000069911 001__ 69911
000069911 005__ 20180417132421.0
000069911 037__ $$aTAZ-TFG-2017-4433
000069911 041__ $$aspa
000069911 1001_ $$aAljama Solana, Miguel Ángel
000069911 24200 $$aData management, simulation and comparison of a flow map of the cardiovascular system of the human body
000069911 24500 $$aGestión, simulación y comparación de un mapa del flujo en el sistema cardiovascular del cuerpo humano
000069911 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2017
000069911 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000069911 520__ $$aEl presente proyecto consiste en la generación de una amplia base de datos hemodinámica, recogiendo valores de caudales y velocidades de sangre (valores promedios y máximos), así como las áreas de los diferentes vasos sanguíneos que hay en el cuerpo humano. Estos valores, que son los datos experimentales fueron obtenidos de diferentes artículos de investigación publicados. En la base de datos quedan representados los valores obtenidos para cada vaso sanguíneo y por diferentes regiones: cerebro, cuello, tórax, corazón, abdomen o esplácnica, extraesplácnica y músculo. Además, hay una clasificación por diferentes técnicas de medición: doppler, imagen por resonancia magnética (MRI), imagen por resonancia magnética con fase de contraste (PCMRI) o incluso por tomografía computarizada (CT). Y por maniobras de respiración: respiración normal, con respiración sostenida durante la inspiración, con respiración sostenida durante la expiración, inspiración continua, expiración continua y maniobra de Valsalva. Todos estos métodos de medición son técnicas no invasivas que no alteran el flujo de sangre durante la obtención de datos a excepción del doppler. Por tanto, se descartó recoger información de publicaciones realizadas con técnicas invasivas quirúrgicamente ya que no son fiables porque alteran el flujo de sangre y por tanto las mediciones. Por ejemplo, por cateter. Para poder entender las diferencias entre los tipos de medidas seleccionadas (no invasivas) se expone una breve introducción de cada una de ellas, en el capítulo 3, distinguiendo sus características más relevantes. Una vez generada la base de datos hemodinámica y realizada la simulación obteniendo diferentes resultados para cada vaso sanguíneo, había que unir ambas partes que facilitara a posteriori obtener las conclusiones correspondientes. Toda esa información totalmente numérica había que representarla gráficamente para poder entenderla con mayor claridad. Este paso era fundamental, debido a la extensa recogida de datos que se fue elaborando conforme se avanzaba con el proyecto. Para realizar esta transformación, surgió la necesidad de automatizar la información con el fin de evitar un proceso rutinario y monótono en la gestión de la base de datos. Para ello, se hizo uso de archivos batch de procesamiento por lotes sofisticados con MS-DOS. También se utilizó un lenguaje de programación llamado FORTRAN y una herramienta gráfica (Gnuplot) para las representaciones gráficas. Finalmente, todo el trabajo de edición y presentación se realiza con un programa específico, LaTeX, apropiado para redactar artículos científicos. Hacer uso de todas estas herramientas ha requerido aprender una serie de conocimientos específicos para la elaboración de este proyecto.
000069911 521__ $$aGraduado en Ingeniería Mecánica
000069911 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000069911 700__ $$aMurillo Castarlenas, Javier$$edir.
000069911 700__ $$aNavas Montilla, Adrián$$edir.
000069911 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bCiencia y Tecnología de Materiales y Fluidos$$cMecánica de Fluidos
000069911 8560_ $$f564052@celes.unizar.es
000069911 8564_ $$s4017873$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/69911/files/TAZ-TFG-2017-4433.pdf$$yMemoria (spa)
000069911 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:69911$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado
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000069911 951__ $$adeposita:2018-04-17
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