Implementación de un algoritmo de clasificación de epilepsia a partir de señales electroencefalográficas
Date
2024-01
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"El sistema de electroencefalografía (EEG), permite registrar ondas cerebrales sobre la superficie del cuero cabelludo, siendo esta una técnica no invasiva, esta es utilizada por los médicos y técnicos, para emitir un diagnóstico más preciso sobre alguna enfermedad neurológica. Las enfermedades cerebrales han aumentado en los últimos años. De acuerdo a la OMS, se puede destacar que habrá un incremento importante en cuanto a enfermedades neurológicas, lo que llevará a una alta demanda de atención médica y sistemas tecnológicos que puedan hacer una valoración más precisa. La información estadística fue obtenida de los datos que ofrece la Organización Mundial de la Salud (OMS). Durante varias décadas el diagnóstico de esta enfermedad se ha robustecido con investigaciones de otras disciplinas, como lo es la Inteligencia Artificial (IA) que ofrece algunas opciones como los clasificadores para la identificación más temprana de la enfermedad, lo que podría ayudar en la prevención y su mejor cuidado posterior, por consiguiente se considera la clasificación, un medio por el cual se determina qué tipo de epilepsia padece la persona. El objetivo de esta tesis es implementar un algoritmo de clasificación de tipos de epilepsia a partir de sus características".
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