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http://hdl.handle.net/10609/138908
Título : | Análisis de los factores de riesgo de la enfermedad del Alzheimer y su detección temprana mediante machine learning |
Autoría: | Fernández Cobas, Hugo |
Tutor: | Olivares-Castiñeira, Ivette |
Otros: | Ventura, Carles |
Resumen : | Actualmente, 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. |
Palabras clave : | Alzheimer demencia aprendizaje automático |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 24-dic-2021 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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