Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11000/29214
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dc.contributor.advisorSabater-Navarro, Jose Maria-
dc.contributor.authorZambrana Vinaroz, David-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.date.accessioned2023-05-02T09:07:40Z-
dc.date.available2023-05-02T09:07:40Z-
dc.date.created2023-03-03-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/29214-
dc.description.abstractLa epilepsia es una enfermedad crónica con un enorme impacto sociosanitario. Aunque en la actualidad se dispone de una gran cantidad de fármacos antiepilépticos y de otros tratamientos más selectivos como la cirugía o la estimulación cerebral, un porcentaje considerable de pacientes no están controlados y continúan teniendo crisis epilépticas. Estas personas suelen vivir condicionadas por la posibilidad de un ataque epiléptico y sus posibles consecuencias, como accidentes, lesiones o incluso la muerte súbita inexplicable. En este contexto, un dispositivo capaz de monitorizar el estado de salud y avisar de un posible ataque epiléptico contribuiría a mejorar la calidad de vida de estas personas. La presente Tesis Doctoral se centra en el desarrollo de un novedoso sistema de monitorización ambulatoria que permita identificar y predecir los ataques epilépticos. Dicho sistema está compuesto por diferentes sensores capaces de registrar de forma sincronizada diferentes señales biomédicas. Mediante técnicas de aprendizaje automático supervisado, se han desarrollado diferentes modelos predictivos capaces de clasificar el estado de la persona epiléptica en normal, preictal (antes de la crisis) e ictal (crisis).es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent247es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectTecnología electrónicaes_ES
dc.subjectTecnología médicaes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectIngeniería y tecnología eléctricases_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleDesarrollo de nuevos dispositivos y algoritmos para la monitorización ambulatoria de personas con epilepsiaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
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Tesis doctorales - Ciencias e Ingenierías


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