Análisis poblacional de patología de Alzheimer a partir de imágenes de resonancia magnética
[ES] El problema que se aborda en este trabajo es el de usar técnicas de aprendizaje profundo para etiquetar imágenes de resonancia magnética cerebral para la Enfermedad del Alzheimer. Es importante detectar las primeras fases del Alzheimer ya que es una enfermedad sin cura por el momento y lo único...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/130025 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/130025 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Alzheimer Aprendizaje Profundo Redes Neuronales Resonancia Magnética Cerebral Redes Neuronales Convolucionales Deep Learning Neural Network Brain Magnetic Resonance Convolutional Neural Networks LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital |
| Sumario: | [ES] El problema que se aborda en este trabajo es el de usar técnicas de aprendizaje profundo para etiquetar imágenes de resonancia magnética cerebral para la Enfermedad del Alzheimer. Es importante detectar las primeras fases del Alzheimer ya que es una enfermedad sin cura por el momento y lo único que se puede hacer es diagnosticarla lo antes posible para poder disminuir al máximo su impacto a largo plazo mediante algunos tratamientos. Para ello, primero se estudiarán las herramientas y técnicas de preprocesado utilizadas actualmente para sacar el mayor partido a las imágenes. Seguidamente se revisarán los modelos y estrategias seguidos por el estado del arte. Para finalmente proponer algunas topologías de redes neuronales nuevas que aborden el problema desde un nuevo punto de vista. |
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