The magnetically-active, low-mass, triple system WDS 19312+3607

Aims: We investigated in detail the system WDS 19312+3607, whose primary is an active M4.5Ve star previously thought to be young (tau ~ 300-500 Ma) based on high X-ray luminosity. Methods: We collected intermediate- and low-resolution optical spectra taken with 2 m-class telescopes, photometric data from the $B$ to 8 mum bands, and eleven astrometric epochs with a time baseline of over 56 years for the two components in the system, G 125-15 and G 125-14. Results: We derived M4.5V spectral types for both stars, confirmed their common proper motion, estimated the heliocentric distance and projected physical separation, determined the galactocentric space velocities, and deduced a most-probable age older than 600 Ma. We discovered that the primary, G 125-15, is in turn an inflated, double-lined, spectroscopic binary with a short period of photometric variability of P ~ 1.6 d, which we associated to orbital synchronisation. The observed X-ray and Halpha emissions, photometric variability, and abnormal radius and effective temperature of G 125-15 AB indicate strong magnetic activity, possibly due to fast rotation. Besides, the estimated projected physical separation between G 125-15 AB and G 125-14 of about 1200 AU makes WDS 19312+3607 to be one of the widest systems with intermediate M-type primaries. Conclusions: G 125-15 AB is a nearby (d ~ 26 pc), bright (J ~ 9.6 mag), active spectroscopic binary with a single proper-motion companion of the same spectral type at a wide separation. They are thus ideal targets for specific follow-ups to investigate wide and close multiplicity or stellar expansion and surface cooling due to reduced convective efficiency.Comment: A&A, in pres

Preliminary results on a Virtual Observatory search for companions to Luyten stars

The Aladin sky atlas of the Virtual Observatory has shown to be a powerful and easy-handling tool for the discovery, confirmation, and characterisation of high proper-motion, multiple stellar systems of large separation in the solar vicinity. Some of these systems have very low mass components (at the star/brown dwarf boundary) and are amongst the least bound systems found to date. With projected physical separations of up to tens of thousands astronomical units, these systems represent a challenge for theoretical scenarios of formation of very low-mass stars and brown dwarfs. Here we show preliminary results of a novel "virtual" search of binary systems and companions to Luyten stars with proper motions between 0.5 and 1.0 arcsec/a.Comment: "Highlights of Spanish Astrophysics V", Proceedings of the VIII Scientific Meeting of the Spanish Astronomical Society (SEA) held in Santander, 7-11 July, 2008. Edited by J. Gorgas, L. J. Goicoechea, J. I. Gonzalez-Serrano, J. M. Diego. Oral contribution to splinter sessio

Percussion hemoglobinuria - a novel term for hand trauma-induced mechanical hemolysis: a case report

<p>Abstract</p> <p>Introduction</p> <p>Extracorpuscular hemolysis caused by mechanical trauma has been well described in relation to lower extremity use, such as in soldiers and runners. Terms such as "march hemoglobinuria", "foot strike hemolysis" and "runners hemoglobinuria" have previously been coined and are easily recalled. Newer cases, however, are being identified in individuals vigorously using their upper extremities, such as drum players who use their hands to strike the instrument. Given the increased recognition of upper extremity-related mechanical hemolysis and hemoglobinuria in drummers, and the use of hand drumming worldwide, we would like introduce a novel term for this condition and call it "percussion hemoglobinuria".</p> <p>Case presentation</p> <p>A 24-year-old Caucasian man presented with reddish brown discoloration of his urine after playing the djembe drum. Urine examination after a rigorous practice session revealed blood on the dipstick, and 0 to 2 red blood cells per high power field microscopically. The urine sample was negative for myoglobulin. Other causes of hemolysis and hematuria were excluded and cessation of drum playing resulted in resolution of his symptoms.</p> <p>Conclusions</p> <p>The association of mechanical trauma-induced hemoglobinuria and playing hand percussion instruments is increasingly being recognized. We, however, feel that the true prevalence is higher than what has been previously recorded in the literature. By coining the term "percussion hemoglobinuria" we hope to raise the awareness of screening for upper extremity trauma-induced mechanical hemolysis in the evaluation of a patient with hemoglobinuria.</p

ECG-ENET: Red neuronal convolucional explicable para la ayuda en el diagnóstico de la apnea del sueño infantil

