- -

Deep Learning applied to health

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Deep Learning applied to health

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.advisor Gómez Adrian, Jon Ander es_ES
dc.contributor.author Martínez Bernia, Javier es_ES
dc.date.accessioned 2022-09-06T13:10:31Z
dc.date.available 2022-09-06T13:10:31Z
dc.date.created 2022-07-18 es_ES
dc.date.issued 2022-09-06 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/185362
dc.description.abstract [ES] Los avances en el campo de la Inteligencia Artificial nos han llevado a una nueva era de investigación. Los modelos de Deep Learning permiten detectar y diagnosticar enfermedades en pacientes de manera automática. En este proyecto se aplican técnicas de Deep Learning a diversos casos de uso relacionados con la salud. Se hace uso de redes neuronales para construir modelos capaces de afrontar las distintas tareas de cada caso de uso. Las tareas presentadas en este trabajo están relacionadas con el análisis de electroencefalogramas e imagen médica. El proyecto cae en el marco del desarrollo de la herramienta EDDL, un software que premite crear y manipular los modelos mencionados. El objetivo principal es hacer uso de la herramienta para afrontar problemas de aprendizaje automático con modelos del estado del arte. es_ES
dc.description.abstract [EN] The progress in the field of Artificial Intelligence has led us to a new research era. Deep Learning models can automatically detect and diagnose diseases in patients. In this project, Deep Learning techniques are applied to several use cases related to health. Neural Networks are used to build models which are able to face the different tasks in each use case. The tasks presented in this work are related to the analysis of electroencephalogram signals and medical imaging. The project was carried out under the development of the EDDL toolkit, a software that allows for creating and manipulating the mentioned models. The main goal is to use this toolkit to face machine learning problems with state-of-the-art models. en_EN
dc.format.extent 66 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Imagen médica es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Electroencefalogramas (EEG) es_ES
dc.subject Reconocimiento de patrones es_ES
dc.subject Deep Learning en_EN
dc.subject Medical Imaging en_EN
dc.subject Neural Networks en_EN
dc.subject Electroencephalogram (EEG) en_EN
dc.subject Pattern Recognition en_EN
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 Deep Learning applied to health es_ES
dc.title.alternative Deep Learning aplicado a la salud es_ES
dc.title.alternative Deep Learning aplicat a la salut 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 Martínez Bernia, J. (2022). Deep Learning applied to health. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/185362 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\144278 es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem