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| Nombre del proyecto | Clasificación de personas que padecen Esquizofrenia y personas saludables mediante señales EEG usando aprendizaje profundo |
| Resumen ejecutivo | Más de 21 millones de personas a nivel mundial padecen esquizofrenia, estando expuestas a sufrir estigmatización, discriminación y violación de sus derechos humanos. Diferentes trabajos sobre clasificación y diagnóstico de enfermedades mentales utilizan las señales de un electroencefalograma (EEG), debido a que refleja el funcionamiento del cerebro, y de que manera estas enfermedades lo afectan. El procesamiento de la gran cantidad de datos que proveen las señales EEG suelen ser un gran reto debido a su complejidad, por lo que el presente trabajo de investigación propone un modelo basado en Aprendizaje Profundo para realizar la clasificación de personas que padecen esquizofrenia y personas saludables. Para las etapas de entrenamiento y pruebas del modelo será necesario una base de datos de las señales EEG de personas que padecen esquizofrenia y personas saludables, asi como también un dipositivo de captura de señales EEG. De esta manera se espera desarrollar un modelo para la clasificación de personas que padecen esquizofrenia y personas saludables mediante señales EEG con un alto indice de precisión, la publicación de un articulo con los resultados de la investigación y la obtención del Título Profesional de Ingeniería de Sistemas. |
| Objetivo del proyecto | El objetivo de la presente investigación es proponer y desarrollar un modelo para la clasificación de personas esquizofrénicas y personas saludables mediante señales EEG utilizando Aprendizaje Profundo. |
| Código del proyecto | |
| Fecha de inicio | 2018-12-22 |
| Duración | 21 |
| Nombre del esquema financiero | Tesis para optar el Título Profesional - UNSA |
| Monitor | Cerrado Cerrado Cerrado |
| Entidades participantes | Monto (S/) | Total (S/) | Porcentaje | ||
| Monetario | No monetario | Monetario | No monetario | ||
| Universidad Nacional de San Agustin (UNSA) | 15000.00 | 0.00 | 15000.00 | 100.00% | 0.00% |
| Carlos Alberto Torres Naira | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00% | 0.00% |
| Palabras clave | UNSA,Universidad Nacional de San Agustín,Aprendizaje Profundo, Electroencefalograma, EEG, Red Neuronal, Esquizofrenia, Clasificación EEG, Arequipa |
| Justificación del proyecto | El proceso para el diagnóstico de una persona esquizofrénica toma un largo periodo, y depende de la experiencia del psiquiatra, tiempo que es valioso para que una persona esquizofrénica empiece algún tratamiento. Por lo tanto, se ve la necesidad de un modelo basado en Aprendizaje Profundo, utilizando EEG para un diagnóstico mas temprano y con una alta taza de precisión. |
| Hipótesis del proyecto | Un modelo basado en Aprendizaje Profundo presenta un buen desempeño para la clasificación de señales EEG de personas esquizofrénicas y personas saludables. |
| Resultados esperados del proyecto | - Un (01) artículo científico publicado en revista indizada en la base Scopus o Web of Science. - Título profesional. - Modelo para la clasificación de personas esquizofrénicas y personas saludables mediante EEG |
| Impactos esperados | Con la presente investigación se pretende tener un impacto social al mejorar el diagnóstico temprano de esquizofrenia mediante el uso de modelos basados en Aprendizaje Profundo. También se pretende alcanzar un impacto académico al promover el uso e investigación de Aprendizaje Profundo en áreas donde se depende de un experto durante tiempo prolongado. |
| Equipo técnico | Carlos Alberto Torres Naira; Cristian José Lopez Del Alamo |