Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/107866
Título : | Análisis de métodos de aprendizaje automático para la clasificación de señales EEG de pacientes con epilepsia |
Autoría: | Álvarez Mijares, Dimas |
Director: | García Vizcaino, David |
Tutor: | Solé-Casals, Jordi |
Resumen : | Diseño de un sistema basado en 'deep learnig' capaz de clasificar señales de encefalogramas (EEG) correspondientes a personas que sufren de epilepsia. Tras entrenar el programa, permitiría discriminar entre señales focales (con epilepsia) de las no-focales (sanos). Se analizan también métodos de extracción de características de la señal para aplicar algoritmos de 'machine learning' obteniendo una buena precisión en la clasificación. |
Palabras clave : | aprendizaje automático electroencefalografía aprendizaje profundo epilepsia |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | ene-2020 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
dimasalmiTFM0120memoria.pdf | Memoria del TFM | 1,98 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons