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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4602

    Título
    Estudio de Técnicas de Inteligencia Computacional para la Caracterización de Pacientes con Enfermedad de Alzheimer
    Autor
    Barrientos García, Francisco Javier
    Director o Tutor
    Sáinz Palmero, Gregorio IsmaelAutoridad UVA
    Año del Documento
    2012
    Titulación
    Máster en Investigación en Ingeniería de Procesos y Sistemas Industriales
    Abstract
    La Demencia tiene un impacto creciente en la Sociedad debido al aumento de la esperanza de vida. De los distintos tipos de Demencia, la Enfermedad de Alzheimer y la Demencia Vascular suponen más del 90% de los casos. Un diagnóstico temprano y acertado sobre el tipo de demencia es importante para proporcionar al paciente el tratamiento adecuado. Este trabajo se divide en dos partes. La primera profundiza en el conocimiento de las técnicas de Inteligencia Computacional y su aplicación en el campo de la demencia. Como resultado, se ha obtenido un breve estado del arte de las técnicas de IC que se están aplicando actualmente y para quienes. La segunda parte trata con un problema real: el diagn ostico diferencial entre Demencia Vascular y Demencia tipo Alzheimer. Para ello, se ha realizado una selección de caracterí sticas y se ha confrontado con las variables usadas habitualmente por los expertos en el domino. La conclusi on es que, aunque el alcance del estudio es limitado debido al reducido n umero de datos disponibles, ha servido para comprobar el estado actual de la investigaci on en este campo y testar la utilidad de la metodología como herramienta de apoyo a la toma de decisones en el ambito del diagnóstico diferencial entre DV y EA.
    Materias (normalizadas)
    Inteligencia artificial
    Sistemas expertos (Informática)
    Alzheimer, Enfermedad de -- Diagnóstico
    Departamento
    Ingeniería de Sistemas y Automática
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4602
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Trabajos Fin de Máster UVa [0]
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    Nombre:
    TFM-I-30.pdf
    Tamaño:
    1.415Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Descripción:
    Texto completo del trabajo en .pdf
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