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Guía de Ejercicios Básicos en Matlab# 1
Ingeniería Biomédica 1
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Ejercicios con variables numéricas:
Nota: Debe declarar las variables correspondientes, aunque el ejercicio parezca muy
simple. Todos los ejercicios deben resolverse en Matlab y tratar de corroborarlos de forma
manual.
1. En la siguiente figura se muestra el gráfico correspondiente a una señal de ECG. Se
pretende obtener la frecuencia cardiaca (latidos/min) de un registro con 10 medicio-
nes de ondas R en 6.4 segundos (Ver Solución en el Ejemplo 3.6 del Libro Introduction
to Biomedical Engineering ).
Figura 0.0.1: Típica señal de ECG, derivación II. Obtenida de Capítulo 3, Introduction to
Biomedical Engineering, Bronzino, J
a) Determine el gasto cardiaco, expresado en litros por minutos (l/min), si el volu-
men de sangre que sale del corazón durante la sístole es de 75 ml (Ver Solución
en el Ejemplo 3.7 del Libro Introduction to Biomedical Engineering ).
2. Durante la medición de la presión arterial con un esfigmomanómetro digital se ob-
tuvo la siguiente lectura: 118 mmHg (sistólica)/79 mmHg (diastólica) (Ver Solución en
el Ejemplo 3.8 del Libro Introduction to Biomedical Engineering ).
a) Determine la presión de pulso si se conoce que es la diferencia entre la presión
arterial sistólica (PAS) y la presión arterial diastólica (PAD).
b) Determine la presión arterial promedio, si se conoce que es la diferencia entre
la presión diastólica y un tercio de la presión de pulso.
3. Calcule el módulo de un número complejo a partir del valor real y el valor imagina-
rio
Validación de datos:z = 3 + 4i ⇒valor real: 3, valor imaginario: 4⇒ módulo:
5
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Ejercicios con arreglos unidimensionales:
1. Cada 1 hora se envía a un monitor de una UCI la presión promedio de oxígeno de
250 mediciones de 10 pacientes en una sala de terapia intensiva. Un ejemplo del
registro ordenado por la numeración de la cama de los pacientes es el siguiente:
SpO2 95 96 98 92 90 91 96 94 95 90
Se desea saber el número de cama de los pacientes con problemas respiratorios que
son los que tiene saturación de oxigeno por debajo de 94 %, y los valores que obtu-
vieron.
Nota: El número de cama se corresponde con la posición del valor de SpO2 del paciente en el
registro.
2. Ejercicio No. 2 de Lecture 3
3. Se tienen las siguientes mediciones en pacientes diabéticos para un estudio sobre la
predicción a padecer enfermedades cardiovasculares. Para ello se utilizará la presión
de pulso (PP) como indicador. Se conoce que si PP > 50 mmHg, entonces esta es ele-
vada, mientras que si PP≤ 50 mmHg, esta se encuentra en rango normal. Determine
la cantidad de pacientes con PP alterada.
PAS 157.23 160.1 142.24 155 140 158.5
PAD 93.70 96.2 89.5 94.2 85.2 94.5
4. La fórmula para calcular el Índice de Masa Corporal (IMC) es el peso en kilogramos
dividido por la estatura en metros cuadrados.
IMC =
P
(E2)
En la siguiente tabla se tienen los datos correspondientes a 10 pacientes del peso en
Kg y de la estatura en cm
Peso 56 42 80 90 85 64 51 62 92 85
Estatura 154 172 160 188 156 180 157 175 174 162
Realice una calculadora de IMC en Matlab que:
a) Calcule el peso y la estatura promedio
b) Determine los pacientes con más alto y más bajo valores de IMC
c) Determine los pacientes con sobre peso
d) Determine los pacientes que estén en el rango normal para un individuo
e) Determine los pacientes con delgadez
f ) Determine los pacientes con bajo peso
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categoría de peso IMC
bajo peso <16
delgadez 16-25
rango normal 25-30
sobrepeso >30
RETO 1. Realice una función denominada calc_imc, que permita obtener a partir
de los datos del usuario (peso y estatura), el valor de IMC correspondiente y la ca-
tegoría a la que pertenece. Optimice el algoritmo en cuanto a las líneas de código
correspondientes.