BSICoS

Biomedical Signal Interpretation and Computational Simulation
foto_grupo BSICoS

El grupo Biomedical Signal Interpretation and Computational Simulation  (BSICoS) centra su actividad en el procesamiento, interpretación y simulación computacional de señales biomédicas.

El principal objetivo del grupo es el desarrollo de métodos de procesamiento de señales biomédicas, impulsados por la fisiología, para la interpretación personalizada (diagnóstico, pronóstico y terapia) de las condiciones de los sistemas nervioso cardiovascular, respiratorio y autónomo y sus interacciones.

El objetivo es mejorar el impacto de las TIC en la salud y comprender mejor el funcionamiento de los sistemas biológicos que se pueden observar a través de señales no invasivas. Para ello es clave trabajar con equipos clínicos y grupos de investigación que combinen las experiencias de las dos áreas, dirijan la investigación para resolver problemas clínicos relevantes y faciliten la transferencia de resultados a la práctica clínica.

Proyectos

To validate technically and clinically novel methods to understand, and give support to tremor diagnosis.
Agencia Estatal de Investigación

By developing biological ventricular assist devices (BioVADs), BRAV3 will bring a quantum leap in regenerative medicine and its translation towards the clinic, as well as impact the development of novel medical technologies whilst greatly advancing our knowledge on human heart development.
BRAVE

Digital transformation of clinical practice by using patient-specific cardiac digital twins for risk prediction and therapy optimization

Construction of patient-specific digital twins of the human heart by statistical and mechanistic in silico modeling, fed with extensive clinical data collected and processed digitally
Agencia Estatal de Investigación

Customised DNA-based nanocarriers to boost heart healing

DNABEATS aims to bring advanced materials to regenerate injured myocardium.
Agencia Estatal de Investigación

ECG morphology clusters for sudden cardiac death risk stratification in coronary artery disease using genetics and human-based computational models

Integrate the information from the genetic architecture of the distinct ECG morphological clusters to understand the mechanisms underlying SCD risk.
Ministerio de Ciencia e Innovación y cofinanciado por la Unión Europea (FEDER)