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000155654 037__ $$aTAZ-TFG-2022-1644
000155654 041__ $$aspa
000155654 1001_ $$aGómez Pascual, Iván
000155654 24200 $$aFall risk estimation using accelerometers and Machine Learning techniques
000155654 24500 $$aEstimación del riesgo de caídas usando acelerómetros y técnicas de Aprendizaje Automático
000155654 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2022
000155654 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000155654 520__ $$aEn este Trabajo Fin de Grado se pretende estimar el riesgo de caídas en ancianos usando acelerómetros para evaluar dicho riesgo gracias a técnicas de Aprendizaje Automático en lenguaje Python.<br />Para ello se cuenta con una base de datos de personas mayores que llevaron el teléfono en su vida diaria, recogiendo datos del acelerómetro de forma casi continua, así como de un código previo de procesado, realizado en el grupo EduQTech. También se realizaron pruebas controladas caminando. De estos datos en bruto se puede obtener una serie de características reducidas que sirvan como entrada a los clasificadores. Además, se realizaron una serie de pruebas clínicas (prueba Tinetti, test up and go) y entrevistas sobre las caídas que tuvieron recientemente. Estas pruebas permiten determinar si una persona tiene o no riesgo de sufrir una caída. La idea del proyecto es vincular este riesgo clínico con las señales de aceleración utilizando técnicas de Aprendizaje Automático.<br /><br />
000155654 521__ $$aGraduado en Ingeniería Electrónica y Automática
000155654 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000155654 700__ $$aMedrano Sánchez, Carlos$$edir.
000155654 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTecnología Electrónica
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