Clasificación de enfermos de parkinson mediante el uso de técnicas de Deep Learning y Machine Learnig

Hernández Roca, Miguel (2020). Clasificación de enfermos de parkinson mediante el uso de técnicas de Deep Learning y Machine Learnig. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Clasificación de enfermos de parkinson mediante el uso de técnicas de Deep Learning y Machine Learnig
Author/s:
  • Hernández Roca, Miguel
Contributor/s:
  • Pozo Coronado, Luis
  • Gómez Canaval, Sandra
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Parkinson; Aprendizaje automático
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Matemática Aplicada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El Parkinson es una enfermedad de tipo neurodegenerativa que afecta a mas de 10 millones de personas en todo el mundo. Hoy en día aún no existe una cura, sin embargo existen diversos tratamientos que ayudan a ralentizar el avance de la enfermedad y a paliar sus efectos. La efectividad de estos tratamientos aumenta considerablemente cuanto antes en el tiempo sean aplicados. Por lo tanto, es una necesidad y un reto de la sociedad actual, el detectar cuanto antes a aquellos pacientes que tengan esta afección. Debido a la importancia que tiene la medicina preventiva y anticipatoria en el escenario de esta enfermedad, existen múltiples proyectos alrededor del mundo que tienen como finalidad la detección precoz del Parkinson. En este contexto, este Proyecto de Fin de Grado pretende abordar, desde una perspectiva muy seminal pero abriendo camino en un área que se considera de vital ayuda en el escenario del soporte que puede brindar la tecnología y la ingeniería a los procesos de prevención y monitorización de esta enfermedad, el desarrollo de sistemas de análisis de segmentos de audio que, usando técnicas de Inteligencia Artificial de los campos del Machine y Deep Learning, permitan identificar estadios tempranos de la enfermedad de Parkinson en el hablante. En términos generales, se pretende colaborar en la búsqueda de soluciones óptimas al escenario de uso planteado de tal forma que contribuyan al desarrollo de sistemas inteligentes de apoyo en la prevención y monitorización de esta enfermedad. Abstract: Parkinson's is a neurodegenerative type disease that affects more than 10 million people worldwide. Nowadays there is still no cure, however there are various treatments that help slow down the progression of the disease and mitigate its effects. The effectiveness of these treatments increases considerably the sooner they are applied. Therefore, it is a necessity and a challenge for current society to detect as soon as possible those patients who exhibits some basic signals of this disease. Due to the importance of preventive and anticipatory medicine to attack the evolution of this disease, there are several scientific projects around the world that have the purpose of early detection of Parkinson's. In this context, this Final Degree Project aims to address this challenge from a starting technological point of view. Our seminal perspective is an incipient way to address this problem. In particular, any technological contribution for solving this problem can be considered of vital importance. It is clear that technology is an effective tool for providing prevention and monitoring processes in this scenario. In this context, this project contributes this problem by developing intelligent systems for the analysis of audio segments such that, using Artifficial Intelligence techniques from Machine and Deep Learning fields, we can identify early stages or Parkinson's disease in the speaker. In general terms, the aim of this Project is to contribute to the search for optimal solutions to the proposed use scenario through the development of intelligent support systems for the prevention and monitoring of this disease.

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Item ID: 64486
DC Identifier: http://oa.upm.es/64486/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:64486
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 08 Oct 2020 08:21
Last Modified: 08 Oct 2020 08:21
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