De Celis Alonso, BenitoHernández López, Javier MiguelDE CELIS ALONSO, BENITO; 387709Rodríguez Pérez, René Eduardo2024-11-122024-11-122024-07-01https://hdl.handle.net/20.500.12371/22073"A pesar de no tener una gran tasa de incidencia la enfermedad de Alzheimer conlleva una serie de complicaciones que dificultan la vida de quien la padece. Esta enfermedad tiene la particularidad de que el deterioro del cerebro de los pacientes inicia hasta un par de décadas antes de que se presente su sintomatología característica, por lo que cuando es diagnosticada, ya se encuentra en una etapa avanzada. No obstante, existen propuestas de herramientas para el diagnóstico temprano de esta enfermedad con ayuda de modelos de aprendizaje de máquina como las redes neuronales convolucionales. El uso de imágenes funcionales de resonancia magnética en estado de reposo con redes neuronales convolucionales simples, en comparación con los reportados en el estado del arte usando imágenes estructurales y arquitecturas complejas para la enfermedad de Alzheimer, es posible obtener mejores resultados de clasificación. En este proyecto de tesis se busca el proponer un modelo de red neuronal convolucional que, con base en el análisis de regiones de interés, nos permita identificar pacientes pertenecientes a tres categorías: saludable, con daño cognitivo leve y con Alzheimer avanzado. Igualando o superando los resultados reportados en el estado del arte".pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAFísica-- Electricidad y magnetismo-- Magnetismo-- Magnestismo nuclear-- Resonancia magnética nuclear-- Imagenes por resonancia magnéticaMedicina interna-- Neurociencias-- Psiquiatría-- Psicosis-- Demencia-- Demencia presenil-- Enfermedad de AlzheimerMedicina interna-- Diagnóstico-- Resonancia magnética nuclearIngeniería eléctrica-- Ingeniería nuclearSistema nervioso--DegeneraciónTesis de maestríaopenAccess