Simulación dinámica de la glucosa e insulina en pacientes con diabetes insulinodependientes

dc.contributor.advisorChío Cho, Nayibespa
dc.contributor.advisorTibaduiza Burgos, Diego Alexanderspa
dc.contributor.apolounabChío Cho, Nayibe [nayibe-chío-cho]
dc.contributor.authorMiles Pinto, Himer Albertospa
dc.contributor.cvlacChío Cho, Nayibe [0000375918]*
dc.contributor.googlescholarChío Cho, Nayibe [mModWy8AAAAJ&hl=es]*
dc.contributor.linkedinChío Cho, Nayibe [nayibe-chio-cho-41a17724]
dc.contributor.orcidChío Cho, Nayibe [0000-0002-9459-4350]*
dc.contributor.researchgateChío Cho, Nayibe [Nayibe-Chio]*
dc.contributor.researchgroupGrupo de Investigación Control y Mecatrónica - GICYMspa
dc.contributor.researchgroupGrupo de Investigaciones Clínicasspa
dc.coverageBucaramanga (Colombia)spa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.date.accessioned2020-06-26T19:45:18Z
dc.date.available2020-06-26T19:45:18Z
dc.date.issued2010
dc.degree.nameIngeniero Mecatrónicospa
dc.description.abstractLa diabetes mellitus tipo I es una enfermedad de salud pública cada vez más común entre la gente, que no necesariamente tiene sus orígenes en el paso genético entre generaciones. Como tal existe un desorden en los niveles normales de la glucosa en la sangre y su tratamiento médico actual más común es la aplicación de insulina al paciente de acuerdo a ciertas relaciones como el peso, la edad, hábitos alimenticios entre otros, este ajuste lo realiza el médico casi a prueba y error hasta encontrar el nivel adecuado para cada paciente así como su frecuencia de aplicación. Este método suele ser incomodo para los pacientes, puesto que una dosificación inadecuada produce daños en el cuerpo humano. En este proyecto se presenta el estado del arte en la investigación referente al control dinámico de la glucosa en la sangre empleando el método de dosificación de insulina para pacientes con diabetes insulinodependientes. Además se involucran 7 capítulos distribuidos de la siguiente forma. En el capitulo tres se presentan los conceptos básicos de la diabetes y las características fisiológicas para el metabolismo de la glucosa. Por otro lado en la quinta parte se describirá el modelo a utilizar para la simulación de la dinámica de la glucosa e insulina en pacientes con diabetes mellitus tipo I y se presenta un análisis de las propiedades fundamentales del sistema de ecuaciones diferenciales que forman el modelo. En el sexto capítulo se recopilan las características de las diferentes estrategias de control, para hacer la elección de aquella que arroje los mejores resultados de acuerdo a las necesidades del sistema. Alcanzando la parte final del sexto capítulo de este trabajo, se muestra la simulación de la dinámica de la glucosa e insulina por medio de una herramienta computacional (MATLAB). Finalmente, en la última parte del documento se propone el diseño de un sensor mínimamente invasivo que permite medir la concentración de glucosa en la sangre, mostrando los parámetros principales para su funcionamiento y construcción, teniendo en cuenta las consideraciones hechas en los capítulos anteriores y citando algunas recomendaciones en materia de construcción y monitorización de las señales, a fin de que la calidad del dispositivo se asemeje a la de productos que se encuentran en el mercado, logrando que el usuario perciba una agradable experiencia al utilizar el sensor. Adicionalmente se presenta un marco teórico para que el lector se familiarice con los términos aquí manejados.spa
