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000016206 037__ $$aTAZ-TFM-2014-543
000016206 041__ $$aspa
000016206 1001_ $$aPérez Heredia, Jorge
000016206 24500 $$aTécnicas de aprendizaje supervisado en la enfermedad de Alzheimer. Aplicaciones al estudio ADNI
000016206 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2014
000016206 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000016206 500__ $$aResumen disponible también en inglés
000016206 520__ $$aEn este trabajo hemos empleando técnicas de Minería de Datos sobre la base de datos del proyecto Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) con el objetivo de encontrar patrones en el seguimiento de los pacientes con la enfermedad de Alzheimer. El objetivo es realizar un diagnóstico del estado de la enfermedad y una predicción futura sobre si habrá conversión a una etapa más avanzada de la enfermedad. En el primer caso obtuvimos resultados excelentes con precisiones de hasta 90% y valores del área bajo la curva ROC (AUC) superiores a 0.94, en el segundo problema obtuvimos precisiones del 78% y AUC de 0.8 en predicciones a 6-12 meses vista, mientras que para previsiones a más largo plazo la precisión se redujo a unos valores entre el 55 y el 75% y el AUC entre 0.63 y 0.76.
000016206 521__ $$aMáster Universitario en Modelización Matemática, Estadística y Computación
000016206 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000016206 6531_ $$aenfermedad de alzheimer
000016206 6531_ $$aminería de datos
000016206 6531_ $$aaprendizaje automático
000016206 6531_ $$apredicción
000016206 700__ $$aAlcalá, José T.$$edir.
000016206 700__ $$aOlmos Gassó, Salvador$$edir.
000016206 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bMatemática Aplicada$$cMatemática Aplicada
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