"PID": Prácticas de Investigación & Desarrollo
"Prácticas I&D"
"Prácticas I&D"
¿Quieres colaborar en algún proyecto o área de investigación?
Las prácticas de investigación y desarrollo (Prácticas PID) permiten formalizar y reconocer a aquellos estudiantes que tengan interés en participar de algún área de investigación o colaborar en proyectos de desarrollo que se ejecutan al interior de la Escuela.
Para ello los profesores guías, ofertarán temas y seleccionarán a un máximo de 3 estudiantes "PID" durante cada semestre.
Los estudiantes que aprueben las Prácticas PID al término del semestre podrán registrar 2 créditos PID a favor, que les permitirá (si lo desean) homologar algunas asignaturas a futuro (ver listado de asignaturas homologables).
Matias Ignacio Ruiz-Tagle Schiattino
2° Semestre 2025
Prof. Guía: Pablo Roncagliolo B.
El propósito principal de esta práctica PID fue diseñar y fabricar modelos tridimensionales mediante impresión 3D, utilizando aplicaciones especializadas como AutoDesk Inventor y OneShape. Entre los modelos desarrollados se encuentran un soporte de columna vertebral completa, otro por región, soportes para códigos ArUco intercambiables y bases con esquinas intercambiables. Además, se creó una herramienta tipo cursor, similar a una lupa, para marcar y visualizar puntos de forma digital, la cual también fue diseñada e impresa en 3D. Finalmente, se puso en marcha un código que produce una malla digital y determina medidas para medir el grado de distorsión de la imagen, con el objetivo de su uso en futuros para sistemas de Realidad Aumentada de Planificación Neuroquirúrgica.
Valentinna Belen Montoya Aising
2° Semestre 2025
Prof. Guía: Pablo Roncagliolo B.
El monitoreo neurofisiológico intraoperatorio (IONM, por sus siglas en inglés) es una herramienta fundamental en la neurocirugía moderna, especialmente durante procedimientos que involucran estructuras nerviosas motoras. La electromiografía (EMG), tanto espontánea como evocada, desempeña un papel crucial en la detección temprana de irritación o lesión neural. Este trabajo presenta un sistema de apoyo basado en el análisis de espectrogramas de EMG, orientado a mejorar la interpretación intraoperatoria mediante una combinación de retroalimentación visual y clasificación semiautomática. Los segmentos de EMG se obtuvieron a partir de bases de datos clínicas de entrenamiento y fueron procesados utilizando librerías de Python. Las características tiempo-frecuencia se extrajeron mediante la transformada de Fourier de corta duración (STFT), lo que permitió generar espectrogramas de alta resolución capaces de diferenciar tipos de señales como fibrilaciones, ondas agudas positivas y descargas miotónicas. Estos patrones de EMG presentan firmas espectrales y temporales distintivas, que con frecuencia se traducen en señales auditivas características útiles para el equipo quirúrgico. Para la clasificación semiautomática, se aplicó un análisis de texturas a los espectrogramas mediante matrices de coocurrencia de niveles de gris (GLCM), lo que permitió la clasificación cuantitativa en función de métricas como contraste, homogeneidad y energía. El sistema propuesto respalda la toma de decisiones quirúrgicas al proporcionar una visualización intuitiva del tipo de señal y facilitar la identificación de eventos de alto riesgo, contribuyendo así a la seguridad del paciente y a la estandarización de la interpretación del EMG en el quirófano.
Jorge Gonzalo Alejandro Alcaíno Brevis
2° Semestre 2025
Prof. Guía: Pablo Roncagliolo B.
El presente informe detalla la arquitectura, funcionalidades y resultados de un sistema completo para la detección y análisis de contracciones musculares a partir de señales EMG, las cuales son procesadas como archivos de audio. El objetivo principal del proyecto es clasificar de manera automática y precisa los intervalos de actividad muscular mediante un modelo de Machine Learning, apoyado por un robusto módulo de preprocesamiento y análisis espectral.
El sistema está desarrollado en Python, utilizando Jupyter Notebooks para la experimentación y el análisis, y scripts complementarios para la automatización de tareas.
