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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Juan Pablo Amezquita Sanchez es_ES
dc.creator Linda Karen Bárcenas Uresti es_ES
dc.date 2020-02-01
dc.date.accessioned 2019-11-19T23:06:40Z
dc.date.available 2019-11-19T23:06:40Z
dc.date.issued 2020-02-01
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1757
dc.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. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Deterioro Cognitivo Leve es_ES
dc.subject Descomposición empírica de modos es_ES
dc.subject Dimensión fractal es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Diagnostico automático del deterioro cognitivo leve empleando magneto-encefalogramas es_ES
dc.type Tesis de licenciatura es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador BAUL941203MQTRRN06 es_ES
dc.contributor.identificador AESJ840206HGTMNN04 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Ingeniería Biomédica es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Licenciatura es_ES


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Nombre: RI004822.pdf
Tamaño: 17.83Mb
Formato: PDF
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