Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/138908
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dc.contributor.authorFernández Cobas, Hugo-
dc.contributor.otherVentura, Carles-
dc.coverage.spatialA Coruña-
dc.date.accessioned2022-02-03T16:57:04Z-
dc.date.available2022-02-03T16:57:04Z-
dc.date.issued2021-12-24-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/138908-
dc.description.abstractActualmente, el desarrollo de nuevas tecnologías como es el caso del machine learning (ML) ha provocado un aluvión de posibilidades de uso para la resolución de problemas. En nuestro trabajo, utilizaremos esta tecnología para hacer un estudio sobre la enfermedad del Alzheimer que abarca: un análisis para conocer los diferentes factores de riesgo, la aplicación de algoritmos de ML para prevenir la enfermedad a partir del estudio de estos factores y la detección de enfermos a partir de imágenes de resonancia magnética (MRI) mediante una red neuronal convolucional (CNN). Con ello, se busca una mejora en la detección temprana y prevención de la enfermedad lo que nos permitiría aplicar los tratamientos existentes para tratar de ralentizar su avance. Este tipo de métodos tal vez no son del todo eficientes por sí solos, ya que obtuvimos unos valores de precisión de aproximadamente el 60 %, pero al ser combinados con otro tipo de pruebas (neuropsicológicas, marcadores de fluidos, etc.) dan buen resultado.es
dc.description.abstractNowadays, the development of new technologies such as machine learning (ML) has caused a flood of possibilities of use for solving problems. In our work, we will use this technology to carry out a study on Alzheimer's disease that includes: an analysis to know the different risk factors, the application of ML algorithms to prevent the disease from the study of these factors and the detection of patients from magnetic resonance imaging (MRI) using a convolutional neural network (CNN). With this, an improvement in the early detection and prevention of the disease is sought, which would allow us to apply the existing treatments to try to slow down its progress. This type of method may not be efficient on its own, because we obtained accuracies of approximately 60 %, but when combined with other types of tests (neuropsychological, fluid markers, etc.) they give good results.en
dc.description.abstractActualment, el desenvolupament de noves tecnologies com és el cas del machine learning (ML) ha provocat una pluja de possibilitats d'ús per a la resolució de problemes. En el nostre treball, utilitzarem aquesta tecnologia per a fer un estudi sobre la malaltia de l'Alzheimer que abasta: una anàlisi per a conèixer els diferents factors de risc, l'aplicació d'algorismes de ML per a prevenir la malaltia a partir de l'estudi d'aquests factors i la detecció de malalts a partir d'imatges de ressonància magnètica (MRI) mitjançant una xarxa neuronal convolucional (CNN). Amb això, es busca una millora en la detecció primerenca i prevenció de la malaltia cosa que ens permetrà aplicar els tractaments existents per a tractar d'alentir el seu avanç. Aquest tipus de mètodes tal vegada no són del tot eficients per si sols, ja que vam obtenir uns valors de precisió d'aproximadament el 60%, però en ser combinats amb una altra mena de proves (neuropsicologies, marcadors de fluids, etc.) donen bon resultat.ca
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospa-
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)-
dc.rightsCC BY-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/-
dc.subjectAlzheimeres
dc.subjectdemenciaes
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectAlzheimerca
dc.subjectAlzheimeren
dc.subjectdemènciaca
dc.subjectdementiaen
dc.subjectaprendizaje automáticoes
dc.subjectaprenentatge automàticca
dc.subject.lcshBioinformatics -- TFMen
dc.titleAnálisis de los factores de riesgo de la enfermedad del Alzheimer y su detección temprana mediante machine learning-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis-
dc.audience.educationlevelEstudis de Màstercat
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteres
dc.audience.educationlevelMaster's degreesen
dc.subject.lemacBioinformàtica -- TFMcat
dc.subject.lcshesBioinformática -- TFMes
dc.contributor.tutorOlivares-Castiñeira, Ivette-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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