RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Machine Learning aplicado a la neurocirugía: análisis del estado del arte. Diseño y desarrollo de aplicación móvil basada en Machine Learning
A1 Gonzalo Núñez, Víctor
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Machine Learning
K1 Neurocirugía
AB El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se enfoca en el análisis del estado delarte del Machine Learning (ML) aplicado a la neurocirugía, que es una de las partes máscomplejas de la medicina. Debido a la gran dificultad que existe a la hora de realizar losdiagnósticos y en los tratamientos de esta área, hay una gran necesidad de herramientastecnológicas que puedan ayudar a conseguir una mayor precisión y aumentar la eficiencia.El ML aparece como una de estas posibles soluciones demostrando tener elpotencial para transformar la neurocirugía mejorando tanto el diagnóstico como lostratamientos de los pacientes, siendo capaz de predecir las posibles complicaciones quepuedan aparecer en este proceso.En este TFG se busca proporcionar una visión general de los avances recientes,aplicaciones prácticas y desafíos pendientes en el uso de ML en neurocirugía medianteun estudio de la literatura que existe actualmente.Por otro lado, se pretende demostrar que es posible desarrollar una aplicación móvilque utilice modelos de ML para ayudar a tomar decisiones clínicas en pacientes contraumatismo craneoencefálico.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79586
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79586
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 11-ene-2026