<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-17T17:16:06Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:www.recercat.cat:2117/428417" metadataPrefix="marc">https://recercat.cat/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:recercat.cat:2117/428417</identifier><datestamp>2026-01-21T10:30:39Z</datestamp><setSpec>com_2072_1033</setSpec><setSpec>col_2072_452950</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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      <subfield code="a">Company Se, Georgina</subfield>
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      <subfield code="a">Bragós Bardia, Ramon</subfield>
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      <subfield code="a">Pajares Ruiz, Virginia</subfield>
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      <subfield code="a">Rafecas, Albert</subfield>
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      <subfield code="a">Rosell Ferrer, Francisco Javier</subfield>
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      <subfield code="a">Riu Costa, Pere Joan</subfield>
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      <subfield code="a">Nescolarde Selva, Lexa Digna</subfield>
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      <subfield code="c">2023</subfield>
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      <subfield code="a">El uso de la espectroscopia de impedancia eléctrica para la diferenciación del tejido pulmonar es una oportunidad para mejorar el diagnóstico clínico. El objetivo es distinguir entre diferentes estados del tejido pulmonar mediante el estudio de las diferencias entre los parámetros del espectro de impedancia entre dos frecuencias separadas (15 kHz y 307 kHz) en la región de la dispersión beta. Además, también se aplican algoritmos de machine learning para la clasificación automática de patologías pulmonares. Se han encontrado diferencias significativas entre aquellos tejidos que experimentan un aumento en la densidad (neoplasia y fibrosis) y aquellos tejidos que sufren una destrucción del tejido (enfisema). Además, los algoritmos automáticos son capaces de clasificar con gran exactitud (=86%) muestras de tejido neoplásico. Son necesarios más estudios y mayor validación de los algoritmos para diferenciar aquellos estados del tejido que son más similares entre sí.</subfield>
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      <subfield code="a">Este trabajo fue apoyado por el Ministerio español de Ciencia e Innovación (PID2021-128602OB-C21).</subfield>
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      <subfield code="a">Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica</subfield>
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      <subfield code="a">Espectroscopia de impedancia eléctrica</subfield>
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      <subfield code="a">Tejido pulmonar</subfield>
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      <subfield code="a">Diagnóstico clínico</subfield>
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      <subfield code="a">Diferenciación por métodos estadísticos convencionales y machine learning entre tejido pulmonar sano y patológico de medidas de impedancia eléctrica.</subfield>
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