La escala PaPaS, o Escala de Screening sde Cuidados Paliativos Pediátricos, es una herramienta utilizada en el ámbito de la pediatría para identificar a niños que podrían necesitar cuidados paliativos. Consiste en una serie de preguntas que evalúan diferentes dominios para determinar si un niño presenta necesidades paliativas y necesita ser derivado a servicios de cuidados paliativos, el objetivo de este proyecto fue desarrollar una herramienta que permita la valoración de Scores clínicos para pacientes del Poli NANEAS que dada su complejidad requieren múltiples Scores para su evaluación, esto lo realizamos a través de una aplicación en conjunto con un dashboard que permiten llevar seguimiento de los pacientes con visualización grafica de la evolución, el desarrollo de la aplicación inició con la creación de una base de datos en Hojas de calculo, luego comenzamos con la creacion de la APP en AppSheet, el dashboard fue realizado en LookerStudio, para el uso de estas herramientas creamos una sección en la pagina de SIGEM-UV para así facilitar el ingreso al personal autorizado.
Valentinna Belen Montoya Aising
2° Semestre 2025
Prof. Guía: Pablo Roncagliolo B.
Tener una fuerte motivación por la investigación y desarrollo.
Ser alumno regular de la carrera Ingeniería Civil Biomédica.
Estar cursando 2° año o curso superior y no tener asignaturas pendientes o en curso de 1er año.
No tener asignaturas reprobadas pendientes o en curso.
El estudiante seleccionado deberá destinar 3hrs semanales en promedio durante el semestre o el equivalente a 54hrs totales de dedicación, lo que incluye una reunión breve semanal con el profesor guía para coordinar los avances de la investigación o desarrollo.
Participar de la reunión de cierre "PID" y presentar un video pitch de 3 minutos exponiendo los trabajos desarrollados y un informe técnico de 2 páginas, que será publicado en esta página web.
Para postular debe completar el siguiente <<< LINK >>>
La selección la realizarán los profesores de cada tema, teniendo a la vista el rendimiento académico del estudiante. Los resultados se publicarán en este mismo sitio.
RESULTADOS POSTULACION 2025s1
Seleccionado/a:
Jorge Gonzalo Alejandro Alcaíno Brevis (Prof. Roncagliolo)
Valentinna Belen Montoya Aising (Prof. Roncagliolo)
Matias Ignacio Ruiz-Tagle Schiattino (Prof. Roncagliolo)
RESULTADOS POSTULACION 2025s2
Seleccionado/a:
Tatiana Sepulveda Hevia (G:2021) Prof. Guía: S. Chabert
Maximiliano Jordan Ite (G:2023) Prof. Guía: T. Arredondo
Constanza Barril Serrano (G:2022) Prof. Guía: D. Buendía
Cristóbal Saavedra Pino (G:2022) Prof. Guía: E. Spencer
Ricardo Zurita Morales (G:2021) Prof. Guía: E. Spencer
Vicente Allendes Galleguillos (G:2022) Prof. Guía: D. Ortiz
Daniela Ponce Gallardo (G:2022) Prof. Guía: D. Ortiz
Valentinna Montoya Aising (G:2022) Prof. Guía: P. Roncagliolo
Dafnne Vásquez Villalón (G:2021) Prof. Guía: A. Rienzo
Al finalizar el semestre el profesor guía evaluará si se cumplió satisfactoriamente el cometido.
Para ello firmará un acta de cierre indicando la evaluación final:
Nota 7.0: en el caso que el cumplimiento sea totalmente satisfactorio.
Nota 6.0: en el caso que el cumplimiento de los objetivos sea parcial o suficiente).
Sin nota: Si el cometido desarrollado no es suficiente o bien durante el semestre se suspende la actividad no existirán consecuencias negativas, pero no se podrá emitir constancia de reconocimiento.
El Jefe de Carrera, emitirá una "Constancia de Aprobación de la Práctica de Investigación y Desarrollo" equivalente a 2 Créditos Académicos PID la cual podrá ser incorporada a los Curriculum Vitae de los estudiantes.
El Jefe de Carrera, llevará un registro de los créditos PID aprobados.
Al inicio del semestre siguiente los estudiantes podrán (es voluntario) hacer uso de los créditos PID aprobados, en las siguientes asignaturas:
Malla CBM:
CBM317 Tipe I (2 créditos PID)
CBM327 Tipe II (2 créditos PID)
CBM417 Tipe III (2 créditos PID)
CBM424 Electivo 1 (4 créditos PID)
CBM424 Electivo 2 (4 créditos PID)
CBM424 Electivo 3 (4 créditos PID)
CBM424 Electivo 4 (4 créditos PID)
Hasta 2 Créditos PID en Proceso cambio de malla.
Malla BME:
TIUV311 Tipe II (2 créditos PID)
BME417 Práctica 1 (6 créditos PID)
BME512 Electivo 1 (4 créditos PID)
BME524 Electivo 2 (4 créditos PID)
BME525 Electivo 3 (4 créditos PID)