Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma
"La epilepsia es una enfermedad neurológica que se caracteriza por causar convulsiones repetidas e impredecibles. Este desorden neurológico es el cuarto más común en personas de todas las edades. Con el propósito de identificar los factores predictores de las convulsiones, se desarrollaron dos...
- Autores:
-
Solano Beltrán, Diana Catalina
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40061
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/40061
- Palabra clave:
- Epilepsia
Convulsiones
Análisis de regresión logística
Máquinas de soporte vectorial
Electroencefalografía
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| id |
UNIANDES2_9eafd3992448800cada6dd7c1d2cd81e |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40061 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Villamil Giraldo, María Del Pilarvirtual::11992-1Solano Beltrán, Diana Catalinacb56bc55-afff-4338-a263-8d8a429d01db5002020-06-10T16:48:14Z2020-06-10T16:48:14Z2018http://hdl.handle.net/1992/40061u807717.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/"La epilepsia es una enfermedad neurológica que se caracteriza por causar convulsiones repetidas e impredecibles. Este desorden neurológico es el cuarto más común en personas de todas las edades. Con el propósito de identificar los factores predictores de las convulsiones, se desarrollaron dos modelos; una regresión logística y un modelo de máquinas de vectores de soporte, que utilizando datos del electroencefalograma (EEG), caracterizan un canal de la señal en términos de la potencia en las diferentes bandas de frecuencia y la cantidad de espigas epilépticas en un periodo de tiempo. A partir de lo anterior logran predecir episodios epilépticos." -- Tomado del Formato de Documento de Grado"Epilepsy is a neurological disease characterized by the ocurrence of repeated and unpredictable seizures. This neurological disorder is the fourth most common in people of all ages. In order to identify the predictors of seizures, two models were developed; a logistic regression and a model of support vector machines. Using the electroencephalogram (EEG) data, the signal channel were characterized in terms of the power in the different frequency bands and the number of epileptic spikes in a period of time. From the above it was possible to predict epileptic episodes." -- Tomado del Formato de Documento de GradoIngeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado23 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Computacióninstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaModelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalogramaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPEpilepsiaConvulsionesAnálisis de regresión logísticaMáquinas de soporte vectorialElectroencefalografíaIngenieríaPublication904ec569-8ee0-47e9-82aa-47f73edeb962virtual::11992-1904ec569-8ee0-47e9-82aa-47f73edeb962virtual::11992-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000228079virtual::11992-1TEXTu807717.pdf.txtu807717.pdf.txtExtracted texttext/plain32237https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5fbe5098-b640-4058-97a7-aacf7ce73286/downloadd6e2cbeac04991a242bdbb9230a607c5MD54ORIGINALu807717.pdfapplication/pdf3068396https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/809456c3-9577-4746-a36a-47574f521711/download7700a0446999c829d451537ecd15c315MD51THUMBNAILu807717.pdf.jpgu807717.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7045https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/18c7dafc-a567-4a5c-a4f0-bac4cd58d82e/download3c636a4e5ec4c8955985c67d7eda4101MD551992/40061oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/400612024-03-13 14:34:12.86http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
| dc.title.es_CO.fl_str_mv |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| title |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| spellingShingle |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma Epilepsia Convulsiones Análisis de regresión logística Máquinas de soporte vectorial Electroencefalografía Ingeniería |
| title_short |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| title_full |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| title_fullStr |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| title_full_unstemmed |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| title_sort |
Modelo de predicción de episodios de epilepsia a partir de datos del electroencefalograma |
| dc.creator.fl_str_mv |
Solano Beltrán, Diana Catalina |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Villamil Giraldo, María Del Pilar |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Solano Beltrán, Diana Catalina |
| dc.subject.keyword.es_CO.fl_str_mv |
Epilepsia Convulsiones Análisis de regresión logística Máquinas de soporte vectorial Electroencefalografía |
| topic |
Epilepsia Convulsiones Análisis de regresión logística Máquinas de soporte vectorial Electroencefalografía Ingeniería |
| dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
| description |
"La epilepsia es una enfermedad neurológica que se caracteriza por causar convulsiones repetidas e impredecibles. Este desorden neurológico es el cuarto más común en personas de todas las edades. Con el propósito de identificar los factores predictores de las convulsiones, se desarrollaron dos modelos; una regresión logística y un modelo de máquinas de vectores de soporte, que utilizando datos del electroencefalograma (EEG), caracterizan un canal de la señal en términos de la potencia en las diferentes bandas de frecuencia y la cantidad de espigas epilépticas en un periodo de tiempo. A partir de lo anterior logran predecir episodios epilépticos." -- Tomado del Formato de Documento de Grado |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-06-10T16:48:14Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-06-10T16:48:14Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/40061 |
| dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
u807717.pdf |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/40061 |
| identifier_str_mv |
u807717.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
23 hojas |
| dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas y Computación |
| dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación |
| dc.source.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| instname_str |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad de los Andes |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Séneca |
| collection |
Repositorio Institucional Séneca |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5fbe5098-b640-4058-97a7-aacf7ce73286/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/809456c3-9577-4746-a36a-47574f521711/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/18c7dafc-a567-4a5c-a4f0-bac4cd58d82e/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
d6e2cbeac04991a242bdbb9230a607c5 7700a0446999c829d451537ecd15c315 3c636a4e5ec4c8955985c67d7eda4101 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1831927753209806848 |