Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales

La enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso, de causa desconocida y curso crónico, progresivo e irreversible. En la actualidad se asume que los cambios patofisiológicos que permiten apreciar los síntomas de la enfermedad, no son visibles hasta al menos cuatr...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Guatelli, Renata, Aubin, Verónica I., Pérez, Silvia N.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
Espectrograma
Red neuronal
Enfermedad de Parkinson
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103596
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-103596
record_format dspace
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
Espectrograma
Red neuronal
Enfermedad de Parkinson
spellingShingle Ciencias Informáticas
Espectrograma
Red neuronal
Enfermedad de Parkinson
Guatelli, Renata
Aubin, Verónica I.
Pérez, Silvia N.
Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
topic_facet Ciencias Informáticas
Espectrograma
Red neuronal
Enfermedad de Parkinson
description La enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso, de causa desconocida y curso crónico, progresivo e irreversible. En la actualidad se asume que los cambios patofisiológicos que permiten apreciar los síntomas de la enfermedad, no son visibles hasta al menos cuatro años luego de su inicio. Por esta causa, se buscan métodos alternativos que permitan detectar la enfermedad en forma temprana. Dado que las deficiencias del habla es uno de los síntomas de la enfermedad, esto puede dar origen a un biomarcador para el diagnóstico temprano y el monitoreo de la enfermedad. Este trabajo propone un estudio a partir del aprendizaje profundo de los espectrogramas obtenidos de señales de voz grabadas con celulares. Como objetivo se plantea realizar aportes al diagnóstico de EP, contribuyendo asimismo al conocimiento de las características de la voz afectadas por la enfermedad. Para tal fin se creará una base de datos de espectrogramas de los segmentos de audio que mejor permitan caracterizar la voz de los EP. Se desarrollarán modelos de redes neuronales convolucionales con distintas arquitecturas para distinguir los EP de los pacientes sanos, utilizando la validación adecuada para las características de dichos datos.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Guatelli, Renata
Aubin, Verónica I.
Pérez, Silvia N.
author_facet Guatelli, Renata
Aubin, Verónica I.
Pérez, Silvia N.
author_sort Guatelli, Renata
title Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
title_short Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
title_full Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
title_fullStr Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
title_full_unstemmed Predicción de la enfermedad de Parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
title_sort predicción de la enfermedad de parkinson utilizando redes neuronales convolucionales
publishDate 2020
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103596
work_keys_str_mv AT guatellirenata predicciondelaenfermedaddeparkinsonutilizandoredesneuronalesconvolucionales
AT aubinveronicai predicciondelaenfermedaddeparkinsonutilizandoredesneuronalesconvolucionales
AT perezsilvian predicciondelaenfermedaddeparkinsonutilizandoredesneuronalesconvolucionales
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820442097385472

Ejemplares similares