Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
04744nam a22003377a 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
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| Campo de control |
EC-UrYT |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
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| Campo de control |
20221206000915.0 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
150116t9999 mx r gr 000 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
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| Centro transcriptor |
EC-UrYT |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
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| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
eng |
| Código de lengua del sumario o resumen |
spa |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE PERSONA |
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| 9 (RLIN) |
11281 |
| Nombre de persona |
Vega Gualán, Emil Darío |
| Término indicativo de función |
autor |
| 245 13 - MENCIÓN DE TÍTULO |
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| Título |
An exploratory study on the characterization and classification of electroencephalographic signals for the design of computer-aided epilepsy diagnosis system / |
| Resto del título |
Emil Darío Vega Gualán ; tutor Diego Hernán Peluffo Ordoñez |
| 264 #4 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción |
Urcuquí, |
| Fecha de producción |
2019 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
87 hojas : |
| Otras características físicas |
ilustraciones (algunas a color) ; |
| Dimensiones |
30 cm + |
| Material anejo |
1 CD-ROM |
| 502 ## - NOTA DE TESIS |
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| Nota de tesis |
Trabajo de integración curricular |
| Tipo de título |
(Ingeniero en Tecnologías de la Información). |
| Nombre de la institución que otorga el título |
Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. |
| Ciudad de la institución que otorga el título |
Urcuquí, |
| Año de obtención del título |
2019 |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA; ETC. |
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| Nota de bibliografía etc. |
Incluye referencias bibliográficas (páginas 61-66) |
| 506 ## - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO |
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| Limitaciones de acceso |
Trabajo de integración curricular con acceso abierto |
| 516 ## - NOTA DE TIPO DE ARCHIVO DE ORDENADOR O DE DATOS |
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| Nota de tipo de archivo de ordenador o de datos |
Texto (Hypertexto links) |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO; ETC. |
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| Sumario etc. |
La epilepsia ocurre cuando la actividad eléctrica de las neuronas sufre un desequilibrio. Esta se ha convertido en el tercer trastorno neurológico más común después del accidente cere brovascular y la demencia, -se cree que afecta al 0.5 - 1.5% de la población mundial. Afecta principalmente a niños menores de 10 años y personas mayores de 65 años, siendo más común en países en desarrollo y en clases socioeconómicas desfavorecidas. Su posible diagnóstico es a través del análisis de señales electroencefalográficas (EEG). Hoy en día, dado que se debe cumplir tanto su diagnóstico apropiado como la localización precisa de la fuente epiléptica, se utilizan sistemas computacionales para respaldar el procedimiento de diagnóstico. En términos generales, tales sis- temas realizan la asistencia de diagnóstico automático en cuatro etapas principales: adquisición de señal EEG, preprocesamiento, caracterización y clasificación. Una vez adquiridas y preproce- sadas, las señales EEG deben representarse adecuadamente para posteriormente clasificarse en categorías de diagnóstico ( ausencia o cualquier nivel de presencia de actividad convulsiva). A pesar de que existe una amplia gama de alternativas para caracterizar y clasificar las señales de EEG para fines de análisis de epilepsia, muchos aspectos clave relacionados con la precisión y la interpretación fisiológica todavía se consideran cuestiones abiertas. En este sentido, en este trabajo, se propone un estudio exploratorio de las técnicas de procesamiento de señales de EEG, con el objetivo de identificar las técnicas más adecuadas y avanzadas para caracterizar y clasificar las crisis epilépticas. Para hacerlo, se diseña y desarrolla un estudio comparativo sobre varios subconjuntos de características (medidas estadísticas tanto de las señales originales como de la transformación espectral de las mismas), así como algunos clasificadores representativos ( clasi- ficador de análisis discriminante lineal (LDC), clasificador de análisis discriminante cuadrático ( QDC), k-vecinos más cercanos (kNN) y máquina de vectores de soporte (SVM)). La validación del sistema propuesto se lleva a cabo mediante una configuración experimental exhaustiva so- bre una base de datos estándar de UCI Machine Learning Repository, denominado: "Epileptic Seizure Recognition Data Set". Como resultados notables, se demuestra experimentalmente que un proceso de caracterización basado en índices estadísticos de descomposiciones impulsadas por la transformada wavelet y el clasificador de máquina de vectores de soporte son los enfoques más adecuados para diseñar un sistema automático para identificar señales EEG diagnosticadas con epilepsia. Además, el rendimiento general del sistema de reconocimiento de patrones obtenido (para el escenario bi-clase) -en términos de mediciones basadas en matriz de confusión- asciende a 96%, 85% y 98% del rendimiento de clasificación, sensibilidad y especificidad, respectivamente. |
| 546 ## - NOTA DE LENGUA |
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| Nota de lengua |
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
11282 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Epilepsia |
| Subdivisión de materia general |
Diagnóstico |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
11283 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Electroencefalografía |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
11284 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Diagnóstico asistido por computador |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
8945 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Procesamiento de señales |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
3891 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Tecnologías de la Información |
| Subdivisión de forma |
Trabajos y disertaciones académicas |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
11285 |
| Nombre de persona |
Peluffo Ordoñez, Diego Hernán |
| Término indicativo de función |
tutor |
| 710 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE ENTIDAD |
|---|
| Nombre de entidad o nombre de jurisdicción como elemento inicial |
Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. |
| Unidad subordinada |
Escuela de Ciencias Matemáticas y Computacionales |
| 9 (RLIN) |
11232 |
| 856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
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| Nota pública |
Ver recurso |
| Identificador Uniforme del Recurso (URI) |
http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/69 |
| 942 ## - ENTRADA PARA ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
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| Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías |
Clasificación Decimal Dewey |
| Koha [por defecto] tipo de item |
Tesis |
