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Recent Submissions
Diseño de un dispositivo para la implementación de la terapia Huella Acuática en neonatos prematuros
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Delgado Parra, Karen Dayana; Posada Pérez, Viviana Marcela; Martínez Álvarez, Alexánder
Este proyecto propone el diseño de un dispositivo terapéutico para apoyar la implementación de la terapia Huella Acuática en neonatos prematuros. Esta terapia, desarrollada en la Fundación Neuroprematuros, busca simular el ambiente intrauterino mediante la estimulación sensorial en medio acuático, favoreciendo el desarrollo neurológico de los bebés hospitalizados en Unidades de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN). Se espera que el resultado final sea una propuesta de rediseño funcional, segura y viable para entornos clínicos, desarrollada teniendo en cuenta la experiencia del usuario, que permita mejorar la calidad y eficiencia de la terapia. El proyecto se desarrollará en cuatro fases: recolección de información clínica y técnica, rediseño estructural, integración de un sistema de control térmico, y validación del diseño mediante un prototipo de laboratorio. Se espera que el resultado final sea una propuesta funcional, segura y viable para entornos clínicos, que permita mejorar la calidad y eficiencia de la terapia. Este trabajo se enmarca en el área de la ingeniería biomédica, con un enfoque aplicado a la rehabilitación y terapia física.
Sistema multisuperficie para análisis biomecánico de la rodilla
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Hurtado Betancur, Juliana; Lasso Gómez, Daniela; Posada Pérez, Viviana Marcela
La rehabilitación funcional de la rodilla continúa siendo un campo que plantea múltiples desafíos, tanto desde el punto de vista clínico como tecnológico. A pesar del desarrollo de nuevas técnicas terapéuticas y del uso creciente de herramientas biomecánicas, aún persisten vacíos importantes en la forma en que se evalúa el progreso de un paciente tras una lesión articular. Las metodologías empleadas actualmente tienden a centrarse en entornos controlados, donde las condiciones son estables y repetibles, pero poco representativas de las exigencias reales a las que se enfrenta el cuerpo durante actividades diarias o deportivas. Esta desconexión entre el contexto clínico y la vida cotidiana limita la eficacia de los tratamientos, ya que no permite anticipar cómo responderá la articulación ante situaciones que implican superficies irregulares, cambios de dirección, impacto o desequilibrios imprevistos. En este escenario, la necesidad de contar con evaluaciones funcionales más precisas, objetivas y contextualizadas se vuelve evidente. Frente a esta problemática, el proyecto plantea el diseño e implementación de un sistema de evaluación biomecánica capaz de hacer caracterización cinemática y neuromuscular y la estabilidad articular en rodillas lesionadas, utilizando sensores integrados y superficies intercambiables que simulan condiciones reales como césped, pavimento o arena. La implementación del sistema será mediante una estructura metálica de lámina galvanizada, la cual servirá como base estructural para su integración y funcionamiento. A través de esta propuesta, se busca generar una solución técnica que permita obtener datos objetivos y también interpretarlos de forma clínica según el comportamiento funcional de cada paciente.
Sistema de clasificación de la genética tumoral del Glioblastoma Multiforme
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Castillo Garzón, Juan Pablo; Pineda Toro, Julio César; Torres Valencia, Cristian Alejandro
El glioblastoma multiforme es el tumor cerebral maligno primario más agresivo en adultos, con una mediana de supervivencia de 15 meses. La distinción entre el glioblastoma con mutación del gen isocitrato deshidrogenasa y el de tipo wildtype tiene implicaciones pronósticas y terapéuticas directas, pero su determinación convencional requiere biopsia tisular invasiva. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar un sistema de aprendizaje automático que clasifique de forma no invasiva el estado mutacional del gen isocitrato deshidrogenasa en glioblastoma multiforme a partir de imágenes de resonancia magnética multiparamétrica, como herramienta de soporte diagnóstico. Se consolidó una base de datos de 527 casos con etiqueta mutacional validada provenientes de tres repositorios públicos internacionales, con un desbalance de clases de 6.6:1 entre ambas variantes. Sobre este conjunto se desarrolló un pipeline automatizado que integra la eliminación del cráneo me- diante redes neuronales con HD-BET, la segmentación tumoral automática con SegResNet BraTS23, y la extracción y selección de características radiómicas sobre la secuencia con gadolinio. A partir de 1130 características extraídas se retuvieron 30 descriptores con mayor poder discriminativo para entrenar un modelo de regresión logística. Paralelamente, se entrenaron dos arquitecturas de apren- dizaje profundo volumétrico con transferencia de aprendizaje: SegResNet BraTS23 y MedicalNet ResNet-18. Ambos enfoques incorporaron estrategias explícitas de compensación del desbalance de clases durante el entrenamiento. Los modelos fueron evaluados sobre un conjunto de prueba independiente de 106 casos mediante métricas robustas frente al desbalance. El modelo de regresión logística obtuvo el mejor rendimiento global con área bajo la curva de 0.9138, especificidad del 90.22 por ciento y coeficiente de corre- lación de Matthews de 0.5953. MedicalNet ResNet-18 con transferencia de aprendizaje alcanzó un área bajo la curva de 0.9014 con sensibilidad del 85.71 por ciento, sugiriendo que ambos enfoques son competitivos y podrían capturar información complementaria sobre la heterogeneidad tumoral asociada al estado mutacional. Los resultados fueron integrados en una plataforma interactiva que permite cargar imágenes en formatos nativos de resonancia magnética, ejecutar el pipeline completo de inferencia, visualizar la segmentación tumoral mediante un explorador volumétrico interactivo y exportar un reporte con los resultados. Los hallazgos sugieren la viabilidad técnica de clasificar de forma no invasiva el estado mutacional del gen isocitrato deshidrogenasa mediante resonancia magnética, con potencial para complementar los métodos histopatológicos convencionales en entornos de investigación clínica.
