Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/107866
Títol: | Análisis de métodos de aprendizaje automático para la clasificación de señales EEG de pacientes con epilepsia |
Autoria: | Álvarez Mijares, Dimas |
Director: | García Vizcaino, David |
Tutor: | Solé-Casals, Jordi |
Resum: | Disseny d'un sistema basat en 'deep learning' capaç de classificar senyals d'encefalogrames (EEG) corresponents a persones que pateixen d'epilèpsia. Després d'entrenar el programa, aquest permet discriminar entre senyals focals (amb epilèpsia) de les no-focals (sans). S'analitzen també mètodes d'extracció de característiques del senyal per aplicar algoritmes de 'machine learning' obtenint una bona precisió en la classificació. |
Paraules clau: | aprenentatge automàtic electroencefalograma aprenentatge profund epilèpsia |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | gen-2020 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
dimasalmiTFM0120memoria.pdf | Memoria del TFM | 1,98 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons