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

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

Description

Title: Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral
Author/s:
  • 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.
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: XXIX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2011)
Event Dates: 16/11/2011 - 18/11/2011
Event Location: Cáceres, España
Title of Book: Libro de Actas del XXIX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2011)
Date: 2011
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Tecnología Fotónica [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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.

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Item ID: 12232
DC Identifier: http://oa.upm.es/12232/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:12232
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 28 Aug 2012 10:46
Last Modified: 21 Apr 2016 11:27
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