RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Conectividad funcional dinámica en la enfermedad de Alzheimer
A1 Chaparro Mardaras, Jesús
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Enfermedad de Alzheimer
K1 EEG
K1 Conectividad funcional dinámica
K1 Matlab
K1 Python
K1 Coste computacional
AB La enfermedad de Alzheimer es un grave problema de la sociedad actual. Debido asu difícil diagnóstico y su largo desarrollo a lo largo de la vida del paciente surge la ideade intentar aprovechar los medios existentes para mejorar el proceso de detección de estaenfermedad. Hasta el momento el diagnóstico certifica la enfermedad ya en una fase queafecta gravemente a la salud y el bienestar del paciente. Por ello hay que intentar detectarlaen la fase denominada deterioro cognitivo leve. Tras varios estudios y trabajos desarrollados,se ha llegado a la conclusión de que hay ciertos patrones en el electroencefalogramaque indican que la enfermedad se encuentra en dicha fase. Gracias al procesado de señalse pueden estudiar estos patrones y probablemente llegar a una solución para poderdiagnosticar la enfermedad de Alzheimer a tiempo.Debido al alto coste computacional de los métodos de conectividad funcional dinámicasurge la motivación de buscar la forma de reducirlo. La forma más sencilla de abordareste problema implica un cambio de lenguaje y de entorno de computación. Al emplearMatlab, el sofware utilizado hasta el momento, el tiempo de computación supera las 3horas para un único sujeto y un único método. Traducir estas operaciones de C++ a Pythonademás de reducir el tiempo de computación tiene la ventaja de que el software decompilación de Python (Spyder) es de licencia abierta.Al traducir el lenguaje actual (C++) a Python se aprecia una mejora notable en el tiempode computación, en algunos casos se reduce de 3 horas a 22 minutos para el cálculo de1 solo sujeto, aunque dependiendo del cálculo algunos emplean más tiempo. En cuanto alconsumo de recursos, en Matlab se consume de media en torno al 85-90% de la memoriadurante todo el tiempo de cálculo con unos picos finales de 93% de media, sin embargoSpyder tiene unos picos iniciales durante los primeros cálculos en torno al 90% peroconforme avanza la computación se estabiliza en un 60-80 %. Se han obtenido resultadosfavorables en cuanto al tiempo de computación por lo que el resultado del trabajo ha sidosatisfactorio en términos generales. A pesar de las dificultades de la traducción de unlenguaje a otro se ha podido llevar a cabo.
YR 2019
FD 2019
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/39009
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/39009
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 24-nov-2024