Spine-fNIRSWeb: Interfaz Gráfica Remota para el Análisis y Visualización de Señales de la Respuesta Neurovascular en la Médula Espinal

• Gabriel Araya López ^[1] ; Andrés Vega-Moraga ^[1] ; Glenn Lanyon-Alarcón ^[1] ; Jorge Vergara-Quezada ^[1] ; Sergio Uribe ^[2] ; Antonio Eblen-Zajjur ^[3] ; Raúl Caulier-Cisterna ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica Metropolitana

     Universidad Tecnológica Metropolitana

     Santiago, Chile

     
  2. [2] Monash University

     Monash University

     Australia

     
  3. [3] Universidad Autónoma de Chile

     Universidad Autónoma de Chile

     Temuco, Chile

     

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• Localización: CASEIB 2025. Libro de Actas del XLIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Innovando en tecnología para la salud y calidad de vida / David Hernando (ed. lit.), Jesús Lazaro Plaza (ed. lit.), Pablo Laguna Lasaosa (aut.), Juan Pablo Martínez Cortés (aut.), 2025, ISBN 978-84-09-80259-3, págs. 476-479
• Idioma: español
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• Resumen

  • La médula espinal humana puede verse afectada por diversas patologías que generan alteraciones en las funciones motoras y sensoriales, dificultando considerablemente su diagnóstico debido a que muchas veces no existen cambios estructurales visibles mediante las técnicas de imagenología tradicionales, como la resonancia magnética y la tomografía computacional. En años recientes, la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) ha demostrado ser una herramienta prometedora para estudiar el acoplamiento neurovascular de la médula espinal, ofreciendo información dinámica sobre cambios en las concentraciones de oxihemoglobina (O2Hb) y desoxihemoglobina (HHb). En este contexto, se utilizó una base de datos conformada por 241 registros obtenidos durante la aplicación de estímulos en un nervio periférico, no nocivo e indoloro, en distintos individuos. Con el objetivo de facilitar y optimizar el análisis de estos datos, se diseñó y desarrolló una interfaz gráfica interactiva, accesible de manera remota, para explorar patrones hemodinámicos que puedan reflejar alteraciones funcionales espinales. La interfaz permite filtrar las señales según variables demográficas como edad, índice de masa corporal (IMC) y sexo, así como visualizar respuestas individuales por canal y comparar señales ante diferentes estímulos. Además, ofrece la posibilidad de exportar métricas relevantes para análisis clínicos e investigaciones posteriores. Gracias a esta herramienta, se logró identificar con eficacia registros con artefactos o señales atípicas que podrían tener relevancia clínica, demostrando así su potencial para mejorar el diagnóstico precoz y el seguimiento funcional de pacientes con alteraciones medulares.