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Análisis Topológico de Datos (TDA) aplicado al EEG: Un enfoque innovador para el diagnóstico y la comprensión de afecciones neurológicas


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Título :
Análisis Topológico de Datos (TDA) aplicado al EEG: Un enfoque innovador para el diagnóstico y la comprensión de afecciones neurológicas
Autor :
Martínez Gracia, Alejandro
Tutor:
Rodríguez Sala, Jesús Javier
Esteve, Miriam  
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores
Fecha de publicación:
2025-02
URI :
https://hdl.handle.net/11000/36249
Resumen :
El proyecto "Análisis Topológico (TDA) aplicado al EEG: Un enfoque innovador para el diagnóstico y la comprensión de afecciones neurológicas" se centra en la aplicación del análisis topológico de datos de electroencefalografía (EEG) con el objetivo de mejorar la identificación y diagnóstico de diversas afecciones neurológicas. Este enfoque utiliza técnicas computacionales para analizar las propiedades topológicas de las señales EEG, lo que permite obtener información adicional sobre el funcionamiento cerebral. El trabajo se basa en la idea de que el análisis topológico puede proporcionar una comprensión más profunda de los patrones complejos presentes en las señales EEG y ayudar a identificar cambios sutiles en la actividad cerebral asociados con diversas condiciones neurológicas. Estas técnicas están diseñadas para ser robustas y fiables, incluso frente a ruido o datos no relacionados.
Palabras clave/Materias:
análisis topológico de datos
enfermedades neurodegenerativas
modelos de Machine Learning
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología
Tipo de documento :
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)



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