Deep learning en la detección de Alzheimer utilizando imágenes de resonancia magnética
"A lo largo de las últimas décadas diferentes modelos de aprendizaje automático han ido explorando diversas áreas de la medicina con el fin de brindarle herramientas de soporte a los profesionales de la salud. Particularmente, técnicas de aprendizaje profundo han resurgido debido a, en gran med...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Proyecto final de Grado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3225 |
| Aporte de: |
| Sumario: | "A lo largo de las últimas décadas diferentes modelos de aprendizaje automático han ido explorando diversas áreas de la medicina con el fin de brindarle herramientas de soporte a los profesionales de la salud. Particularmente, técnicas de aprendizaje profundo han resurgido debido a, en gran medida, el aumento de la capacidad computacional y la disponibilidad de nuevos conjuntos de datos masivos. Los avances en esta disciplina contribuyen en la identificación, clasificación y cuantificación de patrones en imágenes médicas. El presente trabajo tiene por objeto extraer patrones de neuroimágenes mediante algoritmos de aprendizaje
profundo que den soporte en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en adultos mayores en aplicaciones clínicas. El desafío yace en poder distinguir pacientes sanos de enfermos en imágenes donde los patrones cerebrales e intensidades son muy similares." |
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