Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral

Marcano Cedeño, Alexis Enrique; Chausa Fernández, Paloma; Cáceres Taladriz, César; García, Alejandro; López, Raquel; García, Alberto; Roig Rovira, Teresa; Tormos Muñoz, Josep M. y Gómez Aguilera, Enrique J. (2011). Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral. En: "XXIX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2011)", 16/11/2011 - 18/11/2011, Cáceres, España. pp. 145-148.

Descripción

Título: Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral
Autor/es:
  • Marcano Cedeño, Alexis Enrique
  • Chausa Fernández, Paloma
  • Cáceres Taladriz, César
  • García, Alejandro
  • López, Raquel
  • García, Alberto
  • Roig Rovira, Teresa
  • Tormos Muñoz, Josep M.
  • Gómez Aguilera, Enrique J.
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: XXIX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2011)
Fechas del Evento: 16/11/2011 - 18/11/2011
Lugar del Evento: Cáceres, España
Título del Libro: Libro de Actas del XXIX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2011)
Fecha: 2011
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Tecnología Fotónica [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El propósito principal de esta investigación es la aplicación de la Metaplasticidad Artificial en un Perceptrón Multicapa (AMMLP) como una herramienta de minería de datos para la predicción y extracción explícita de conocimiento del proceso de rehabilitación cognitiva en pacientes con daño cerebral adquirido. Los resultados obtenidos por el AMMLP junto con el posterior análisis de la base de datos ayudarían a los terapeutas a conocer las características de los pacientes que mejoran y los programas de rehabilitación que han seguido. Esto incrementaría el conocimiento del proceso de rehabilitación y facilitaría la elaboración de hipótesis terapéuticas permitiendo la optimización y personalización de las terapias. La evaluación del AMMLP se ha realizado con datos proporcionados por el Institut Guttmann. Los resultados del AMMLP fueron comparados con los obtenidos con una red neuronal de retropropagación y con árboles de decisión. La exactitud en la predicción obtenida por el AMMLP en la subfunción cognitiva memoria verbal-visual fue de 90.71 %, resultado muy superior a los obtenidos por los demás algoritmos.

Más información

ID de Registro: 12232
Identificador DC: http://oa.upm.es/12232/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:12232
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 28 Ago 2012 10:46
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 11:27
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