Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas

En el estudio de la fisiología respiratoria y la medicina de cuidados intensivos es de relevancia la estimación de parámetros fisiológicos derivados de Capnografías Volumétricas, las cuales consisten en el registro de la concentración de dióxido de carbono (CO2) vs. el volumen espirado. El presente...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Scandurra, Adriana Gabriela, Dai Pra, Ana Lucía, Passoni, Lucía Isabel, Meschino, Gustavo Javier, Tusman, Gerardo, Clara, Fernando Mario
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2010
Materias:	Ciencias Informáticas Aproximación funcional sistemas de inferencia difusos modelos híbridos capnografía volumétrica
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152887 http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-cais-04_0.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-152887
record_format	dspace
spelling	I19-R120-10915-1528872023-05-12T20:03:41Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152887 http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-cais-04_0.pdf issn:1853-1881 Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas Scandurra, Adriana Gabriela Dai Pra, Ana Lucía Passoni, Lucía Isabel Meschino, Gustavo Javier Tusman, Gerardo Clara, Fernando Mario 2010 2010 2023-05-12T14:07:15Z es Ciencias Informáticas Aproximación funcional sistemas de inferencia difusos modelos híbridos capnografía volumétrica En el estudio de la fisiología respiratoria y la medicina de cuidados intensivos es de relevancia la estimación de parámetros fisiológicos derivados de Capnografías Volumétricas, las cuales consisten en el registro de la concentración de dióxido de carbono (CO2) vs. el volumen espirado. El presente trabajo propone la utilización de una función obtenida a partir de un modelo difuso para el ajuste de capnogramas con el fin de calcular dos variables derivadas de interés: el espacio muerto anatómico y la pendiente de fase III. La metodología propuesta se compara con otra basada en una aproximación funcional clásica. El modelo propuesto presenta mejor ajuste a la morfología en capnogramas con dificultad en su modelización por el método clásico. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 2903-2915
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Español
topic	Ciencias Informáticas Aproximación funcional sistemas de inferencia difusos modelos híbridos capnografía volumétrica
spellingShingle	Ciencias Informáticas Aproximación funcional sistemas de inferencia difusos modelos híbridos capnografía volumétrica Scandurra, Adriana Gabriela Dai Pra, Ana Lucía Passoni, Lucía Isabel Meschino, Gustavo Javier Tusman, Gerardo Clara, Fernando Mario Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas
topic_facet	Ciencias Informáticas Aproximación funcional sistemas de inferencia difusos modelos híbridos capnografía volumétrica
description	En el estudio de la fisiología respiratoria y la medicina de cuidados intensivos es de relevancia la estimación de parámetros fisiológicos derivados de Capnografías Volumétricas, las cuales consisten en el registro de la concentración de dióxido de carbono (CO2) vs. el volumen espirado. El presente trabajo propone la utilización de una función obtenida a partir de un modelo difuso para el ajuste de capnogramas con el fin de calcular dos variables derivadas de interés: el espacio muerto anatómico y la pendiente de fase III. La metodología propuesta se compara con otra basada en una aproximación funcional clásica. El modelo propuesto presenta mejor ajuste a la morfología en capnogramas con dificultad en su modelización por el método clásico.
format	Objeto de conferencia Objeto de conferencia
author	Scandurra, Adriana Gabriela Dai Pra, Ana Lucía Passoni, Lucía Isabel Meschino, Gustavo Javier Tusman, Gerardo Clara, Fernando Mario
author_facet	Scandurra, Adriana Gabriela Dai Pra, Ana Lucía Passoni, Lucía Isabel Meschino, Gustavo Javier Tusman, Gerardo Clara, Fernando Mario
author_sort	Scandurra, Adriana Gabriela
title	Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas
title_short	Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas
title_full	Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas
title_fullStr	Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas
title_full_unstemmed	Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas
title_sort	inteligencia computacional en la aproximación funcional de capnogramas
publishDate	2010
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152887 http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-cais-04_0.pdf
work_keys_str_mv	AT scandurraadrianagabriela inteligenciacomputacionalenlaaproximacionfuncionaldecapnogramas AT daipraanalucia inteligenciacomputacionalenlaaproximacionfuncionaldecapnogramas AT passoniluciaisabel inteligenciacomputacionalenlaaproximacionfuncionaldecapnogramas AT meschinogustavojavier inteligenciacomputacionalenlaaproximacionfuncionaldecapnogramas AT tusmangerardo inteligenciacomputacionalenlaaproximacionfuncionaldecapnogramas AT clarafernandomario inteligenciacomputacionalenlaaproximacionfuncionaldecapnogramas
_version_	1765731338253500416

Inteligencia Computacional en la aproximación funcional de capnogramas

Ejemplares similares