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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMurillo Rendón, Santiagospa
dc.contributor.advisorSegura Giraldo, Belarminospa
dc.contributor.authorFlórez Ruíz, Juan Camilospa
dc.date.accessioned2020-04-02T21:10:16Zspa
dc.date.available2020-04-02T21:10:16Zspa
dc.date.issued2016spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/650spa
dc.description.abstractEl Deterioro Cognitivo Leve es una entidad nosológica de suma importancia; fue introducida para definir la situación clínica de declive o pérdida de las capacidades cognitivas que supone una fase previa a un trastorno demencial grave y que se estima no estar originado por el envejecimiento, sino por una patología subyacente. No obstante, la detección de dicho deterioro presenta dificultades en términos de costo monetario, tiempo y personal calificado en el proceso de diagnóstico, dado que este deterioro puede involucrar la toma de exámenes médicos de alta complejidad (ej. resonancias magnéticas) que a su vez requieren equipos clínicos especializados (ej. escáneres de resonancia magnética). En el presente trabajo, con el fin de asistir al diagnóstico de Deterioro Cognitivo Leve, se construye un sistema computacional híbrido basado en técnicas simbólicas y subsimbólicas de aprendizaje de máquina; éste permite analizar los resultados de diferentes pruebas cognitivas para apoyar el dictamen realizado por los profesionales de la salud respecto al estado mental de las personas. El proceso de desarrollo del sistema computacional se lleva a cabo mediante una metodología orientada a prototipos evolutivos. Finalmente, se valida la efectividad en el diagnóstico asistido de Deterioro Cognitivo Leve a través de un esquema de cross-validation o validación cruzada.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourceUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.sourceRepoUAM-UAMspa
dc.titleSistema computacional para el diagnóstico asistido de deterioro cognitivo leve en personas mayores de 60 añosspa
thesis.degree.nameMagister en gestión y desarrollo de proyectos de softwarespa
thesis.degree.grantorUniversidad Autónoma de Manizalesspa
thesis.degree.levelMaestríaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de ingenieria. Maestría en gestión y desarrollo de proyectos de softwarespa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríaspa
dc.publisher.placeManizalesspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.subject.proposalDeterioro cognitivo leve-DCLspa
dc.subject.proposalTrastornos de la memoriaspa
dc.subject.proposalDiagnóstico asistidospa
dc.subject.proposalPruebas cognitivasspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.rights.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.description.abstractengMild cognitive impairment is a crucial nosological entity. It was introduced to define the clinical state of decline or loss of cognitive abilities which represents a preliminary stage to severe dementia disorders and is thought not to be caused by aging, but by an underlying pathology. However, diagnosis of such impairment is a challenging task facing difficulties in terms of monetary costs, time as well as finding qualified experts on this topic, since this may involve taking medical tests of high complexity (e.g. magnetic resonance imaging), which in turn require specialized clinical equipment (e.g. magnetic resonance imaging scanners). In this work, in order to assist the diagnosis of mild cognitive impairment, a hybrid system based on symbolic and subsymbolic machine learning techniques is built. The proposed system will be able to analyze the results of different cognitive tests to support the decisions-making by the health staff service regarding the mental state of patients. Particularly, the system development process is conducted by an evolutionary prototyping methodology. Finally, the computer-aided effectiveness is validated through a crossvalidation scheme.eng
dc.subject.keywordMild cognitive impairment-DCLeng
dc.subject.keywordMemory disorderseng
dc.subject.keywordAssisted diagnosiseng
dc.subject.keywordCognitive testseng
Aparece en las colecciones: Maestría en Gestión y Desarrollo de Proyectos de Software



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