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martes, 11 de diciembre de 2018

¿Qué son las VON (Redes ópticas virtuales)?

Las Virtual Optical Networks  (VON)  en español redes ópticas virtuales admiten el aprovisionamiento dinámico de redes dedicadas en la misma infraestructura de red.
Resultado de imagen para VIRTUAL OPTICAL NETWORK

Las tecnologías de virtualización de redes ópticas permiten la partición / agregación de la infraestructura de red, es decir, Nodos ópticos y enlaces, en recursos virtuales independientes, donde cada recurso virtual tiene la misma funcionalidad que el recurso físico. Despliegue de múltiples redes ópticas virtuales. La implementación de servicios de infraestructura dinámica para crear servicios VON ad-hoc está respaldada por los requisitos de infraestructura de red heterogéneos y estrictos de las aplicaciones emergentes y dinámicas con gran ancho de banda, como la transmisión de video de alta definición y cloud computing. 

Resultado de imagen para VIRTUAL OPTICAL NETWORK
Por lo tanto, los proveedores de servicios de red pueden solicitar, según la necesidad, una VON dedicada para cada aplicación y un control total sobre ella.


Para proporcionar las funcionalidades de control independientes y completas requeridas, una VON debe ser un plano de control virtual. Un plano de control GMPLS virtual es una entidad distribuida compuesta por controladores de conexión virtual (VCC), un VCC para conmutadores ópticos virtuales, que ejecuta varios procesos de colaboración y una red de comunicación de datos (DCN) basada en canales de control de IP virtuales (IPCC) para permitir el intercambio. de mensajes de control entre los VCCs.

Este seminario presenta la arquitectura propuesta de un VON Resource Broker y Composer para los servicios dinámicos de infraestructura WSON controlados por GMPLS, cuya tarea es implementar dinámicamente VON controladas por GMPLS de los proveedores de servicios. También se discuten los resultados obtenidos en ADRENALINE Probado del corredor y compositor de recursos VON propuesto para los servicios de infraestructura WSON controlados por GMPLS.

SIS el nuevo "laboratorio de ideas" e innovación en el ámbito de la salud.

Significa "salud, innovación y sociedad" y su objetivo es generar espacios de intercambio colaborativo en ámbitos académicos y profesionales para dar respuestas a los nuevos desafíos de la era digital.


