| dc.contributor | Ríos Patino, Jorge Iván | |
| dc.contributor | Tagliaferri, Roberto | |
| dc.creator | Sánchez Montaña, Fredy Hernán | |
| dc.date | 2020-11-14T10:56:16Z | |
| dc.date | 2021-11-02T20:33:12Z | |
| dc.date | 2020-11-14T10:56:16Z | |
| dc.date | 2021-11-02T20:33:12Z | |
| dc.date | 2020 | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-23T20:44:08Z | |
| dc.date.available | 2022-09-23T20:44:08Z | |
| dc.identifier | T006.42 S211;6310000133943 F7742 | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/11059/12009 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3520764 | |
| dc.description | Planteamiento: La enfermedad de Alzheimer, (EA), es una enfermedad cerebral progresiva irreversible, cuyos síntomas, en la mayoría de los casos, aparecen después de los 60 años de edad. Hasta la fecha, no es posible curar completamente la enfermedad de Alzheimer. La tomografía por emisión de positrones, es una tipo de imagen basado en moléculas, que ha demostrado ser una herramienta eficaz y eficiente para entender los cambios cerebrales que están relacionados con la enfermedad de Alzheimer, comparando su rendimiento con la Resonancia Magnética (RM) y Tomografía Axial Computarizada (TAC) | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira | |
| dc.publisher | Facultad de Ingeniería | |
| dc.publisher | Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Procesamiento digital de imágenes | |
| dc.subject | Gráficos por computador | |
| dc.subject | Bases de datos de imágenes | |
| dc.title | Multiclasificador Deep Learning para la enfermedad de Alzheimer Usando Imágenes FDG-PET | |
| dc.type | masterThesis | |
| dc.type | acceptedVersion | |