La apnea obstructiva del sueño (AOS) consiste en un trastorno respiratorio, que en niños se ha vinculado con el sistema cardíaco y un aumento del riesgo cardiovascular. El diagnóstico estándar es la polisomnografía (PSG), pero su coste, complejidad e incomodidad, especialmente en niños, limitan su disponibilidad y contribuyen a un infra diagnóstico de la enfermedad. Para abordar esta situación, se propone por primera vez una alternativa simplificada utilizando el electrocardiograma (ECG) nocturno y una red neuronal convolucional (CNN) que estima la severidad de la AOS pediátrica. Además, se plantea el método Gradient-weighted Class Activation Mapping (GradCAM) para interpretar los resultados de la CNN. Para ello, se han analizado 1610 registros de ECG de niños. El rendimiento de nuestro enfoque superó los mejores resultados de estudios previos (Cohen’s kappa de 4 clases 0,359 vs. 0,166 y precisión de 4 clases 56,52% vs. 41,89%). Además, GradCAM identificó patrones bradicardia-taquicardia en las zonas de transición desde un evento de apnea a zonas post-apnea, destacando las regiones entre ondas T y P. Nuestros resultados muestran que la implementación de una CNN explicable mediante el ECG puede ser útil en el diagnóstico de la AOS pediátrica y ayudaría a los facultativos a mejorar la confianza en sistemas automatizados e identificar patrones cardíacos asociados con la enfermedad. Todo ello convierte nuestra propuesta en una alternativa prometedora a la PSG, con el potencial de facilitar un diagnóstico objetivo, rápido, de menor coste y preciso de la AOS.Este estudio ha sido financiado por el MCIN/AEI10. 13039/501100011033, ERDF, y ‘NextGenerationEU/PRTR’ ( PID2020-115468RB-I00 y PDC2021-120775-I00), por el CIBER-BBN (CB19/01/00012) y el proyecto TinyHeart (Early Stage 2022). El NSRR fue financiado por el NHLBI (R24 20 HL114473, 75N92019R002). C. García-Vicente cuenta con un contrato "Ayudas para contratos predoctorales para la Formación de Doctores" del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (PRE2021-100792)

Detección automática de la apnea del sueño infantil utilizando técnicas de deep learning y explainable artificial intelligence en señales de flujo aéreo

La alta prevalencia de la apnea obstructiva del sueño (AOS) pediátrica y las limitaciones de la prueba diagnóstica estándar han fomentado el estudio de estrategias alternativas que ayuden a su diagnóstico automático. Los métodos propuestos suelen basarse en técnicas de feature engineering, lo que implica una complejidad y subjetividad inherente. Otros utilizan técnicas de deep learning, que mejoran el rendimiento diagnóstico pero carecen de transparencia e interpretabilidad. En este trabajo proponemos evaluar un modelo explicable basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para estimar la severidad de la AOS infantil utilizando la señal de flujo (FA). Para ello, se analizaron 1638 registros de FA, que fueron divididos en segmentos de 10 minutos. El modelo CNN estimó el número de eventos apneicos por segmento. Después, se aplicó el algoritmo Grad-CAM para identificar las regiones de FA en las que se fija la CNN al hacer su predicción. El modelo propuesto mostró una alta concordancia entre el índice de apnea-hipopnea estimado y el real (coeficiente de correlación intraclase = 0.87 en el grupo de test), así como un alto rendimiento diagnóstico (kappa de 4 clases = 0.38 y precisiones del 81.05%, 85.62% y 92.81% para 1, 5 y 10 eventos/h en el grupo de test). Grad-CAM reveló que la CNN se centra en el comienzo y el final del evento apneico, es decir, donde la señal FA cambia bruscamente de amplitud. Así, nuestra propuesta sería muy útil para identificar automáticamente los patrones respiratorios asociados con la AOS infantil y ayudar en su diagnóstico.Este estudio ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación - AEI y ERDF (PID2020-115468RB-I00 y PDC2021-120775-I00) y por el CIBER-BBN (CB19/01/00012). G.C. Gutiérrez Tobal ha recibido una ayuda postdoctoral de la Universidad de Valladolid. D. Álvarez es beneficiario de una ayuda Ramón y Cajal (RYC2019-028566-I) del Ministerio de Ciencia e Innovación - AEI, cofinanciada por el FSE. D. Gozal ha recibido financiación del NIH (AG061824 y HL166617)

ECG-ENET: Red neuronal convolucional explicable para la ayuda en el diagnóstico de la apnea del sueño infantil

