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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Juan Pablo Amézquita Sánchez es_ES
dc.creator Miguel Morales Anaya es_ES
dc.date 2023-03-03
dc.date.accessioned 2023-06-09T15:40:19Z
dc.date.available 2023-06-09T15:40:19Z
dc.date.issued 2023-03-03
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8599
dc.description El alcohol como sustancia psicoactiva ha sido utilizada durante siglos en todo el mundo y posee propiedades que pueden ocasionar la dependencia a esta sustancia. De acuerdo con la organización mundial de la salud, su consumo excesivo es un factor causal de más de 60 enfermedades y lesiones tales como trastornos mentales y del comportamiento, condiciones gastrointestinales, cáncer, trastornos reproductivos, daños congénitos, cirrosis hepática, así como otros fenómenos que pueden desembocar del consumo excesivo de alcohol tal como la violencia y los accidentes de tránsito. Por las razones antes descritas, es de vital importancia estrategias de prevención del alcoholismo. En este sentido, programas psicosociales han presentado ciertos avances con respecto a la detección de la predisposición de una persona a ser alcohólica; sin embargo, estos programas no son suficientes para detectar de manera muy acertada la predisposición de un paciente a sufrir esta enfermedad, debido a que los pacientes/personas presentan diversos factores que los encaminan a tener una dependencia del alcohol tales como factores genéticos, ambientales, depresión y estrés. Por lo tanto, es indispensable la investigación de nuevas alternativas para la detección de personas con predisposición al alcoholismo. En este sentido, en este trabajo de tesis se presenta una metodología basada en la descomposición de modos variacional, indicadores estadísticos y redes neuronales para la clasificación y detección de pacientes con predisposición al alcoholismo empleando señales electroencefalográficas obtenidas de una base datos de acceso libre titulada “Predisposición genética al alcoholismo”. Por estas razones, este trabajo de tesis implementa una metodología capaz de clasificar señales EEG de personas control y de personal con predisposición al alcoholismo. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.format.extent 1 recurso en línea (79 páginas) es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Ingeniería es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Ingeniería y Tecnología es_ES
dc.subject Ciencias Médicas es_ES
dc.subject Tecnología Médica es_ES
dc.title Metodología basada en la descomposición de modos variacional para la detección de pacientes con predisposición al alcoholismo empleando señales EEG es_ES
dc.type Tesis de licenciatura es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador MOAM980617HGTRNG02 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
dc.matricula.creator 262939 es_ES
dc.folio IGLIN-262939 es_ES


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Nombre: IGLIN-262939 (PDF ...
Tamaño: 1.912Mb
Formato: PDF
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