1. ifconfig – asignar ip
2. ls ../ – ver archivos de directorio anterior
3. pwd – ver directorio en el que estás
4. ls – ver archivos en un directorio
5. touch nombrearchivo.ext – crear archivo unix
7. mkdir nombredir1 nombredir2 – crear directorios
10. top, kill – listado de los procesos que hay en ejecución
11. free, concepto swap – uso de memoria del ordenador
12. ls -l – directorio del que lista los archivos
14. entender orden creación procesos – orden de ejecución de procesos
15. top – comando con que se monitorea la memoria
16. comando cat – ver contenido de archivo sin abrirlo
17. pwd – comando para saber dónde está
18. whoami – saber quién eres
19. si – puedes tener más de una consola abierta
24. tar no solo empaqueta, también comprime tar-c comprime tar-x descomprime
25. gzip comprime más todavía. Es habitual localizar archivos .tar o .tar.gz
27. man obtener información detallada de un comando
28. prompt – donde se escriben los comandos
29. shred, borrado seguro
31. rm -r nombredirectorio – borrar directorios con todo dentro
33. los drivers en linux son módulos
34. tecla tabulador – autocompletar
35. kill pid – matar proceso
36. El kernel es el núcleo de linux, el componente principal de la estructura monolítica del sistema
45. /home y aquí hay un directorio por cada usuario – donde se guardan los archivos del usuario
48. 5 niveles de ejecución tiene linux
55. date – visualizar hora y fecha del sistema
57. x – permiso de ejecución
58. A qué diferencia entre mayúsculas y minúsculas – sensibles a las mayúsculas y minúsculas
59. directorio actual – esto es ./
60. directorio anterior – esto es ../
68. groups – grupos a los que perteneces
81. PATH. Son los directorios en los que el sistema busca de manera automática los comandos que escribes.
86. Concepto de archivo de firma MD5. que podemos emplear para garantizar que el software descargado no ha sido alterado por un tercero
89. Ctrl + C para abortar la ejecución de comandos, válido tanto para linux como para cmd de windows.
91. Existen en linux tanto unzip como unrar puedes hacerlo.
99. el comando ‘cd’ vuelve a ubicarme en el directorio home del usuario.

Variables en tensiomiógrafo, ¿cuál es la que más influye?

La distancia interelectródica (IDE) es la variable que más influye en la medida de la tensiomiografía, ya que durante la evaluación del músculo es muy importante la separación entre los dos electrodos respecto al punto de medición sobre el que se coloca el sensor de presión que medirá la contracción muscular provocada por una corriente eléctrica bipolar suministrada por estos electrodos. En función de la separación interelectródica máxima que se consiga alcanzar, la contracción inducida y la medición de esta, variarán en la señal. Tres aplicaciones de la tensiomiografía. En general, la aplicación de esta técnica se fundamenta en la comparación de los valores del músculo en concreto del que queramos obtener información, con valores de referencia, pares antagonistas o pares sinérgicos. Las tres de las aplicaciones más importantes serían: 1- Comprobar si una terapia o una operación ha funcionado o no en la recuperación de la funcionalidad del músculo. 2- En el análisis del avance de las enfermedades neuromusculares, donde podemos obtener información del nivel de afectación muscular, así como de la evolución de la enfermedad. 3- Cambios en la respuesta aguda muscular, tales como la potenciación, rigidez, fatiga o recuperación. En este caso en especial se suele emplear para el seguimiento muscular en deportistas, ya que nos permite obtener información del estado muscular, por ejemplo, antes y después de la realización de un ejercicio. Fundamento permite recoger la señal en un EOG. El electrooculograma es el registro de los movimientos oculares que no se basa en captar la actividad eléctrica de la musculatura ocular, sino que consiste en medir las variaciones de voltaje córneo-retiniano. La esfera ocular es similar a un dipolo desde el punto de vista eléctrico, siendo la córnea electropositiva y la parte posterior de la retina electronegativa. El registro del EOG se realiza colocando un sistema de electrodos de superficie (Ag/AgCl) en los sitios donde se genera la actividad muscular, es decir, lo más próximo a los cantos temporal y nasal de ambos ojos alternando la polaridad de estos. Cuando los ojos giran hacia alguno de los electrodos, si recordamos que el potencial de la córnea es positivo, el electrodo tiende a una polarización más positiva, debido a que nos acercamos al electrodo con la córnea y nos alejamos con la retina. Explica preprocesado que se realiza a EOG para su análisis. – Etapa inicial de amplificación con amplificador de instrumentación integrado, el cual entre sus ventajas está la simplicidad en la obtención de la ganancia deseada y bajo nivel de ruido. – Filtro paso banda (paso alto y paso bajo unidos): Este filtraje elimina ruidos producidos por el movimiento de músculos cercanos. – Una vez aplicado el filtro paso banda, volvemos a usar un amplificador que se aplica a la señal en varias etapas a fin de conseguir el mayor ancho de banda posible. – Se aplica un filtro Notch para eliminar la interferencia de red que siempre está presente (en Europa 50Hz). En el caso de que con el filtro pasa banda ya se haya eliminado esta frecuencia, no será necesario aplicar el filtro. – Comparador para dar forma a la señal y hacerla compatible con una entrada digital al microprocesador. – Procesador: Se procesa la señal. 4 tipos de interferencias en EOG y cómo solucionarlas. Interferencia con la red/Filtro paso bajo 30-50Hz, Filtro Notch. Oscilación de la línea base/Polinomio de interpolación. Movimientos del ojo/Procesamiento de la señal. Otros biomarcadores/Procesamiento de la señal.

