Identificación de estadios de la enfermedad de Parkinson basado en señales de acelerómetros, convertidas en imágenes, aplicando técnicas de Deep Learning.

Identificador:  TFG:7035

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG7035

Autores:  Hauser Tortosa, Luciano

Resumen:
En este proyecto, se busca aprovechar al máximo los datos extraídos de los acelerómetros utilizados en monitorear pacientes con enfermedad de Parkinson. El objetivo es procesar las señales recogidas y obtener series temporales que brinden información valiosa para el estudio de la enfermedad. Seguidamente, se realiza una selección meticulosa de características de las series temporales y se utilizan para diseñar imágenes en 2D que representen los cambios observados en los datos recolectados. Estas imágenes son etiquetadas para clasificar el estadio de la enfermedad en cada una y se desarrollan modelos de Deep Learning capaces de analizarlas y clasificar con precisión.