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...

Full description

Autores:
Naranjo Oyola, Gustavo Andrés
Toro Tobar, Daniel Alejandro
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
Epileptic seizure
Algorithm
Machine learning
Classification Techniques
Epilepsy
EEG
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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-8701https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/014848a9-4310-4fdd-8d16-2009fbc5e84d/download42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52ORIGINALGustavoNaranjoDanielToro2022.pdfGustavoNaranjoDanielToro2022.pdfArticulo Principalapplication/pdf1644512https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/1dd645d6-a2dd-47e5-ac87-78bd1441fb99/downloadb377451b52c51e11a80ba77aa38b6d88MD51Licencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de usoapplication/pdf221847https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/ddac3348-7e11-43af-b410-c3da84d7b52e/download22b146a0b9babc6202c690cded6ecfc1MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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