Implementación de un algoritmo de clasificación de epilepsia a partir de señales electroencefalográficas

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorMorín Castillo, María Monserrat
dc.contributorArias Cruz, José Ángel
dc.contributor.advisorMORIN CASTILLO, MARIA MONSERRAT; 123772
dc.contributor.advisorArias Cruz, José Ángel; 548975
dc.contributor.authorCadena Flores, Sergio
dc.date.accessioned2024-06-06T20:36:13Z
dc.date.available2024-06-06T20:36:13Z
dc.date.issued2024-01
dc.description.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".
dc.folio20240209152521-4166-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/20656
dc.language.isospa
dc.matricula.creator221470387
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccSistema nervioso central--Enfermedades--Diagnóstico--Investigación
dc.subject.lccElectrofisiología--Investigación
dc.subject.lccEnfermedades--Clasificación
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.thesis.careerMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ingeniería Electrónica, opción instrumentación Electrónica
dc.titleImplementación de un algoritmo de clasificación de epilepsia a partir de señales electroencefalográficas
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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Tesis de Maestría