La tecnología y la inteligencia artificial están revolucionando distintos rubros con una velocidad sorprendente. Las ciencias de la salud no están fuera de este cambio: laboratorios, farmacéuticos, pagadores, profesionales de la salud, investigadores y académicos se enfrentan a nuevas problemáticas y posibilidades constantemente.
Con el objetivo de encontrar respuestas a estos interrogantes y aprovechar las nuevas herramientas de forma colaborativa surgió "Salud, Innovación y Sociedad"- (SIS). Sus representantes explican que su meta es "ser un laboratorio de ideas capaz de mejorar las prácticas sanitarias, el acceso a la innovación, la sustentabilidad y la equidad del ecosistema de salud argentino".
SIS se presentó en el marco de la segunda edición de Innovation Week de Novartis y apunta a profundizar conexiones entre los protagonistas del mundo de la salud y las ciencias.
Infobae dialogó con Fabiana Dircie, Directora de Asuntos Corporativos de Novartis y Víctor Rodriguez, Gerente de Asuntos Públicos, con el objetivo de conocer más sobre este "laboratorio de ideas".
Nuevos horizontes
Uno de los primeros temas que surge a la hora de hablar de medicina y tecnología es la posibilidad de utilizar nuevas formas, a través de la transformación digital, de racionalizar los costos del sistema de salud.
"Hay una transformación digital que va a permitir a todos los sectores optimizar el seguimiento de los pacientes y hacer un uso racional de los recursos del sistema sanitario: para mejorar la gestión que implica la administración, seguimiento de los tratamientos, y planificación presupuestaria de los mismos", explicó Víctor Rodríguez.
El objetivo es encontrar respuestas del ecosistema de la salud en la era digital.
La medicina tenderá a ser cada vez a ser más personalizada, en tanto más se avanza en el conocimiento del genoma humano y las particularidades de cada individuo.
 “Los medicamentos se adaptarán a cada persona e, inclusive, se producirán a través del organismo de cada paciente”, explican.
La generación de vínculos e intercambios también es otro de los pilares de su filosofía: "La medicina solo va a funcionar de modo colaborativo. La inteligencia artificial irrumpió y los modelos que conocemos forzosamente tendrán que cambiar", asegura por su parte Fabiana Dircie.
Como parte de su agenda, SIS apunta a avanzar en distintos frentes que, en el fondo, comparten el mismo origen: "Buscamos promover una cultura de la salud en los diferentes escenarios sociales a través de la construcción de redes y sinergias con profesionales e instituciones públicas y privadas. Todo sobre la base de la investigación, la formación y la transferencia de conocimientos", destacan.
El camino comenzará a través de consejos de profesionales y expertos. A partir de esas reuniones e investigación se comenzará a producir material que se compartirá en diferentes ámbitos como universidades y los principales actores del sistema de salud pública y privada.
Otro de los objetivos es crear una articulación entre el, la salud pública, los organismos privados y la ciudadanía. "La única forma de que todos los ciudadanos puedan acceder a medicamentos de innovación implica que la responsabilidad no recaiga solo en el Estado, sino en buscar un abordaje colaborativo entre todos los actores participantes", concluye Dircie.
Leído en InfoBae.

lunes, 10 de diciembre de 2018

NICE Evidence Standards Framework for Digital Health Technologies

Como importar un archivo CSV a Excel



Hay dos formas de importar datos de un archivo de texto con Excel: puede abrirlo en Excel o puede importarlo como un rango de datos externos. Para exportar datos de Excel a un archivo de texto, use el comando Guardar como y cambie el tipo de archivo del menú desplegable.

Son dos los formatos de archivo de texto que se utilizan habitualmente:

Archivos de texto delimitados (.txt), en los que el carácter de tabulación (el código de carácter ASCII 009) separa normalmente cada campo de texto.

Archivos de texto de valores separados por comas (.csv), en los que el carácter de coma (,) suele separar cada campo de texto.

Puede cambiar el carácter separador que se utiliza tanto en los archivos de texto delimitados como en los .csv. Esto puede ser necesario para asegurarse de que la operación de importación o de exportación se realizará de la manera deseada. 

Importar un archivo de texto abriéndolo en Excel



Un archivo de texto creado con otro programa se puede abrir en un libro de Excel con el comando Abrir. Abrir un archivo de texto en Excel no cambia el formato del archivo: puede verlo en la barra de título de Excel, donde el nombre del archivo conserva la extensión del nombre del archivo de texto (por ejemplo, .txt or .csv).



Ingrese desde  archivo > Abrir.

Seleccione Archivos de texto en el cuadro de diálogo Abrir.

Busque el archivo de texto que desee abrir y haga doble clic en él.

Si el archivo es un archivo de texto (.txt), Excel inicia el Asistente para importación de texto. Cuando termine de realizar los pasos del Asistente, haga clic en Finalizar para completar la operación de importación.

Vea: Asistente para importar texto para obtener más información sobre los delimitadores y opciones avanzadas.

Si el archivo es un archivo .csv, Excel abre automáticamente el archivo de texto y muestra los datos en un libro nuevo.