Sistema computacional para el análisis biomecánico basado en imágenes de elastografía por ondas de corte destinado al apoyo en la caracterización muscular en osteoartritis de rodilla
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) González Carvajal, Juan José; Posada Pérez, Viviana Marcela; Torres Valencia, Cristian Alejandro
La osteoartritis de rodilla (OA) es una enfermedad articular degenerativa que afecta a más de 374 millones de personas a nivel global y cuya prevalencia continúa en aumento. Más allá del deterioro del cartílago, la enfermedad compromete los músculos periarticulares de la rodilla, alterando su rigidez y propiedades biomecánicas de maneras que los métodos diagnósticos convencionales como la radiografía y la resonancia magnética no logran capturar de forma cuantitativa y accesible. La elastografía por ondas de corte (SWE) emerge como una técnica no invasiva y reproducible capaz de medir la rigidez muscular en tiempo real, sin embargo, su aplicación clínica carece de herramientas que integren, procesen e interpreten sus datos de forma estandarizada. Este proyecto tiene como objetivo diseñar un sistema computacional de análisis biomecánico basado en el procesamiento de imágenes de SWE de los músculos periarticulares de la rodilla, para apoyar la caracterización muscular en el contexto de la osteoartritis, validado con datos de bases de imágenes disponibles. La solución propuesta es una aplicación de escritorio desarrollada en Python, que implementa un pipeline de procesamiento modular. El sistema carga archivos DICOM de SWE, extrae los valores de rigidez muscular y se calculan métricas estadísticas por fotograma y por estudio completo que son útiles para una interpretación clínica de los músculos y, además, conforman un dataset de características utilizado para entrenar y evaluar modelos de clasificación binaria entre pacientes con osteoartritis y sujetos sanos. El resultado es un prototipo funcional validado sobre 276 estudios de 18 pacientes (9 pacientes con OA y 9 pacientes sanos, 132 estudios de pacientes con OA y 144 de pacientes sanos), capaz de extraer características biomecánicas reproducibles, presentándolas de manera clara y directa al usuario contribuyendo a la estandarización del análisis de SWE como herramienta de apoyo en la evaluación de la osteoartritis de rodilla.
Desarrollo de un nanosensor de grafeno inducido por láser (LIG) para detección de las variantes 16 y 18 del virus del papiloma humano (VPH)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Orozco Sarria, Isabella; Navarro Chica, Carlos Enrique
El cáncer cervicouterino representa una de las principales causas de mortalidad por cáncer en mujeres en Colombia y América Latina, siendo el virus del papiloma humano (VPH), particularmente las variantes de alto riesgo VPH 16 y VPH 18, el principal agente etiológico. Las limitaciones de acceso, costo y complejidad de los métodos de detección convencionales evidencian la necesidad de tecnologías de diagnóstico innovadoras, portátiles y asequibles. En el presente estudio se reporta el desarrollo y la validación de un biosensor electroquímico basado en LIG para la cuantificación simultánea de proteínas L1 (VPH 16 y 18). Se describen los ensayos preliminares que demuestran la viabilidad del prototipo, estableciendo el marco de referencia para el futuro escalamiento y optimización de este sistema de diagnóstico multiplexado. Se evaluaron tres tratamientos de modificación superficial del LIG: hidratación previa, exposición a aire y plasma de aire. Los resultados indicaron que el tratamiento con plasma fue el más efectivo para conferir hidrofilicidad al material mediante la introducción de grupos oxigenados en la superficie. Sin embargo, compromete la estabilidad de la red del grafeno al introducir defectos que afectan su conductividad. Por el contrario, la impresión directa demostró ser una alternativa superior para la posterior etapa de inmovilización, ya que garantiza un soporte más homogéneo y con menor alteración de sus propiedades intrínsecas. La validación analítica del sensor incluyó la evaluación de linealidad, sensibilidad, selectividad y robustez. El biosensor presentó un comportamiento lineal entre 6.25 y 200 ng/mL, con un límite de detección de 2.87 ng/mL y un límite de cuantificación de 8.71 ng/mL, representando una mejora de aproximadamente 62 veces en sensibilidad respecto a un nanosensor colorimétrico previamente desarrollado para la misma aplicación. El proceso de obtención del biosensor demostró ser robusto ante variaciones en el tiempo de incubación del anticuerpo durante el proceso de funcionalización. Se identificó una limitación en la selectividad entre VPH 16 L1 y VPH 18 L1, atribuible a la similitud estructural entre ambas proteínas. La prueba de concepto del dispositivo multiplexado con dos electrodos de trabajo demostró la detección simultánea de ambas proteínas en orina artificial sin interferencia significativa de la matriz urinaria, constituyendo un prototipo con potencial para su aplicación en el diagnóstico no invasivo del VPH.