Reconocimientos y clasificación de patrones de marcha neurodegenerativa mediante variables temporoespaciales y machine learning : Esclerosis Múltiple, Parkinson, Huntington
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Fecha
2017
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
La literatura ha descrito que la marcha humana puede ser clasificada con diversas
técnicas y modelos, desde un simple péndulo hasta clasificadores complejos
de aprendizaje automatizado, estos últimos son conocidos como clasificadores o
clustering . Las técnicas de clasificación son métodos de análisis de multivarianza
mostrando su mayor potencial en el reconocimiento de patrones. Las
redes neuronales es un tipo de clasificador supervisado, caracterizadas por hacer
su análisis y solución de problemas a través de los ajustes de los pesos conocidos,
entregando como salida una matriz de confusión y una Receiver Operating
Characteristic o curva ROC, que demuestran la calidad de la clasificación.
Se ha relatado ampliamente la marcha patológica en enfermedades neurodegenerativas
a través de distintos algoritmos computacionales , inclusivamente
en la misma población, estableciendo un interés mundial, dando una
relevancia al método de clasificación y descripción de la marcha humana. Sin
embargo en la actualidad se desconocen los diversos motivos de análisis, poca
comparación entre bases de datos en los distintos modelos y clasificaciones, adicionalmente
de la pobre descripción de la marcha en base de datos, y la refuta de los procesos metodológicos.
Es por esto, que es de suma importancia describir la marcha neurodegenerativa
y la clasificación de patrones a través de métodos rigurosos en distintos tipos de
bases de datos alternando los sujetos de estudio y sus variables, con el propósito
de valorar el real aporte de estos parámetros temporo espaciales como atributos
o características que permitan la correcta clasificación.
¿Es posible describir y clasificar la marcha neurodegenerativa en las patologías
de ELA, EP, EH. mediante machine learning y las variables temporoespaciales?
Notas
Tesis (Kinesiólogo)
Palabras clave
Enfermedades Neurodegenerativas, Investigaciones