Análisis poblacional de patología de Alzheimer a partir de imágenes de resonancia magnética

[ES] El problema que se aborda en este trabajo es el de usar técnicas de aprendizaje profundo para etiquetar imágenes de resonancia magnética cerebral para la Enfermedad del Alzheimer. Es importante detectar las primeras fases del Alzheimer ya que es una enfermedad sin cura por el momento y lo único...

Full description

Author: Saborit Torres, José Manuel
Format: Master's thesis
Publication date:2019
Country:España
Institution:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repository:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Language:Spanish
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/130025
Online Access:https://riunet.upv.es/handle/10251/130025
Access Level:Open access
Keyword:Alzheimer
Aprendizaje Profundo
Redes Neuronales
Resonancia Magnética Cerebral
Redes Neuronales Convolucionales
Deep Learning
Neural Network
Brain Magnetic Resonance
Convolutional Neural Networks
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital
Summary:[ES] El problema que se aborda en este trabajo es el de usar técnicas de aprendizaje profundo para etiquetar imágenes de resonancia magnética cerebral para la Enfermedad del Alzheimer. Es importante detectar las primeras fases del Alzheimer ya que es una enfermedad sin cura por el momento y lo único que se puede hacer es diagnosticarla lo antes posible para poder disminuir al máximo su impacto a largo plazo mediante algunos tratamientos. Para ello, primero se estudiarán las herramientas y técnicas de preprocesado utilizadas actualmente para sacar el mayor partido a las imágenes. Seguidamente se revisarán los modelos y estrategias seguidos por el estado del arte. Para finalmente proponer algunas topologías de redes neuronales nuevas que aborden el problema desde un nuevo punto de vista.

Similar Items