Title:	Diagnostico automático del deterioro cognitivo leve empleando magneto-encefalogramas
metadata.dc.creator:	Linda Karen Bárcenas Uresti
Keywords:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS MÉDICAS Otro
metadata.dc.date:	1-Feb-2020
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Ingeniería Biomédica
Description:	La mejora en tratamientos de diversas enfermedades ha permitido un aumento en la esperanza de vida de la población en general, por lo que se prevé que el porcentaje de personas mayores de 60 años aumentará con los años, tan sólo en México, entre 1990 y 2017 el porcentaje de la población de 60 años y más aumentó de 6.4 a 10.5 % y se espera que en 2050 su monto aumente a 32.4 millones. En este sentido, los trastornos cognitivos son una de las patologías más frecuentes en la población geriátrica. La tasa de conversión del DCL (Deterioro cognitivo leve) a demencia se ha estimado para los ancianos en un rango anual de 8% a 16%. Actualmente no existe tratamiento o cura para detener o invertir el deterioro mental. Sin embargo, mientras más pronto pueda ser diagnosticado en alguna de sus fases tempranas, puede aumentarse la esperanza de vida de los pacientes y mejorar su calidad de vida. El presente trabajo de tesis tiene como objetivo generar una metodología que permita realizar la diferenciación automática entre personas sanas y personas con deterioro cognitivo leve, mediante la utilización de técnicas de procesamiento de señales como la descomposición empírica de modos, la teoría del caos y redes neuronales empleando señales provenientes de magneto-encefalogramas.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1757
Other Identifiers:	Deterioro Cognitivo Leve Descomposición empírica de modos Dimensión fractal Redes neuronales
Appears in Collections:	Ingeniería Biomédica

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