Esta es un versión antigua publicada el 2014-01-02. Consulte la versión más reciente.

CLASIFICACIÓN DE ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS (EP, EH, EELA) USANDO LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE LS-SVM Y ADABOOSTING

Autores/as

Julio Cesar Rico
Luis Enrique Mendoza
Hernando Velandia V

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i23.1879

Palabras clave:

LS-SVM, Adabbosting, TF, DCT, PCA, wavelet

Resumen

Este trabajo presenta un método para la multi-clasificación de enfermedades neurodegenerativas conocidas como: Parkinson (EP), Huntington (EH) y la Esclerosis Lateral Amiotrófica (EELA). Se muestra la importancia y resultados de los Algoritmos de
multi-clasificación conocidos como Adabbosting y LS-SVM aplicado a señales EMG las cuales caracterizan las enfermedades neurodegenerativas mencionadas. Las herramientas matemáticas usadas para acondicionar las señales son: transformada de Fourier (TF), transformada discreta del coseno (DCT), análisis de componentes principales (PCA) y wavelet. Con los resultados conseguidos de este sistema de multi-clasificación, se genera una herramienta de soporte para el especialista en la detección de las enfermedades EP, EH y EELA. Además se demostró que las señales electromiográficas pueden ser usadas para diagnosticar enfermedades como: EH, EP y EELA.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Cortes, C. and Vapnik, V. Ñ. (1995). Support

vector networks. Machine Learning, Vol. 20,

pp. 273-297.

Fundación Citren, http:// citren.org/? q= node/2,

Huntington, G. (1872). On Chorea, Medical and

Surgical Reporter, 26, 320-321.

Instituto de Salud Carlos III. (2010). Esfuerzo

compartido contra las enfermedades

neurodegenerativas, http://www.elblogsaludable.

es/archive/2010/07/26/esfuerzocompartido-

Matas, J. and Sochman, J. (2009), Centre for

Machine Perception, Czech Technical

University, Prague, http://cmp.felk.cvut.cz.

National Institute of Neurological Disorders and

Stroke. (2010). Esclerosis lateral amiotrófica,

http://espanol.ninds.nih.gov/trastornos/esclerosi

s_lateral_amiotrofica.htm.

Parkinson, J. (1995). An essay on the shaking

palsy.

Santafe, Y.; Chaparro, B. y Franco, J. (2012).

Deteccción de patrones característicos con

transformadas wavelet en señales

electromiográficas del cuádriceps. Revista de

Tecnologías de avanzada. Vol 1, No. 21.

SiPBA (2010). Procesado de Señal y Aplicaciones

Biomédicas de la Universidad de Granada.

Vapnik, V. Ñ. (1998). Statistical learning theory.

New York: Wiley.

Velandia, H.; Medica, R., y Mendoza, L. (2013).

Estimación del movimiento de la pared del

ventrículo izquierdo y cuantificación de su

funcionalidad en imágenes ventriculográficas.

Revista de Tecnologías de Avanzada, Vol. 1,

No. 21.

Cohen, W. (1995). Fast effective rule induction. In

Proceedings of the Twelfth International

Conference on Machine Learning, pp. 115–123.

Freund, Y. and Schapire, R E. (1999). Short

Introduction to Boosting, Journal of Japanese

Society for Artificial Intelligence, 14(5):771-

, September.

Descargas

Publicado

2022-11-08 — Actualizado el 2014-01-02

Versiones

Cómo citar

Rico, J. C., Mendoza, L. E., & Velandia V, H. (2014). CLASIFICACIÓN DE ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS (EP, EH, EELA) USANDO LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE LS-SVM Y ADABOOSTING. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 1(23). https://doi.org/10.24054/rcta.v1i23.1879 (Original work published 8 de noviembre de 2022)