. En efecto, tales señales se caracterizan por tener amplitudes y frecuencias variantes en el tiempo, y por variar su “forma de onda”. Las técnicas de análisis tiempo-frecuencia se diseñan para poder seguir dichos cambios, y la teoría de funciones de forma de onda da cuenta de las variaciones en la morfología de las oscilaciones, contemplando las no linealidades presentes en los sistemas que las generan.

  • Técnicas no lineales y estadísticas aplicadas al estudio de sistemas biomédicos. Responsable: Dr. Juan Felipe Restrepo.

En esta línea de investigación se utilizan conceptos de teoría del caos y teoría de la información para estudiar diferentes procesos fisiológicos a partir de las señales biomédicas que ellos producen. En particular, buscamos herramientas que permitan estudiar el flujo de información entre los diferentes componentes de un sistema, ya que esto permite establecer relaciones causales entre subsistemas y analizar la evolución del sistema completo. Bajo esta perspectiva se utilizan herramientas de la teoría de la información, como lo son la información mútua y la entropía de transferencia, bajo el contexto de la teoría de dinámicas no lineales y del caos.

Subsidios

  • PICT 2020 Serie A – Investigador Inicial: “Funciones de forma de onda, synchrosquezing y descomposición de señales: teoría y aplicaciones biomédicas”. ANPCyT. Director: M. A. Colominas. 2022-2024.
  • PICT 2020 Serie A 01865 – Equipo de Trabajo: “Métodos Avanzados para la Estimación Robusta de Sistemas: Desarrollo de Técnicas y Aplicaciones en Bioingeniería”. ANPCyT. Director: G. Schlotthauer. 2022 – 2025.
  • PIP 11220200100633CO01: “Métodos no convencionales para el procesamiento de señales biomédicas”. CONICET. Director: G. Schlotthauer. 2021 – 2023.
  • PID 6228: “Técnicas no lineales y de aprendizaje profundo aplicadas al procesamiento de señales biomédicas”. UNER. Director: G. Schlotthauer. Codirector: Dr. J. F. Restrepo. 2021 – 2024.
  • PID 6224: “Análisis tiempo-frecuencia, funciones de forma de onda y métodos en espacios de estados: teoría y aplicaciones biomédicas”. UNER. Director: M. A. Colominas. Codirector: Dr. G. A. Alzamendi. 2021 – 2024.
  • Proyecto Regional STIC-AmSud “Advanced Signal Processing, Machine Learning and Modeling on Voice-related problems”. CONICYT (Chile), CAPES (Brasil), Ministere de L’Europe et des Affaires Etrangeres (Francia). Coordinador internacional: G. Schlotthauer. 2021 - 2022