P3a) Definir dos parámetros que ayudarían a distinguir entre las dos situaciones que representan los registros de EEG (despierto y sueño ligero).

En el registro de la izquierda nos encontramos en una fase despierta y consciente, donde la actividad alfa y beta estarán más presentes. En el registro de la derecha, sueño en fase II, el paciente tendrá una actividad en la banda delta o theta. Así pues, parece inmediato que un buen parámetro será aquel que distinga las energías en dichas bandas. Se calcularía el periodograma de la señal y se integraría por bandas, sumando juntas las bandas inferiores por un lado (Einf) y las bandas superiores por otro lado (Esup). Comparar esos dos valores podría dar un indicador que distinga ambos estados, por ejemplo, con el cociente (Esup/Einf). En el EEG existe una relación inversa entre la frecuencia de la señal y su amplitud. Cuanto más ordenadas trabajan las neuronas, más sincronizada está la señal, menos contenido en frecuencia (de ahí que planteemos el anterior parámetro), y mayor amplitud se tendrá. Quizás no sea bueno basarse en la medida de la amplitud, pero se puede hacer una comparación entre ambos estados para determinar si uno supone mayor o menor profundidad de sueño. Tomaremos entonces el cálculo del valor eficaz en cada ventana y obtendremos un cociente.

P3a) Definir dos parámetros que ayudarían a distinguir entre las tres situaciones del EEG (normal, interictal y epilepsia).

En los tres tramos de señal que se han registrado se puede observar cómo la señal pasa de ser muy débil y desordenada (registro normal de la izquierda) a tener una gran amplitud y con un patrón muy ordenado (registro epilepsia de la derecha). En efecto, la señal del EEG no patológica sigue un patrón muy desordenado, sin una frecuencia definida, mientras las células del cerebro trabajan en distintas actividades; consecuentemente la suma espacio temporal de actividades eléctricas es muy débil. Mientras que en un ataque epiléptico las células trabajan ordenadamente, en sincronismo; y el resultado es que la suma espacio temporal es mucho mayor. Teniendo claras ambas situaciones extremas se puede pensar en un parámetro que calcule la amplitud de la señal, parámetro que puede estudiarse de forma sencilla en el dominio temporal. Por otra parte, sabiendo que la información relevante de la señal de EEG es la frecuencia, el segundo parámetro será obtener alguna medida de dicha frecuencia en un estudio de la densidad espectral de potencia. Son muchos los cálculos que se pueden definir para ambos parámetros, pero una propuesta bastante sencilla sería: P1.‐ Cálculo de los valores eficaces de la señal de EEG (µV) para la ventana definida. P2.‐ Cálculo del valor de frecuencia (Hz) en el que se encuentra el valor máximo de la densidad espectral de potencias del EEG, también en la ventana definida (5 segundos).

Describir (con rigor matemático) en tres o cuatro pasos el algoritmo que ayudaría a calcular uno de los dos parámetros. Vamos a trabajar el primero de los dos parámetros que parece más consistente, puesto que se basa en el contenido espectral de la señal. Paso 1. Filtrado de las señales. No parece que existan interferencias, pero por si no se ven en el registro se puede pasar un filtro paso banda entre 1Hz y 30 Hz. Con ello nos aseguramos de que la interferencia de red eléctrica desaparece. Es importante destacar que, según el enunciado, es difícil que aparezca interferencia de EOG, lo que queda corroborado por el análisis visual de ambas señales. Paso 2. Obtención de la densidad espectral de potencia, por ejemplo mediante la transformada directa de Fourier. No hace falta aplicar ventanas ni segmentar, pero podría también calcularse el periodograma. Si la señal es: ????[????] n = 0, 1, 2,…, N – 1. Donde N=f_m·T=100Hz·30s=3000 datos. Entonces la densidad espectral será: ????????????[????] k = 0, 1, 2,… , N/2 — 1 . Paso 3. Calculamos dos energías como integración por bandas bajas (theta y delta) y bandas altas (alfa y beta): ???????????????? = Σ ????????????[????] ???????????????? = Σ ????????????[????]. Aquí la clave está en seleccionar el índice ku, que corresponde con el límite entre theta y alfa, 8Hz. Así pues, haciendo la regla de tres que convierte índices (k) en frecuencia (Hz), el índice será: ku=N·8Hz/f_m=3000·8Hz/100Hz=240. Paso 4. Parámetro cociente de energías. Se puede dividir ambas energías y se obtiene el parámetro que distinga entre ambos estados de sueño: Isueño=Einf/Esup. ¿Qué valores umbrales (aproximados) se definirían para dichos parámetros con el fin de distinguir las dos situaciones? Para el primer parámetro, el que hemos desarrollado (I_sueño), si su valor es superior a 1 significa que hay más energía en las bandas inferiores, y por lo tanto estamos en una fase II del sueño. Si su valor es inferior a 1, significa que hay más energía en las bandas superiores y podremos decir que estamos en un estado despierto. Además, lo que el indicador se aleje por arriba de este nivel umbral (I_umbral=1) significará que estamos más profundamente dormidos. Nota a la solución. Se ha desarrollado un parámetro que distingue entre niveles de energía, pero podían plantearse otros muchos parámetros. Por ejemplo, sería lógico utilizar el valor de frecuencia media o de frecuencia mediana calculado sobre la densidad espectral de potencia (PSD[k]).