dc.description.abstractenglishThe diabetes mellitus type I is an illness increasingly more common among the people that does not necessarily have its origins in the genetic step among generations. As such a disorder in the normal levels of the glucose in the blood exists and its more common current medical processing is the application of insulin to patient according to certain relations as the weight, the age, alimentary habits among others, this adjustment carries out it the doctor almost to test and error until finding the adequate level for each patient as well as its frequency of application. This method is used to being I disturb for the patients since an inadequate dosage produces damages in the body of this. In this project the state of the art in the referring investigation is present to dynamic control of the glucose in the blood employing the insulin dosage method for patients with insulin-dependent diabetes. Additionally, this project will involve 7 chapters distributed as follows. In the third chapter presents the basic concepts of diabetes and the physiological characteristics for glucose metabolism. On the other hand, the fifth part will describe the model used to simulate the dynamics of glucose and insulin in patients with insulin-dependent diabetes and an analysis of the fundamental properties of the system of differential equations that form the model. In the sixth chapter compiles the characteristics of different control strategies, to make that choice that yields the best results according to the needs of the system. In the end of the sixth chapter of this paper, it presents the simulation of the dynamics of glucose and insulin by a software tool (MATLAB). Finally, in the latter part of the paper proposes the design of a minimally invasive sensor to measure the concentration of glucose in the blood, showing the main parameters for its operation and construction, taking into account the considerations made in previous chapters and citing some recommendations on the construction and monitoring of signals, so that the user receives a pleasant experience when using the sensor. Additionally a theoretical framework is presented so that the reader be familiarized with the terms here handled.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.tableofcontents1. OBJETIVOS 7 2. INTRODUCCIÓN 8 3. MARCO TEÓRICO 11 3.1 DEFINICIÓN 11 3.2 PÁNCREAS 11 3.3 GLUCOSA 12 3.3.1 Función de la Glucosa: 12 3.4 TIPOS DE DIABETES 15 3.5 INSULINA 16 3.5.1 Tipos de Insulina 17 2.6. GLUCAGÓN 20 4. ESTUDIO DE MODELOS MATEMÁTICOS PROPUESTOS 22 4.1 MODELOS MATEMÁTICOS 22 4.1.1 Modelos Lineales 23 4.1.2 Análisis por compartimientos (Tomado de [23]) 23 4.1.3 Modelos No-lineales y Complejos 25 5. SELECCIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO DE LA DINÁMICA DE LA GLUCOSA Y LA INSULINA A UTILIZAR 28 5.1 DESCRIPCIÓN DEL MODELO MÍNIMO DE BERGMAN 29 5.1.1 Modelo mínimo de la glucosa 32 5.1.2 Modelo mínimo de la insulina 34 5.2 SIMULACIÓN DEL MODELO DE BERGMAN 35 5.3 LINEALIZACIÓN DEL MODELO DE BERGMAN 37 6. ESTRATEGIAS DE CONTROL 48 6.1 INTRODUCCIÓN 48 6.2 ESTRATEGIAS DE CONTROL COMUNES EN LA REGULACIÓN DE LA GLUCOSA 49 6.3 APLICACIÓN DE CONTROLADORES PID 53 6.3.1 Simulaciones de Controladores PID con primer método Ziegler-Nichols 58 6.3.2 Introducción al controlador PID 60 7. DISEÑO DE UN INSTRUMENTO PARA DETERMINAR LA CONCENTRACIÓN DE GLUCOSA EN LA SANGRE 66 7.1 TÉCNICAS DE MEDICIÓN 