RT Generic
T1 Clasificación de imágenes de resonancia magnética de Alzheimer mediante aprendizaje profundo
T2 Classification of Alzheimer’s Magnetic Resonance Imaging using Deep Learning
A1 Cuevas Rodríguez, Marta
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
AB Este trabajo se centra en el desarrollo de un sistema de clasificación automáticade imágenes de resonancia magnética (MRI) estructural para la detección dela enfermedad de Alzheimer en diferentes estadios clínicos (CN, MCI y VMCI),utilizando modelos de aprendizaje profundo. Se ha empleado un subconjunto dedatos derivado del estudio público ADNI, procesado desde la plataforma Kaggle,y se han evaluado diferentes arquitecturas de redes convolucionales, incluyendomodelos conocidos como ResNet18, AlexNet y MobileNet, así como una red CNNpropuesta en la literatura. A lo largo del proyecto se han explorado distintas configuracionesde preprocesado, normalización, selección de cortes cerebrales porpaciente, aumento de datos y uso de optimizadores. Los resultados muestran quela combinación de una selección cuidadosa de cortes axiales, junto con normalizaciónestándar y el uso del optimizador Adam, proporciona el mejor rendimientoen términos de precisión y F1-score. Además, se ha evidenciado la importancia deuna correcta separación de datos por paciente y una evaluación crítica de modelosdisponibles en repositorios públicos, evitando fugas de información. Aunque losrendimientos alcanzados no son óptimos, el trabajo sienta las bases para futurasmejoras y análisis más profundos en este ámbito.
YR 2025
FD 2025-06
LK https://hdl.handle.net/10630/40905
UL https://hdl.handle.net/10630/40905
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026