Examinando por Autor "Quintero Zea, Andrés"
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Publicación Acceso abierto Comparación estadística del desempeño de modelos de clasificación: un enfoque tutorial con Python(Universidad EIA, 2025) Quintero Zea, AndrésRESUMEN: La comparación objetiva del desempeño de clasificadores es fundamental en aplicaciones biomédicas donde las decisiones basadas en modelos tienen consecuencias clínicas. Este artículo presenta un enfoque tutorial para aplicar pruebas estadísticas a la evaluación comparativa de modelos de clasificación, tanto binarios como multiclase. Se revisan métricas comunes, así como pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Se incluyen ejemplos reproducibles en Python usando bibliotecas como scikit-learn y SciPy. Este trabajo busca apoyar a investigadores en la toma de decisiones fundamentadas sobre el rendimiento relativo de modelos predictivos.Publicación Acceso abierto Dispositivo para la estimación del efecto de una cámara de estimulación multisensorial en las señales fisiológicas de un ser humano(Universidad EIA, 2023) Neira Gómez, Ana Sofía; Torres Villa, Róbinson Alberto; Quintero Zea, AndrésRESUMEN: debido al crecimiento global de la meditación en el ámbito de la medicina complementaria, la empresa Hiroki 360 en Medellín, Colombia, desarrolló una cámara de estimulación multisensorial con la finalidad de potencializar los efectos de la meditación a través de experiencias sensoriales. Sin embargo, buscan respaldar sus beneficios mediante la fabricación de un dispositivo capaz de adquirir y procesar ciertas señales fisiológicas que provean información relevante para cuantificar los efectos de las cámaras de bienestar en la salud de los usuarios. Para la ejecución de este proyecto, se siguieron tres etapas clave. En primer lugar, se implementó un dispositivo capaz de adquirir las señales fisiológicas asociadas al bienestar: ECG, EEG y PPG. En segundo lugar, se desarrolló una aplicación que incorpora un modelo para la estimación de índices del estado bienestar, a partir del procesamiento de estas señales. Por último, se registró la actividad fisiológica de varios voluntarios durante una sesión de meditación en la Kamara de bienestar por medio del dispositivo implementado. Una vez construido un banco de señales se exploraron posibles correlaciones entre las señales obtenidas y los momentos de estimulación sensorial proporcionados en la cámara. Para ello se hizo uso de indicadores efectivos del estado de bienestar como la coherencia fisiológica, la variabilidad de la frecuencia cardiaca (HRV), la frecuencia respiratoria, entre otros. Y se aplicaron análisis estadísticos para evaluar los parámetros. Dentro de los resultados obtenidos se encuentra una disminución significativa de la frecuencia cardiaca y la frecuencia respiratoria entre el momento de llegada y minutos antes de finalizar la meditación. Asimismo, se observaron aumentos de los parámetros SDNN, PNN50 y RMSSD que sugieren un aumento en la actividad del sistema nervioso parasimpático relacionado con el estado de relajación. Estos hallazgos, sugieren un incremento en el nivel de bienestar en comparación con el estado inicial de los voluntarios. Sin embargo, se registraron bajos niveles de coherencia fisiológica durante toda la meditación y no fue posible encontrar una relación clara entre los resultados de todos los parámetros en cada uno de los momentos de meditación y las medidas de bienestar subjetivas.Publicación Restringido Informe final de semillero Neurociencia Computacional 2023-2Quintero Zea, Andrés; Quintero Zea, AndrésPublicación Restringido Informe final de semillero “Neurociencia Computacional” – Semestre 2022-2(2022-12-01) Quintero-Zea, Andrés; Quintero Zea, AndrésPublicación Restringido Semillero en Neurociencia Computacional – Semestre 2024-2Andres Quintero Zea; Quintero Zea, AndrésDurante el semestre 2024-2, el semillero en Neurociencia Computacional se enfocó en el análisis computacional de señales polisomnográficas provenientes de la base de datos Sleep-EDF Database Expanded, un repositorio abierto ampliamente utilizado en investigaciones del sueño. El objetivo principal fue explorar patrones fisiológicos asociados a distintas etapas del sueño mediante técnicas de procesamiento de señales, análisis estadístico y aprendizaje automático (machine learning). Este proyecto permitió a los estudiantes adquirir competencias en el manejo de bases de datos biomédicas, preprocesamiento de señales fisiológicas, visualización de datos, análisis exploratorio, y la construcción de modelos de clasificación automática de etapas del sueño.