Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1757
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJuan Pablo Amezquita Sanchezes_ES
dc.creatorLinda Karen Bárcenas Uresties_ES
dc.date2020-02-01-
dc.date.accessioned2019-11-19T23:06:40Z-
dc.date.available2019-11-19T23:06:40Z-
dc.date.issued2020-02-01-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1757-
dc.descriptionLa 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.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectDeterioro Cognitivo Levees_ES
dc.subjectDescomposición empírica de modoses_ES
dc.subjectDimensión fractales_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleDiagnostico automático del deterioro cognitivo leve empleando magneto-encefalogramases_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorBAUL941203MQTRRN06es_ES
dc.contributor.identificadorAESJ840206HGTMNN04es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameIngeniería Biomédicaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en: Ingeniería Biomédica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
RI004822.pdf18.26 MBAdobe PDFPortada
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.