RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Contribuciones a la detección de TDAH en la infancia mediante soluciones basadas en Deep Learning
A1 Amado Caballero, Patricia
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 TDAH
K1 Actigrafía
K1 Mapas de oclusión
AB El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad es considerado uno de los trastornospsiquiátricos infantiles más frecuentes, con una prevalencia en torno al 5% y con un númerosignificativamente mayor de varones diagnosticados con respecto al de mujeres, debido a ladificultad de encontrar marcadores claros que ayuden a determinar la presencia de esta patologíaen las mujeres. Este hecho, unido a la atenuación de los síntomas con la edad, complica eldiagnóstico con el crecimiento. En el presente trabajo, se plantea aunar la utilización de registrosde actigrafía con técnicas de aprendizaje profundo para la obtención de patrones que nos ayudena encontrar diferencias en función de la edad y el sexo de los pacientes diagnosticados conTDAH. Para realizar este análisis, se han creado grupos de pacientes divididos por edad y sexoy se han clasificado mediante una red neuronal convolucional adaptada a cada grupo. Una vezrealizada está clasificación, se han empleado mapas de oclusión como técnica de visualizaciónpara ver las características de las señales útiles para la clasificación e interpretar el resultadoobtenido en relación con la patología.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50046
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50046
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 21-dic-2024