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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28584
Título : Algoritmos de aprendizaje no supervisado para la estimación de la resistencia a la insulina y el síndrome metabólico en el adulto mayor de la ciudad de Cuenca
Autor: Vintimilla García, Christian Xavier
Director(es): Wong de Balzan, Sara
Tutor(es): Astudillo Salinas, Darwin Fabián
Palabras clave : Redes
Electronica
Sindrome Metabolico
Adulto Mayor
K-Medias
Kohonen
Fecha de publicación : 2017
Paginación: 113 páginas
Ciudad: 
Cuenca
Codigo Interno : TET;58
Tipo: bachelorThesis
Abstract: 
In this degree work, Insulin Resistance (IR) and Metabolic Syndrome (MS) are explored in the Cuenca‘s elderly population, from the point of view of unsupervised classification methods. In the case of IR, five estimation methods were analyzed using a K-means classification on a population of 119 people older than 65 years old who underwent a two-point Oral Glucose Tolerance Test (OGTT). The K-means algorithm with K = 2 and K = 3 was applied in onedimensional experiments for the Homa-IR, Quicki, Avignon, and Matsuda methods. The results obtained allowed the development of a platform to aid in the diagnosis of IR. These findings were object of two publications (IV Congress of Information and Communication Technologies TIC-EC 2017, and IEEE ETCM 2017: 2nd IEEE Ecuador Technical Chapters Meeting). For the study of MS using Kohonen’s SOM, two types of normalization (binary and by rank) were analyzed for the inputs of the neural network using a population of 387 elderly people. The results, using a pre-processing by ranges allow a better classification of the population in all cases. This study allowed to select the type of pre-processing for the diagnosis of MS in the elderly population of the city of Cuenca using SOM and was the object of a publication in the V Congress REDU 2017 and the II Congress I+D+Ingeniería. The future work is oriented to validate the results obtained in other elderly populations.
Resumen : 
En este trabajo de titulación se explora la Resistencia a la Insulina (RI) y el Síndrome Metabólico (SM) en el Adulto Mayor cuencano desde el punto de vista de métodos de clasificación no supervisada. En el caso de la RI se analizaron cinco métodos de estimación usando una clasificación de K-medias sobre una población de 119 adultos mayores de la ciudad de Cuenca quienes se sometieron a una Prueba Oral de Tolerancia a la Glucosa (POTG) de dos puntos. El algoritmo de K-medias, con K=2 y K=3 fue aplicado en experimentos unidimensionales para los métodos Homa-IR, Quicki, Avignon, Matsuda. Los resultados obtenidos permitieron desarrollar una plataforma de ayuda al diagnóstico de RI y fueron objeto de dos publicaciones (en el IV Congreso de Tecnologías de la Información y Comunicación TIC-EC 2017, y el IEEE ETCM 2017: 2nd IEEE Ecuador Technical Chapters Meeting). Para el estudio del SM usando Self-Organizing Map (SOM) de Kohonen, se analizaron dos tipos de normalización (binaria y por rangos) para las entradas de la red neuronal usando una población de 387 adultos mayores. Los resultados, usando un pre-procesamiento por rangos permiten una mejor clasificación de la población en todos los casos. Este estudio ha permitido seleccionar el tipo de pre-procesamiento para el diagnóstico de SM en la población de adultos mayores de la ciudad de Cuenca usando SOM y fue objeto de una publicación en el V Congreso REDU 2017 y el II Congreso I+D+Ingeniería. Los trabajos futuros están orientados a validar los resultados obtenidos en otras poblaciones de adultos mayores.
Grado Academico: 
Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones
URI : http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28584
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado

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