GIUV2016-283

Las actividades del grupo se dividen en base a sus lineas principales: a) simulación de electrofisiología cardiaca b) simulación de dinámica de fluidos c) Modelos de aprendizaje automático: donde se trabaja con técnicas de aprendizaje por refuerzo, así como con clasificadores de distinto tipo orientados al desarrollo de sistemas de ayuda al acto médico (SAAM). A grandes rasgos, las actividades del grupo se dividen por un lado en la investigación orientada a la simulación biomédica (electrofisiología y fluidos) y por otro en la investigación de modelos de aprendiaje automático (clásicos + profundos [deepLearning]) capaces de manejar grandes volúmenes de datos, ofreciendo así aplicaciones de gran utilidad para el sector médico a partir de los múltiples resultados de simulación que se derivan de las técnicas clásicas y que se adquieren en diferentes proyectos.

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• Simulación de procesos complejos aplicados a medicina, física y ciencias del comportamiento así como la creación de modelos de aprendizaje automático capaces de analizar grandes volumenes de datos (biomédicos, etc) y de ofrecer sistemas de asistencia al acto médico en distintos ámbitos (cardiología, vascular,..).

• Cardiac electrophysiology. El grupo trabaja en el modelado y simulación multiescala del proceso de activación del tejido cardiaco, con el fin de caracterizar y predecir diferentes patologías. El grupo cuenta con un software de simulación de alta resolución que permite reproducir electrocardiogramas de forma totalmente sintética, con la posibilidad de simular diferentes patologías. Otra linea de trabajo activa en este ámbito es la estimación del sistema de conducción cardiaco a utilizando análisis de datos adquiridos durante la práctica quirúrgica.
• Fluid simulation. El grupo CoMMLab utiliza técnicas de mecánica de fluidos computacional aplicadas a diferentes ámbitos. En ingeniería biomédica, el grupo utiliza modelos de fluidos para la simulación del sistema vascular, especialmente en grandes vasos, para analizar y predecir patologías tales como aneurismas. En el ámbito de la informática gráfica, desarrollamos modelos de fluidos no Newtonianos con aplicaciones, principalmente, en simulación interactiva (Realidad Virtual, Videojuegos,...) y en simulaciones para animación basada en física y efectos especiales.
• Machine learning. A la experiencia adquirida durante años por los miembros del grupo en distintos ámbitos de la simulación, principalmente en bioingeniería e ingeniería mecánica, se suman los recientes avances en aprendizaje automático que el grupo ha asimilado como una vía más de explotar el resultado de sus simulaciones. El grupo ha aplicado estas técnicas para el desarrollo de modelos de peatones aplicados a la simulación de multitudes. También permite dar un paso más a la hora de transferir los resultados de las simulaciones a nuevos sectores médicos e industriales (ej. predictores de focos ectópicos, aneurismas, detectores de arritmias, etc).