Modelo matemático combinado para la clasificación de neuroimágenes basado en medidas de similaridad entre hemisferios del cerebro

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorLaniado Rodas, Henryspa
dc.contributor.authorCardona Pineda, Danny Styvens
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emaildscardonap@eafit.edu.cospa
dc.creator.grantorServicios de Salud - San Vicente Fundaciónspa
dc.date.accessioned2020-10-16T20:33:33Z
dc.date.available2020-10-16T20:33:33Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionLa principal contribución de este trabajo es la combinación de medidas de similaridad, métodos para la construcción de subespacios y modelos de clasificación. Específicamente, se uso el NCC como medida de similaridad, la cual fue proyectada al espacio propio en descomposición de valores singulares siguiendo la metodología Eigenfaces , para luego aplicar modelos de clasificación sobre estas proyecciones. Se observo para esta combinación de métodos unos resultados con un accuracy del 81% y una capacidad predictiva de al menos 79%.spa
dc.description.abstractThe main contribution of this work is the combination of similarity measures, methods for the construction of subspaces and classification models. Specifically, the NCC was used as a measure of similarity, which was projected to subspace in singular value decomposition following the Eigenfaces methodology, to then apply classification models on these projections. Results with an accuracy of 81% and a predictive capacity of at least 79% were observed for this combination of methods.spa
dc.identifier.ddc511.8 C268
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/24154
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Administraciónspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectMapa de correlacionesspa
dc.subjectBIANCAspa
dc.subjectPermutacionesspa
dc.subjectEntropíaspa
dc.subjectEigenfacesspa
dc.subjectMachine Learningspa
dc.subject.keywordCorrelation mapspa
dc.subject.keywordBiancaspa
dc.subject.keywordPermutationsspa
dc.subject.keywordEntropyspa
dc.subject.keywordEigenfacesspa
dc.subject.keywordMachine Learningspa
dc.subject.lembMODELOS MATEMÁTICOSspa
dc.subject.lembTOMA DE DECISIONESspa
dc.titleModelo matemático combinado para la clasificación de neuroimágenes basado en medidas de similaridad entre hemisferios del cerebrospa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 3 de 3
No hay miniatura disponible
Nombre:
DannyStyvens_CardonaPineda_2020.pdf
Tamaño:
1.94 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de grado
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
aprobacion_trabajo_grado_eafit.pdf
Tamaño:
127.58 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Carta de aprobación de tesis de grado
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
formulario_autorizacion_publicacion_obras.pdf
Tamaño:
431.86 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Formulario de autorización de publicación de obras
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.5 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica (tesis)