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dc.contributor.advisorGarcía Báez, Patricio 
dc.contributor.advisorFernández López, Pablo Carmelo
dc.contributor.authorHamilton López, Diego Hugo
dc.contributor.otherGrado en Ingeniería Informática
dc.date.accessioned2022-07-05T13:50:32Z
dc.date.available2022-07-05T13:50:32Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://riull.ull.es/xmlui/handle/915/28702
dc.description.abstractActualmente las enfermedades neurodegenerativas son un gran problema debido a su dificultad de diagnóstico y la necesidad de pruebas complejas. En este trabajo se estudiará si el uso de la red LSTM mejorará el diagnóstico de estas enfermedades por su mayor capacidad para analizar datos longitudinales. Se comparará los resultados obtenidos por la LSTM con una red convencional que no haga uso de datos longitudinales, para concluir el beneficio de usar este tipo de datos y si se podría llegar a diagnosticar estas enfermedades con un conjunto de pruebas sencillas realizadas en distintas citas con el paciente.es
dc.description.abstractNeurodegenerative diseases are currently a major problem due to their difficulty in diagnosis and the need for complex tests. In this work, we will study whether the use of the LSTM network will improve the diagnosis of these diseases due to its greater capacity to analyze longitudinal data. The results obtained by the LSTM will be compared with a conventional network that does not use longitudinal data, to conclude the benefit of using this type of data and whether these diseases could be diagnosed with a set of simple tests performed at different appointments with the patient.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoes
dc.rightsLicencia Creative Commons (Reconocimiento-No comercial-Sin obras derivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es_ES
dc.subjectRed neuronal artificial diagnóstico
dc.subjectLSTM
dc.subjectDeterioro cognitivo.
dc.titleUso de redes LSTM para el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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