Aprendizaje no supervisado: aplicación en epilepsia

La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos comunes caracterizado por convulsiones recurrentes. El objetivo principal de este artículo es dar a conocer el análisis de los resultados presentados en las gráficas de simulación de los datos de entrenamiento. Los datos fueron recolectados mediante el sistema 10-20. El sistema "10-20" es un método reconocido internacionalmente, este describe la ubicación de electrodos en la cabeza para una prueba de EEG. Se muestran las diferencias obtenidas entre las pruebas generadas con las anomalías de los datos de prueba a partir de los datos de entrenamiento. Finalmente, se interpretan los resultados y se discute sobre la eficacia del procedimiento.

• Autores: Martínez Toro, Gabriel Mauricio; Rico Bautista, Dewar; Romero Riaño, Efrén; Romero Riaño, Paola Andrea
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8823
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/8823
• Palabra clave: Epilepsy; Deep learning; Automatic learning; Auto-encoding; Ciencia de los computadores; Investigación; Epilepsy; Deep learning; Automatic learning; Auto-encoding
• License: Derechos de autor 2019 Revista Colombiana de Computación