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http://hdl.handle.net/10553/14672
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Suárez Araujo, Carmen Paz | es |
dc.contributor.advisor | Patricio García Báez | es |
dc.contributor.author | Pérez Del Pino, Miguel Angel | es |
dc.contributor.other | Escuela de Ingeniería Informática | en_US |
dc.date.accessioned | 2015-10-28T03:30:22Z | - |
dc.date.accessioned | 2018-06-05T08:17:01Z | - |
dc.date.available | 2015-10-28T03:30:22Z | - |
dc.date.available | 2018-06-05T08:17:01Z | - |
dc.date.issued | 2015 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10553/14672 | - |
dc.description.abstract | La importancia sociológica de la población anciana ha crecido de manera significativa, debido a la elevada prevalencia de patologías crónicas. De entre ellas, cabe destacar el Deterioro Cognitivo Leve, la Enfermedad de Alzheimer y otras demencias corticales. Este PFC presenta una solución global, innovadora y web, con fuerte fundamento de Historia Clínica Electrónica, capaz de integrar sistemas inteligentes de ayuda al diagnóstico (SIAD) y herramientas computacionales inteligentes (HCI). Este entorno está específicamente diseñado para guiar y asistir al facultativo en la observación y la valoración del paciente afectado por estas neuropatologías. Gracias a su interoperabilidad con los SIAD y HCI, basados en computación neuronal y fusión de datos, el sistema desarrollado puede considerarse una Estación Clínica inteligente. | en_US |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language | spa | en_US |
dc.rights | by-nc-nd | es |
dc.subject | 33 Ciencias tecnológicas | en_US |
dc.subject | 120317 Informática | en_US |
dc.subject.other | Aplicación web | es |
dc.subject.other | Demencia | es |
dc.subject.other | Deterioro cognitivo leve | es |
dc.subject.other | Diagnóstico | es |
dc.subject.other | Alzheimer | es |
dc.subject.other | Sistemas inteligentes | es |
dc.subject.other | Telemedicina | es |
dc.subject.other | Sistemas de información clínica | es |
dc.title | EDEVITALZH : : entorno clínico virtual para ayuda al diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Uso en Telemedicina | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis | en_US |
dc.type | StudentThesis | en_US |
dc.compliance.driver | 1 | es |
dc.contributor.departamento | Departamento de Informática Y Sistemas | es |
dc.identifier.absysnet | 714970 | es |
dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.type2 | Proyecto fin de carrera | en_US |
dc.utils.revision | Sí | en_US |
dc.identifier.matricula | 36653 | es |
dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
dc.contributor.titulacion | Ingeniero en Informática | es |
item.fulltext | Con texto completo | - |
item.grantfulltext | open | - |
crisitem.advisor.dept | Computación inteligente, percepción y big data | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Informática y Sistemas | - |
crisitem.author.fullName | Pérez Del Pino, Miguel Angel | - |
Appears in Collections: | Proyecto fin de carrera |
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