RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Aplicación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo al control de un estimulador cerebral
A1 Parte Renedo, Pablo
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Aprendizaje por refuerzo
K1 Redes neuronales
K1 Optimización
AB La estimulación cerebral profunda es una técnica empleada en el tratamiento de algunas enfermedades neurológicas que no se pueden tratar adecuadamente con medicación. Consiste en la implantación de electrodos en regiones específicas del cerebro, que envían impulsos eléctricos para modular la actividad cerebral de los pacientes. La selección de los parámetros óptimos para la estimulación es un problema abierto, que se puede abordar con diferentes estrategias. En este trabajo se estudia la aplicación de una metodología de aprendizaje por refuerzo para la regulación automática de la amplitud de los pulsos eléctricos generados en la estimulación cerebral en función de las señales neurológicas observadas. Los algoritmos propuestos se aplican sobre un modelo neuronal simulado, en el que el objetivo del problema se caracteriza como la supresión de las oscilaciones colectivas de una población de neuronas sincronizadas.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74267
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74267
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 31-ene-2025