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

Hauser Tortosa, Luciano

Pertenece a la colección TFG:SerieGeneralEB

TÍTULO:

Identificación de estadios de la enfermedad de Parkinson basado en señales de acelerómetros, convertidas en imágenes, aplicando técnicas de Deep Learning. - TFG:7035

Handle:

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

Estudiante:	Hauser Tortosa, Luciano
Idioma:	spa
Título en la lengua original:	Identificación de estadios de la enfermedad de Parkinson basado en señales de acelerómetros, convertidas en imágenes, aplicando técnicas de Deep Learning.
Título en diferentes idiomas:	Identificación de estadios de la enfermedad de Parkinson basado en señales de acelerómetros, convertidas en imágenes, aplicando técnicas de Deep Learning.
Palabras clave:	Enfermedad de Parkinson, Señales de acelerómetro, Aprendizaje profundo
Materia:	Enginyeria Biomèdica
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.
Director del proyecto:	Guimerà Manrique, Roger
Departamento:	Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica
Enseñanza(s):	Enginyeria Biomèdica
Entidad:	Universitat Rovira i Virgili (URV)
Fecha de alta en el repositorio:	2024-05-13
Fecha de la defensa del treball:	2023-06-19
Curso académico:	2022-2023
Confidencialidad:	Si
Áreas temáticas:	Ingeniería Biomédica
Derechos de acceso:	info:eu-repo/semantics/openAccess

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Memòria	Memoria	application/pdf

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Tipo:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Coautor:	Guimerà Manrique, Roger
Títol:	Identificación de estadios de la enfermedad de Parkinson basado en señales de acelerómetros, convertidas en imágenes, aplicando técnicas de Deep Learning.
Idioma:	spa
Materia:	Enginyeria Biomèdica Biomedical Engineering Ingeniería Biomédica Enginyeria Biomèdica
Formato:	Universitat Rovira i Virgili (URV)
Autor:	Hauser Tortosa, Luciano
Derechos:	info:eu-repo/semantics/openAccess
Fecha:	2023-06-19

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