66 7.1.1 Técnicas invasivas 66 7.1.2 Técnicas mínimamente invasivas 68 7.1.3 Técnicas no invasivas 69 7.2 DISEÑO ELECTRÓNICO 70 7.2.1 Biosensores 71 7.2.2 Tira Reactiva (Biosensor Amperométrico) 73 7.2.3 Convertidor corriente-voltaje 75 7.2.4 Etapa de Filtrado y Amplificación 75 7.2.5 Conversión análogo-digital 77 7.2.6 Unidad de Control y Procesamiento de la Señal 78 7.2.7 Visualización 80 7.3 PROCEDIMIENTOS DE MEDICIÓN 80 7.4 DISEÑO MECATRÓNICO 81 7.5 CARACTERÍSTICAS ESTÁTICAS 82 7.5.1 Campo de medida (rango) 83 7.5.2 Alcance, fondo de escala 84 7.5.3 Salida a fondo de escala 84 7.5.4 Sensibilidad 85 7.5.5 Zona muerta 85 7.6 EVALUACIÓN DE LA RESPUESTA DINÁMICA Y ALGUNOS RESULTADOS 85 OBSERVACIONES Y CONCLUSIONES 87spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/1558
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Mecatrónicaspa
dc.relation.referencesMiles Pinto, Himer Alberto, Tibaduiza, Diego Alexander, Chio Cho, Nayibe (2010). Simulación dinámica de la glucosa e insulina en pacientes con diabetes insulinodependientes. Bucaramanga (Santander, Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.relation.referencesDOCUMENTO DEL MINISTERIO DE PROTECCIÓN SOCIAL, Consenso sobre prevención, control y tratamiento de la Diabetes No Insulino Dependiente. ALAD Referencia Incompleta. Colombia, 2005. Disponible en http://www.minproteccionsocial.gov.co/VBeContent/library/documents/DocNewsNo16175DocumentNo4205.PDFspa
dc.relation.referencesAMERICAN DIABETES ASSOCIATION. Economic Costs of Diabetes in the U.S. in 2002. Diabetes Care 2003; 26:917-932. Disponible en http://care.diabetesjournals.org/cgi/content/full/26/3/917spa
dc.relation.referencesR. M. BERNE Y M. N. LEVY. “Fisiología”, Harcourt and Mosby, Madrid. (2001).spa
dc.relation.referencesBASILIO MORENO ESTEBAN, M. GARGALLO FERNÁNDEZ, M. LÓPEZ DE LA TORRE CASARES. Diagnostico y tratamiento en enfermedades metabólicas. Ediciones Díaz de Santos. Publicado en 1997, 680 páginas.spa
dc.relation.referencesM. C. D’OCON NAVAZA, MARÍA CARMEN D’ OCON NAVAZA, M. JOSÉ GARCÍA GARCÍA-SAAVEDRA, J. C. VICENTE GARCÍA. Fundamentos y técnicas de análisis bioquímico. Cengage Learning Editores. Publicado en 2006, 422 páginas.spa
dc.relation.referencesV. W. BOLIE. Coefficients of Normal Blood Glucose Regulation, Applied Physiology, Vol.16, pp. 783-788, 1961.spa
dc.relation.referencesFREDERICK CHEE, TYRONE FERNANDO. Closed-Loop Control of Blood Glucose, Mathematics of Glucose Control, Chapter 4, pp. 69-87, 2007.spa
dc.relation.referencesM. E. FISHER, “A Physiologic Model of Glucose Metabolism in Man and its Use to Design and Assess Improved Insulin Therapies for Diabetes”, PHD. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, USA, 1985.spa
dc.relation.referencesE. RUIZ-VELÁZQUEZ, R. FEMAT Y D. U. CAMPOS-DELGADO, “Blood glucose control for type I diabetes Mellitus: A robust tracking H problem”, Control Engineering Practice, vol 12, pp. 1179-1195, 2004.spa
dc.relation.referencesE. ACKERMAN, L. C. GATEWOOD, J. W. ROSEVEAR Y G.D. MOLNAR, “Model Studies of Blood-Glucose Regulation”. Bulletin of Mathematics and Biophysics, Vol. 27, pp. 21-35, 1965.spa
dc.relation.referencesR. N. BERGMAN, L. S. PHILLIPS Y C. COBELLI, Physiologic Evaluation of Factors Controlling Glucose Tolerance in Man, Journal of Clinical Investigation, Vol.68, pp. 1456-1467, December 1981.spa
dc.relation.referencesJ. T. SORENSEN. A Physiologic Model of Glucose Metabolism in Man and its Use to Design and Assess Improved Insulin Therapies for Diabetes, PHD. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, USA, 1985.spa
