Título :	Metodología basada en la descomposición empírica de modos y la entropía de Shannon para la detección del deterioro cognitivo leve.
Autor(es):	Aner Aleksei Palacios González
Palabras clave:	Deterioro cognitivo leve Red neuronal probabilística Descomposición empírica de modos
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	15-oct-2022
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Ingeniería Biomédica
Resumen:	El Deterioro Cognitivo Leve (DCL) es un estado de transición en los cambios cognitivos producidos por el envejecimiento normal y la demencia temprana. El deterioro Cognitivo Leve, en la actualidad es reconocido como una condición patológica y no como un proceso de cambio asociado a la edad de las personas, usado dicho término para determinar a personas que presentan un déficit de salud mental cuya severidad es poca para cumplir con la demencia ya que les permite continuar con una vida normal durante las actividades diarias. Sin embargo; dicha severidad permite que el padecimiento evolucione, por ello realizar un diagnóstico en tiempo y forma de DCL podría evitar una posible evolución a Alzheimer y así retrasar los problemas de dicha enfermedad. Los métodos convencionales de detección se llevan a cabo durante un largo período de tiempo observando al paciente y recabando información de sus familiares, para este método de diagnóstico de utiliza la opinión de las personas que rodean al paciente de modo que se propicia la evolución del padecimiento, propiciando la generación de una mayor problemática en un futuro cercano. Existen actualmente nuevas formas para recabar señales del cerebro a través de la magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG), las cuales proporcionan señales del cerebro que nos pueden ayudar a extraer características que posteriormente nos permitirían realizar una comparativa con personas sanas. Este trabajo de tesis propone una metodología basada en la Descomposición Empírica de Modos (EMD), la Entropía de Shannon y el método de Kruskal Wallis y redes neuronales para clasificar de manera automática personas sanas y personas con DCL, empleando señales MEG. Los resultados muestran que la metodología propuesta es capaz de diferenciar entre ambos con un coeficiente de efectividad del 80%.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3472
Aparece en:	Ingeniería Biomédica

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