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Desarrollo de un módulo de software para la detección temprana de la enfermedad de Parkinson mediante técnicas de Deep Learning

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Poster- Jaime Hernández Ramírez (418.5Kb)
Date
2023-11-27
Author
Hernández Ramírez, Jaime
Alor-Hernández, Giner
Cruz Ramos, Nancy Aracely
Sánchez-Cervantes, José Luis
Rodriguez-Mazahua, Lisbeth
Metadata
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Abstract
La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo progresivo que afecta a más de 6 millones de personas en todo el mundo. Se caracteriza por ser una enfermedad que influye directamente al sistema nervioso del paciente ocasionando la muerte de células nerviosas en el cerebro encargadas de la producción de dopamina, así mismo, su identificación no logra ser efectiva sino hasta una edad posterior a los 50 años. Por lo anterior, es necesario el desarrollo de herramientas que permitan el diagnóstico temprano de la enfermedad, cuyo principal beneficio sea proveer la precisión y sensibilidad suficiente para detectar desde sus primeras etapas. Con ello, brindar apoyo en la toma de decisiones por parte del sector médico y mejorando la calidad de vida del paciente. En los últimos años, el trabajo en conjunto de la tecnología y la atención médica para el tratamiento de padecimientos neurodegenerativos, ha cobrado gran relevancia en el sector. Puntualmente el Aprendizaje Profundo, participe en el desarrollo de modelos de sistemas enfocados en la clasificación de resultados.
URI
http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/780
Temas
Parkinson
Inteligencia Artificial
Modulo de Software
Tipo
Presentation
Collections
  • Posters (MSC) [71]

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