Generación de señales EEG sintéticas para la implementación de modelos de machine learning en la detección de párkinson
El presente proyecto de investigación tiene como objetivo realizar un primer acercamiento a la facilitación de acceso y uso de datos médicos, en específico señales de electoencefalografía (EEG), a los investigadores, ingenieros y profesionales de la salud mediante la generación de señales sintéticas...
- Autores:
-
Gómez Segura, Vaneza
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/2313
- Acceso en línea:
- https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2313
https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=23422
- Palabra clave:
- Señales sintéticas EEG
Aprendizaje Automático
Enfermedad de Parkinson
Señales sintéticas EEG
Aprendizaje Automático
Synthetic EEG signals
Machine Learning
Enfermedad de Parkinson
Parkinson's disease
- Rights
- closedAccess
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
| Summary: | El presente proyecto de investigación tiene como objetivo realizar un primer acercamiento a la facilitación de acceso y uso de datos médicos, en específico señales de electoencefalografía (EEG), a los investigadores, ingenieros y profesionales de la salud mediante la generación de señales sintéticas, ya que estas cumplen con las regulaciones de protección de privacidad de datos médicos que hay actualmente al tratarse de datos considerados anónimos. Esta técnica permite aumentar considerablemente la cantidad de señales EEG para entrenar modelos de aprendizaje automático que tengan la capacidad de diagnosticar enfermedades neurodegenerativas, como la enfermedad de Parkinson, con una precisión elevada y una mayor fiabilidad de los resultados. |
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