Implementación de aprendizaje automático en un modelo arquitectónico de software para la detección de convulsiones en pacientes con epilepsia
La epilepsia es una enfermedad que, a fecha de 2019, afectaba cerca de 50 millones de personas en todo el mundo, por lo que la convierte en uno de los trastornos neurológicos más comunes. Esta es la razón que hace que trabajar en proyectos que traigan beneficios sobre este trastorno tenga un gran im...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29364
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/29364
- Palabra clave:
- Ataque epileptico
algoritmo
Aprendizaje automático
Técnicas de clasificación
Epilepsia
EEG
Ingeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Informática)
Diseño arquitectónico con ayuda de computador
Convulsiones - Tratamiento
Epilepsia - Tratamiento
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Machine learning
Classification Techniques
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La epilepsia es una enfermedad que, a fecha de 2019, afectaba cerca de 50 millones de personas en todo el mundo, por lo que la convierte en uno de los trastornos neurológicos más comunes. Esta es la razón que hace que trabajar en proyectos que traigan beneficios sobre este trastorno tenga un gran impacto. Hoy en día hay muchas herramientas tecnológicas y computacionales que se pueden usar en pro de mitigar los impactos que tienen enfermedades como la epilepsia. Una de esas herramientas es el Aprendizaje Automático, que, a partir de datos, permite la construcción de modelos para detectar o incluso predecir ataques de epilepsia. El objetivo de este trabajo es la construcción de un modelo que permita detectar ataques de epilepsia a partir de las señales arrojadas por un electroencefalograma (EEG). Para la implementación de dicho modelo se diseñará una arquitectura de software que permita recibir las señales de un EEG, clasificarlas en el modelo y devolver una respuesta con dicha clasificación. Esta respuesta puede ser interpretada por cualquier dispositivo IoT que esté conectado a internet y tenga acceso al servicio de clasificación. |
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Salcedo Parra, Octavio JoséNaranjo Oyola, Gustavo AndrésToro Tobar, Daniel Alejandro2022-06-14T16:50:30Z2022-06-14T16:50:30Z2022-02-22http://hdl.handle.net/11349/29364La epilepsia es una enfermedad que, a fecha de 2019, afectaba cerca de 50 millones de personas en todo el mundo, por lo que la convierte en uno de los trastornos neurológicos más comunes. Esta es la razón que hace que trabajar en proyectos que traigan beneficios sobre este trastorno tenga un gran impacto. Hoy en día hay muchas herramientas tecnológicas y computacionales que se pueden usar en pro de mitigar los impactos que tienen enfermedades como la epilepsia. Una de esas herramientas es el Aprendizaje Automático, que, a partir de datos, permite la construcción de modelos para detectar o incluso predecir ataques de epilepsia. El objetivo de este trabajo es la construcción de un modelo que permita detectar ataques de epilepsia a partir de las señales arrojadas por un electroencefalograma (EEG). Para la implementación de dicho modelo se diseñará una arquitectura de software que permita recibir las señales de un EEG, clasificarlas en el modelo y devolver una respuesta con dicha clasificación. Esta respuesta puede ser interpretada por cualquier dispositivo IoT que esté conectado a internet y tenga acceso al servicio de clasificación.Epilepsy is a disease that, as of 2019, affected about 50 million people worldwide, making it one of the most common neurological disorders. This is the reason that working on projects that bring benefits on this disorder have a great impact. Today there are many technological and computational tools that can be used to mitigate the impacts of diseases such as epilepsy. One of those tools is Machine Learning, which, from data, allows the construction of models to detect or even predict epilepsy attacks. The objective of this work is the construction of a model that allows the detection of epilepsy seizures from the signals thrown by an electroencephalogram (EEG). For the implementation of this model, a software architecture will be designed that allows the reception of signals from EEG, classify them in the model and return a response with said classification. This response can be interpreted by any IoT device that is connected to the internet and has access to the classification servicepdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ataque epilepticoalgoritmoAprendizaje automáticoTécnicas de clasificaciónEpilepsiaEEGIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Redes neurales (Informática)Diseño arquitectónico con ayuda de computadorConvulsiones - TratamientoEpilepsia - TratamientoEpileptic seizureAlgorithmMachine learningClassification TechniquesEpilepsyEEGImplementación de aprendizaje automático en un modelo arquitectónico de software para la detección de convulsiones en pacientes con epilepsiaImplementation of machine learning in a software architectural model for the detection of seizures in patients with epilepsyMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29364/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52open accessORIGINALGustavoNaranjoDanielToro2022.pdfGustavoNaranjoDanielToro2022.pdfArticulo Principalapplication/pdf1644512http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29364/1/GustavoNaranjoDanielToro2022.pdfb377451b52c51e11a80ba77aa38b6d88MD51open accessLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de usoapplication/pdf221847http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29364/4/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf22b146a0b9babc6202c690cded6ecfc1MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29364/7/license.txt997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD57open 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