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Análisis poblacional de patología de Alzheimer a partir de imágenes de resonancia magnética

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Análisis poblacional de patología de Alzheimer a partir de imágenes de resonancia magnética

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dc.contributor.advisor Gómez Adrian, Jon Ander es_ES
dc.contributor.advisor De la Iglesia Vayá, Maria de los Desamparados es_ES
dc.contributor.author Saborit Torres, José Manuel es_ES
dc.date.accessioned 2019-10-30T11:22:13Z
dc.date.available 2019-10-30T11:22:13Z
dc.date.created 2019-09-26
dc.date.issued 2019-10-30 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/130025
dc.description.abstract [ES] El problema que se aborda en este trabajo es el de usar técnicas de aprendizaje profundo para etiquetar imágenes de resonancia magnética cerebral para la Enfermedad del Alzheimer. Es importante detectar las primeras fases del Alzheimer ya que es una enfermedad sin cura por el momento y lo único que se puede hacer es diagnosticarla lo antes posible para poder disminuir al máximo su impacto a largo plazo mediante algunos tratamientos. Para ello, primero se estudiarán las herramientas y técnicas de preprocesado utilizadas actualmente para sacar el mayor partido a las imágenes. Seguidamente se revisarán los modelos y estrategias seguidos por el estado del arte. Para finalmente proponer algunas topologías de redes neuronales nuevas que aborden el problema desde un nuevo punto de vista. es_ES
dc.description.abstract [EN] The problem addressed in this work is to use deep learning techniques to label brain magnetic resonance images in Alzheimer disease. It is important to detect the first phases of Alzheimer since it is a disease without a cure at the moment and the only thing that can be done is to diagnose it as soon as possible in order to minimize its long-term impact through some treatments. For this purpose, first, the preprocessing tools and techniques currently used will be studied to get the most out of the images. Then we will review the models and strategies followed by the state of the art. To finally propose some new neural network topologies that approach the problem from a new point of view. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Alzheimer es_ES
dc.subject Aprendizaje Profundo es_ES
dc.subject Redes Neuronales es_ES
dc.subject Resonancia Magnética Cerebral es_ES
dc.subject Redes Neuronales Convolucionales es_ES
dc.subject Deep Learning es_ES
dc.subject Neural Network es_ES
dc.subject Brain Magnetic Resonance es_ES
dc.subject Convolutional Neural Networks es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital es_ES
dc.title Análisis poblacional de patología de Alzheimer a partir de imágenes de resonancia magnética es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Saborit Torres, JM. (2019). Análisis poblacional de patología de Alzheimer a partir de imágenes de resonancia magnética. http://hdl.handle.net/10251/130025 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\109779 es_ES


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