| dc.contributor.author | Hernández Ramírez, Jaime | |
| dc.contributor.author | Alor-Hernández, Giner | |
| dc.contributor.author | Cruz Ramos, Nancy Aracely | |
| dc.contributor.author | Sánchez-Cervantes, José Luis | |
| dc.contributor.author | Rodriguez-Mazahua, Lisbeth | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-09T00:39:13Z | |
| dc.date.available | 2024-01-09T00:39:13Z | |
| dc.date.issued | 2023-11-27 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/780 | |
| dc.description | 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. | es |
| dc.description.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. | es |
| dc.description.sponsorship | TECNM,
CONAHCYT | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Instituto Tecnológico de Orizaba | es |
| dc.subject | Parkinson | es |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | es |
| dc.subject | Modulo de Software | es |
| dc.title | Desarrollo de un módulo de software para la detección temprana de la enfermedad de Parkinson mediante técnicas de Deep Learning | es |
| dc.type | Presentation | es |
