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https://hdl.handle.net/11000/36249
Análisis Topológico de Datos (TDA) aplicado al EEG: Un enfoque innovador para el diagnóstico y la comprensión de afecciones neurológicas
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.
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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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La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.