Desarrollo de un modelo de predicción de parámetros clínicos pulmonares mediante sensores de temperatura y humedad usando técnicas de inteligencia artificial
Fecha
2021Autor
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
En esta memoria se describe el desarrollo de un modelo de predicción de
parámetros clínicos pulmonares mediante la utilización de sensores de temperatura y
humedad como alternativa a la espirometría convencional. La toma de datos es
realizada durante la respiración en reposo de un sujeto, creando las que denominamos
señales espirográficas. La implementación abarcará el preprocesado de los dat ...
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En esta memoria se describe el desarrollo de un modelo de predicción de
parámetros clínicos pulmonares mediante la utilización de sensores de temperatura y
humedad como alternativa a la espirometría convencional. La toma de datos es
realizada durante la respiración en reposo de un sujeto, creando las que denominamos
señales espirográficas. La implementación abarcará el preprocesado de los datos para
una posterior extracción de características y la construcción, el entrenamiento y la
evaluación de modelos de aprendizaje con técnicas de Inteligencia Artificial. [--]
Materias
Inteligencia artificial,
Aprendizaje automático,
Espirometría,
Señales espirográficas,
Artificial intelligence,
Machine learning
Titulación
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra /
Ingeniaritza Biomedikoko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan