Clasificación supervisada de las neuronas de la base de datos NeuroMorpho

Maraver Abad, Patricia (2015). Clasificación supervisada de las neuronas de la base de datos NeuroMorpho. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Clasificación supervisada de las neuronas de la base de datos NeuroMorpho
Author/s:
  • Maraver Abad, Patricia
Contributor/s:
  • Bielza Lozoya, Concepción
  • Larrañaga Múgica, Pedro
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: January 2015
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Partimos de una colección de neuronas digitalizadas que descargaremos de la mayor base de datos libre y accesible vía web que existe actualmente llamada NeuroMorpho (Ascoli et al. (2007)) y ubicada en http://neuromorpho.org. A partir de los atributos que extraeremos de las células con el software L-Measure clasificaremos las distintas neuronas por especies, género, tipo de célula, región del cerebro y edad utilizando los algoritmos de aprendizaje automático disponibles en el software Weka. Por último estudiaremos los resultados obtenidos. En el capítulo de resultados obtenidos se describen los datos presentados por los distintos investigadores que han realizado los estudios manualmente, tratando las neuronas una a una y los compararemos con los que hemos obtenido computacionalmente. Veremos las diferencias y similitudes, y podremos verificar la robustez de nuestros resultados. Gracias a la capacidad actual de los ordenadores y a los avances en inteligencia artificial descubriremos atributos para diferenciar clases que no se conocían por las limitaciones humanas, además de poder ratificar aquellos que ya se utilizan.

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Item ID: 34805
DC Identifier: http://oa.upm.es/34805/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:34805
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 20 Mar 2015 12:50
Last Modified: 04 Feb 2016 12:35
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