La apnea obstructiva del sueño (AOS) consiste en un trastorno respiratorio, que en niños se ha vinculado con el sistema cardíaco y un aumento del riesgo cardiovascular. El diagnóstico estándar es la polisomnografía (PSG), pero su coste, complejidad e incomodidad, especialmente en niños, limitan su disponibilidad y contribuyen a un infra diagnóstico de la enfermedad. Para abordar esta situación, se propone por primera vez una alternativa simplificada utilizando el electrocardiograma (ECG) nocturno y una red neuronal convolucional (CNN) que estima la severidad de la AOS pediátrica. Además, se plantea el método Gradient-weighted Class Activation Mapping (GradCAM) para interpretar los resultados de la CNN. Para ello, se han analizado 1610 registros de ECG de niños. El rendimiento de nuestro enfoque superó los mejores resultados de estudios previos (Cohen’s kappa de 4 clases 0,359 vs. 0,166 y precisión de 4 clases 56,52% vs. 41,89%). Además, GradCAM identificó patrones bradicardia-taquicardia en las zonas de transición desde un evento de apnea a zonas post-apnea, destacando las regiones entre ondas T y P. Nuestros resultados muestran que la implementación de una CNN explicable mediante el ECG puede ser útil en el diagnóstico de la AOS pediátrica y ayudaría a los facultativos a mejorar la confianza en sistemas automatizados e identificar patrones cardíacos asociados con la enfermedad. Todo ello convierte nuestra propuesta en una alternativa prometedora a la PSG, con el potencial de facilitar un diagnóstico objetivo, rápido, de menor coste y preciso de la AOS.Este estudio ha sido financiado por el MCIN/AEI10. 13039/501100011033, ERDF, y ‘NextGenerationEU/PRTR’ ( PID2020-115468RB-I00 y PDC2021-120775-I00), por el CIBER-BBN (CB19/01/00012) y el proyecto TinyHeart (Early Stage 2022). El NSRR fue financiado por el NHLBI (R24 20 HL114473, 75N92019R002). C. García-Vicente cuenta con un contrato "Ayudas para contratos predoctorales para la Formación de Doctores" del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (PRE2021-100792)

Detección automática de la apnea del sueño infantil utilizando técnicas de deep learning y explainable artificial intelligence en señales de flujo aéreo

La alta prevalencia de la apnea obstructiva del sueño (AOS) pediátrica y las limitaciones de la prueba diagnóstica estándar han fomentado el estudio de estrategias alternativas que ayuden a su diagnóstico automático. Los métodos propuestos suelen basarse en técnicas de feature engineering, lo que implica una complejidad y subjetividad inherente. Otros utilizan técnicas de deep learning, que mejoran el rendimiento diagnóstico pero carecen de transparencia e interpretabilidad. En este trabajo proponemos evaluar un modelo explicable basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para estimar la severidad de la AOS infantil utilizando la señal de flujo (FA). Para ello, se analizaron 1638 registros de FA, que fueron divididos en segmentos de 10 minutos. El modelo CNN estimó el número de eventos apneicos por segmento. Después, se aplicó el algoritmo Grad-CAM para identificar las regiones de FA en las que se fija la CNN al hacer su predicción. El modelo propuesto mostró una alta concordancia entre el índice de apnea-hipopnea estimado y el real (coeficiente de correlación intraclase = 0.87 en el grupo de test), así como un alto rendimiento diagnóstico (kappa de 4 clases = 0.38 y precisiones del 81.05%, 85.62% y 92.81% para 1, 5 y 10 eventos/h en el grupo de test). Grad-CAM reveló que la CNN se centra en el comienzo y el final del evento apneico, es decir, donde la señal FA cambia bruscamente de amplitud. Así, nuestra propuesta sería muy útil para identificar automáticamente los patrones respiratorios asociados con la AOS infantil y ayudar en su diagnóstico.Este estudio ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación - AEI y ERDF (PID2020-115468RB-I00 y PDC2021-120775-I00) y por el CIBER-BBN (CB19/01/00012). G.C. Gutiérrez Tobal ha recibido una ayuda postdoctoral de la Universidad de Valladolid. D. Álvarez es beneficiario de una ayuda Ramón y Cajal (RYC2019-028566-I) del Ministerio de Ciencia e Innovación - AEI, cofinanciada por el FSE. D. Gozal ha recibido financiación del NIH (AG061824 y HL166617)

Caracterización del Acoplo Cardiopulmonar en Pacientes Pediátricos con Apnea Obstructiva del Sueño

Este estudio tiene como objetivo investigar el uso del acoplo cardiopulmonar (CPC) como biomarcador para caracterizar la severidad de la apnea obstructiva del sueño (OSA) en niños. El análisis de CPC se basa en la coherencia tiempo-frecuencia (TFC) entre la señal de esfuerzo respiratorio y la variabilidad de ritmo cardiaco. Analizamos un total de 255 niños sin OSA, y con OSA leve, moderada y grave durante la vigilia, el sueño en fase REM y el sueño en fase no REM (NREM). Los resultados mostraron que la TFC en la banda de baja frecuencia (LF) aumentó significativamente con la severidad de la OSA tanto en NREM (p<0.001) como en sueño REM (p<0.001). Por el contrario, el acoplo cardiopulmonar, CPC, caracterizado mediante la TFC en la banda HF, es significativamente menor conforme la severidad de OSA aumenta, durante NREM (p=0.02) y REM (p=0.03). Los hallazgos sugieren que la TFC podría ser un biomarcador útil con el que evaluar la severidad de la OSA en niños y podría proporcionar información adicional sobre los mecanismos patológicos subyacentes.Este trabajo fue apoyado por el CIBER-BBN a través del Instituto de Salud Carlos III, proyectos de valorización SleepyHeart y TinyHeart; por el MINECO (PID2021- 126734OB-C21); y por el Gobierno de Aragón (Grupo de Referencia BSICoS T39-23R) cofinanciado por FEDER 2014-2020