dc.relation.referencesW. R. PUCKETT, Dynamic Modelling of Diabetes Mellitus, PHD. Thesis, University of Wisconsin-Madison, USA, 1992.spa
dc.relation.referencesC. COBELLI, G. FEDERSPIL, G. PACINI, A. SALVAN AND C. SCANDELLARI. An integrated mathematical model of the dynamics of blood glucose and its hormonal control. Mathematical Biosciences, Vol. 58, pp. 27-60, 1982.spa
dc.relation.referencesA. DE GAETANO AND O. ARINO. Mathematical modeling of the intravenous glucose tolerance test. Journal of Mathematical Biology, Vol. 40, pp. 136-168, 2000.spa
dc.relation.referencesR. L. OLLERTON. Application of optimal control theory to diabetes mellitus. Int. J. Control, 50(6):2503-2522, 1989.spa
dc.relation.referencesS. M. FURLER, E. W. KRAEGEN, R. H. SMALLWOOD, AND D. J. CHISOLM. Blood glucose control by intermittent loop closure in the basal mode: Computer simulation studies with a diabetic model. Diabetes Care, 8(6): 553-561, 1985.spa
dc.relation.references[18] T. VAN HERPE, B. PLUYMERS, M. ESPINOZA, G. VAN DEN BERGHE, AND B. DE MOOR. A minimal model for glycemia control in critically ill patients. Pages 5432-5435. IEEE, 30 August-3 September 2006.spa
dc.relation.references[19] BUD Clark M.A Sami Kanderian M.S.E G.M Steil, Ph.D. and Ph.D K. Rebrin, M.D. Modeling insulin action for development of a closed-loop artificial pancreas. Diabetes technology and therapeutics, 7(1):94–108, 2005.spa
dc.relation.referencesSANDRA M. LYNCH AND B. WAYNE BEQUETTE. Model predictive control of blood glucose in type I diabetics using subcutaneous glucose measurements. Proceeding of the American Control Conference, Anchorage., pages 4039-4043, May 2002.spa
dc.relation.referencesMICHEL E. FISHER. A semiclosed-loop algorithm for the control of blood glucose levels in diabetics. IEEE Transactions on biomedical engineering, 38(1):57-61, January 1991.spa
dc.relation.referencesLEHMAN ED. T. DEUTSCH. A physiological model of glucose-insulin interaction. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Vol. 13 No.5 1991.spa
dc.relation.referencesLEHMANN ED. “Application of information technology in clinical diabetes care”. Medical Informatics:Volume 21 Number 4 and Volume 22 Number 1.spa
dc.relation.referencesLEHMAN ED, DEUTSCH T.”Comportamental models for glycemic prediction and decision-support in clinical diabetes care: promise and reality. Computer Methods and Programs in Biomedicine 56 (1998) 193-204.spa
dc.relation.referencesLEHMANN ED, “The freeware AIDA interactive educational diabetes simulator”. MedSciMonit. 2001 May-Jun;7: 504-15spa
dc.relation.referencesM.S IBBINI, M.A. MASADEH AND M.M. BANI AMER. A fuzzy logic control technique for blood glucouse level in diabetics. Proceeding (387) Biomechanics-2003.spa
dc.relation.referencesG. QUIROZ COMPEÁN, A. FEMAT FLOREZ. ” Estudio dinámico y de propiedades geométricas sobre el metabolismo de glucosa e insulina en diabéticos tipo I”. Trabajo de investigación de maestría. Instituto Potosino de Investigación científica y aplicada A.C. Mexico. Julio de 2005.spa
dc.relation.referencesA. MAKOGLOU, J. LI, Y. KUANG. ”Mathematical models and software tools for the glucose-insulin regulatory system and diabetes: an overview”. Applied Numerical Mathematics 56 (2006) 559-573.spa
