Resumen:
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[ES] La medicina actual, y todas las ciencias biomédicas y de la salud en general, se hallan inmersas en un cambio de paradigma. La cantidad de información relativa a pacientes que se maneja actualmente necesita de un ...[+]
[ES] La medicina actual, y todas las ciencias biomédicas y de la salud en general, se hallan inmersas en un cambio de paradigma. La cantidad de información relativa a pacientes que se maneja actualmente necesita de un tratamiento regido por los procedimientos de la ciencia de datos. Con ello, los métodos de diagnóstico están abocados a un cambio radical. La imagen radiológica presenta un cúmulo de información que puede ser convenientemente analizada, medida e interpretada. A partir de una imagen radiológica podemos extraer biomarcadores de imagen. Esta nueva información cuantitativa permite, una vez tratada por la ciencia de datos, su explotación posterior para poder determinar y adelantarse a enfermedades futuras. Este TFM se propone dilucidar el procedimiento para, a partir de una base de datos con información de biomarcadores de imagen de volumetría cerebral, arbitrar un sistema de predicción o determinación de la edad cerebral de un paciente, de manera que, contrastada esta con su edad real, pueda revelar la existencia potencial de futuras patologías.
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[EN] Modern medicine, as well as health and biomedical sciences in a whole, are currently undergoing deep changes in their models. These sciences have to manage a big quantity of information on their patients. This volume ...[+]
[EN] Modern medicine, as well as health and biomedical sciences in a whole, are currently undergoing deep changes in their models. These sciences have to manage a big quantity of information on their patients. This volume of information can be treated according to the rules of big data proceedings, and this is why diagnostics methods are about to change dramatically. Radiology images offer so much information that it can be analysed, measured and interpreted. From a radiology image we can obtain imaging biomarkers that, when properly treated according to the big data analysis, can be useful in order to predict and prevent future illnesses. This TFM is grounded in a data base of imaging biomarkers on brain volumetry and is trying to elucidate a proceeding to predict or establish how old a patient¿s brain is, in order to compare it with the real patient¿s age and to predict, through this comparaison, the hypothetical manifestation of coming diseases.
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