Referencias:

Cómo escribir un archivo DICOM a partir de una señal digital de ECG en c#

Comenzaremos a trabajar a partir de estas muestras de voltaje ecg sin procesar en formato csv (Comma Separated Values) , por ejemplo:

time    voltage (mV)
0.000   9.169110459
0.001   9.144672532
0.002   9.144672532
0.003   9.169110459
0.004   9.169110459
0.005   9.169110459
0.006   9.169110459
0.007   9.144672532
0.008   9.217986315
0.009   9.169110459
0.01    9.169110459
0.011   9.169110459
0.012   9.169110459
0.013   9.144672532
0.014   9.144672532
0.015   9.169110459
0.016   9.169110459
0.017   9.169110459
0.018   9.169110459
0.019   9.169110459
0.02    9.169110459
0.021   9.169110459
0.022   9.144672532
0.023   9.169110459
Lo que vamos a hacer es convertirlo en un archivo DICOM, para poder verlo en un visor de ecg como el kit de herramientas de ECG para c #: https://sourceforge.net/projects/ecgtoolkit-cs/

¿Cómo haría para esta conversión? He hecho algunas búsquedas en Google, pero no he encontrado una herramienta que sea capaz de escribir archivos DICOM a partir de datos en bruto.

EDITAR:

Terminé yendo por un archivo SCP ya que esto era más fácil. Terminé usando la biblioteca de arriba para crear un archivo scp. Código siguiente:


using System;
using System.Linq;
using ECGConversion;
using ECGConversion.ECGDemographics;
using ECGConversion.ECGSignals;

namespace SCPWriter
{
    public static class CreateScpEcg
    {
        public static void CreateScpEcgFile(double[] voltages, int sampleRate, string directory, string patientId)
        {
            var rhythm = voltages;

            var filePath = directory + patientId;

            // get an empty ECG format file
            IECGFormat format = ECGConverter.Instance.getFormat("SCP-ECG");
            if (format != null)
            {
                // five required actions for the demographic info.
                format.Demographics.Init();
                format.Demographics.PatientID = patientId;
                format.Demographics.LastName = "";
                format.Demographics.TimeAcquisition = DateTime.Now;
                // make an AcquiringDeviceID object
                AcquiringDeviceID acqID = new AcquiringDeviceID(true);

                // can also specify your own acquiring device info
                Communication.IO.Tools.BytesTool.writeString("MYDEVI", acqID.ModelDescription, 0, acqID.ModelDescription.Length);
                // set the Acquiring Device ID (required)
                format.Demographics.AcqMachineID = acqID;
                // declare the signal part.
                var leadType = new LeadType[] { LeadType.I };
                var rhythmAVM = 1;
                var rhythmSPS = sampleRate;
                Signals sigs = new Signals((byte)leadType.Length);
                sigs.RhythmAVM = rhythmAVM;
                sigs.RhythmSamplesPerSecond = rhythmSPS;

                for (int i = 0; i < sigs.NrLeads; i++)
                {
                    // very important to assign signal.

                    sigs[i] = new Signal();
                    sigs[i].Type = leadType[i];
                    sigs[i].Rhythm = rhythm.Select(Convert.ToInt16).ToArray();
                    sigs[i].RhythmStart = 0;
                    sigs[i].RhythmEnd = rhythm.Length - 1;
                }
                // store signal to the format.
                if (format.Signals.setSignals(sigs) != 0)
                {
                    Console.Error.WriteLine("setSignals failed!");
                    return;
                }
                // write the file
                var outputFile = filePath + ".scp";


                ECGWriter.Write(format, outputFile, true);
                if (ECGWriter.getLastError() != 0)
                {
                    Console.Error.WriteLine("Writing failed: {0}!", ECGWriter.getLastErrorMessage());
                    return;
                }
            }
        }


    }
}

Estos datos corresponden a la derivación D1, pero obviamente se pueden agregar las 12 derivaciones  en esta línea: var leadType = new LeadType [] {LeadType.I}

Referencias:
https://github.com/marcodebe/dicomecg_convert
https://stackoverflow.com/questions/40121146/how-to-write-a-dicom-file-from-raw-ecg-data
https://sourceforge.net/projects/ecgtoolkit-cs/