dc.relation.referencesD. U. CAMPOS-DELGADO*, MEMBER, IEEE, M. HERNÁNDEZ-ORDOÑEZ, R. FEMAT, AND A. GORDILLO-MOSCOSO. Fuzzy-Based Controller for Glucose Regulation in Type-1 Diabetic Patients by Subcutaneous Route. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 53, NO. 11, NOVEMBER 2006. pp. 2201-2210.spa
dc.relation.referencesOWENS, C. ZISSER, H. JOVANOVIC, L. SRINIVASAN,B. BONVIN, D. DOYLE, J. Run-to-run control of blood glucose concentrations for people with type I diabetes mellitus. Biomedical engineering, IEEE Transactions. Volume 53. Issue 6. pp 996-1005. June 2006.spa
dc.relation.referencesK. OGATA. Ingeniería de Control Moderna. Prentice-Hall International, Inc, Upper Saddle River, New Jersey, 3a. Ed, 1997.spa
dc.relation.referencesM. MORARI AND N. L. RICKER. Model Predictive Control Toolbox User’s Guide. The Mathworks, Inc, Natick, MA, 1998.spa
dc.relation.referencesC. E. GARCÍA, D. M. PRETT, AND M. MORARI. Model predictive control: Theory and practice – a survey. Automatica, 25(3):335-348, 1989.spa
dc.relation.referencesR. T. STEFANI, B. SHAHIAN, C. J. SAVANT, AND G. H. HOSTETTER. Design of Feedback Control Systems. Oxford University Press, New York, 4th edition, 2002spa
dc.relation.referencesSANDRA M. LYNCH AND B. WAYNE BEQUETTE. Model predictive control of blood glucose in type 1 diabetics using subcutaneous glucose measurements. Proceeding of the American Control Conference, Anchorage., pages 4039–4043, May 2002spa
dc.relation.referencesF. J. DOYLE III, C DORSKI, J. HARTING, AND N.A. PEPPAS. Control and modelling of drug delivery devices for the treatment of diabetes. In Proceedings of the American Conference, volume 1, pages 776-780, Seattle, Washington, USA, 21-23 June 1995. IEEE.spa
dc.relation.referencesR. N. BERGMAN AND J. URQUHART. The pilot gland approach to the study of insulin secretory dynamics. Recent Prog Horm Res, 27:583-605, 1971.spa
dc.relation.referencesU. FISCHER, W. SCHENK, E. SALZSIEDER, G. ALBRECHT, P. ABEL, AND E.-J FREYSE. Does physiological blood glucose control require and adaptive control strategy? IEEE Trans. Biomed. Eng., 34(8):575-582, Aug. 1987.spa
dc.relation.referencesC. COBELLI AND A. MARI. Control of diabetes with artificial systems for insulin delivery - algorithm independent limitations revealed by a modeling study. IEEE Trans. Biomed. Eng., 32(10):840-845, October 1985.spa
dc.relation.referencesC. COBELLI G. PACINI, G. TOFFOLO, AND L. SACCA Estimation of insulin sensitivity and glucose clearance form minimal model: new insights from labeled IVGTT. American Journal of Physiology, 250:E591-E598, 1986.spa
dc.relation.references[41] C. DALLA MAN, G. TOFFOLO AND C. COBELLI. Glucose kinects during meal: one vs two compartment minimal model. In Proceedings of the Second Joint EMBS/BMES Conference, pages 2222-2223, Houston, TX, USA, 23-26 October 2002. IEEE.spa
dc.relation.referencesC. DALLA MAN, R. A. RIZZA, AND C. COBELLI. Mixed meal simulation model of glucose-insulin system. In Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, pages 307-310, New York City, USA, 30 August-3 September 2006. IEEE.spa
dc.relation.referencesJ. T. SORENSEN, C. K. COLTON, R. S. HILLMAN, AND J. S. SOELDNER. Use of a physiologic pharmacokinetic model of glucose homeostasis for assessment of performance requirements for improved insulin therapies. Diabetes Care, 5(3):148-157, 1982spa
dc.relation.referencesM. GIUGLIANO, M. BOVE, AND M. GRATTAROLA. Insulin release at the molecular level: Metabolic-electrophysiological modeling of the pancreatic beta-cells. IEEE Eng. Med. Biol. Mag., 47(5):611-623, May 2000.spa
