Diseño e instrumentación de un sistema de análisis de señales biológicas para diagnóstico de COVID-19
dc.audience | generalPublic | es_MX |
dc.contributor | Moreno Barbosa, Eduardo | |
dc.contributor | De Celis Alonso, Benito | |
dc.contributor.advisor | Moreno Barbosa, Eduardo; 122785 | |
dc.contributor.advisor | DE CELIS ALONSO, BENITO; 387709 | |
dc.contributor.author | Sandoval Moreno, Guadalupe | |
dc.date.accessioned | 2023-03-13T18:28:57Z | |
dc.date.available | 2023-03-13T18:28:57Z | |
dc.date.issued | 2020-12-21 | |
dc.description.abstract | "La COVID-19 ha generado un sin fin de estudios para su erradicación. Aún con los avances tecnológicos con los que cuenta la humanidad actualmente no se ha descubierto una cura completamente efectiva para la COVID-19, pero el avance médico si ha logrado desarrollar vacunas que reducen el riesgo de hospitalización y en consecuencia el riesgo de muertes; se han buscado métodos eficaces para la detección de la misma que sean de fácil acceso para la población en general. Pensando en ello surge la idea de crear por medio de medicina digital, un método de fácil detección de COVID-19 sin necesidad de usar pruebas de laboratorio Durante los últimos años la tecnología como apoyo en distintas áreas, entre ellas la medicina va en aumento. Usar las herramientas disponibles para el desarrollo de un método de detección de COVID-19 surge como una idea ambiciosa pero posible gracias al desarrollo del aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, quienes en principio pueden ser capaces de proporcionar modelos de categorización o clasificación de datos de acuerdo con el entrenamiento proporcionado". | es_MX |
dc.folio | 20220614133854-2660-TL | es_MX |
dc.format | es_MX | |
dc.identificator | 1 | es_MX |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/17770 | |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.matricula.creator | 201314726 | es_MX |
dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | es_MX |
dc.rights.acces | openAccess | es_MX |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.subject.classification | CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA | es_MX |
dc.subject.lcc | Sistema respiratorio--Enfermedades--Diagnóstico | es_MX |
dc.subject.lcc | Diagnóstico--Innovaciones tecnológicas | es_MX |
dc.subject.lcc | Síntomas | es_MX |
dc.subject.lcc | Procesamiento de datos | es_MX |
dc.subject.lcc | Aplicaciones móviles--Desarrollo | es_MX |
dc.subject.lcc | Redes neuronales (Computación) | es_MX |
dc.subject.lcc | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | es_MX |
dc.thesis.career | Licenciatura en Física | es_MX |
dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | es_MX |
dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ciencias Físico Matemáticas | es_MX |
dc.thesis.degreetoobtain | Licenciado (a) en Física | es_MX |
dc.title | Diseño e instrumentación de un sistema de análisis de señales biológicas para diagnóstico de COVID-19 | es_MX |
dc.type | Tesis de licenciatura | es_MX |
dc.type.conacyt | bachelorThesis | es_MX |
dc.type.degree | Licenciatura | es_MX |
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