dc.relation.referencesHERNAN VELEZ, WILLIAM ROJAS, JAIME BORREO, JORGE RESTREPO. Endocrinología. Publicado por Corporación para Investigaciones Biológicas, 2006. 448 páginas.spa
dc.relation.referencesM. SHICHIRI, R. KAWAMORI, Y. GORIYA, Y. YAMASAKI, M. NOMURA, N. HAKUI, AND H. ABE. Closed-loop glycaemic control with a wearable artificial endocrine pancreas – variations in daily insulin requirements to glycaemic response. Diabetes, 33:1200-1202, December 1984.spa
dc.relation.referencesM. SHICHIRI, R. KAWAMORI, Y. GORIYA, Y. YAMASAKI, M. NOMURA, N. HAKUI, AND H. ABE. Glycaemic control in pancreatectomized dogs with a wearable artificial endocrine pancreas. Diabetologia, 24:179-184, 1983.spa
dc.relation.referencesU. FISCHER. Continuous in vivo monitoring in diabetes: the subcutaneous glucose concentration. Acta Anaesthesiol Scand Suppl, 39(104):21-29, 1995.spa
dc.relation.referencesTRAN MINH CANH. Biosensors, volume 1 of Sensor Physics and Technology Series, chapter 2, pages 7-19. Chapman & Hall and Masson, 2-6 Boundary Row, London SE1 8HN, 1993.spa
dc.relation.referencesGBOR HARSNYI. Sensors in Biomedical Applications, - Fundamentals, Technology and Applications. Technomic Publishing Company, Inc., Pennsylvania USA, 2000.spa
dc.relation.referencesPINGARRÓN, J. M., BATANERO, P. S. Quimica Electroanalítica. Fundamentos y Aplicaciones. Editorial Síntesis. 1999.spa
dc.relation.referencesFRASER, D. M. Biosensors in Critical Care, Medical Device Technology, Vol. 6, No. 3, pp. 36-40, 1995.spa
dc.relation.referencesDEWA, A. S. AND KO, W. H. Biosensors, in: Semiconductor Sensors, Sze, S. M., ed. Pp. 415-472. Jhon Wiley & Sons, Inc. 1994.spa
dc.relation.referencesPEREZ M. A., ALVAREZ J. C., CAMPO J. C., FERRERO F. J., GRILLO G. J. Instrumentación Electrónica. 2 edición Thomson Editores Spain, Madrid, 2005.spa
dc.relation.referencesYU, P. Y DONG, S. A Disposable Sensor and Its Applications in the Measurements of Glucose and Lead, Proc. Of 8th International Conference on Solid-State Sensor and Actuators, 1995, pp. 513-516.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordsMechatronic Engineeringeng
dc.subject.keywordsBlood glucoseeng
dc.subject.keywordsInsulin-dependent diabetes mellituseng
dc.subject.keywordsMathematical modelseng
dc.subject.keywordsMeasurementseng
dc.subject.keywordsSimulation methodseng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsAnalysiseng
dc.subject.keywordsArtificial organseng
dc.subject.keywordsProcedureseng
dc.subject.keywordsInnovationeng
dc.subject.lembIngeniería mecatrónicaspa
dc.subject.lembGlucosa de la sangrespa
dc.subject.lembDiabetes mellitus insulino-dependientespa
dc.subject.lembModelos matemáticosspa
dc.subject.lembMedicionesspa
dc.subject.lembMétodos de simulaciónspa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembAnálisisspa
dc.subject.proposalÓrganos artificialesspa
dc.subject.proposalProcedimientosspa
dc.subject.proposalInnovaciónspa
dc.titleSimulación dinámica de la glucosa e insulina en pacientes con diabetes insulinodependientesspa
dc.title.translatedDynamic simulation of glucose and insulin in insulin-dependent diabetes patientseng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Cargando...
Miniatura
Nombre:
2010_Tesis_Miles_Pinto_Himer_Alberto.pdf
Tamaño:
2.37 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Tesis
Cargando...
Miniatura
Nombre:
2010_Anexos_Miles_Pinto_Himer_Alberto.zip
Tamaño:
13.15 MB
Formato:
Unknown data format
Descripción:
Anexos