<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-28T23:32:21Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:riuma.uma.es:10630/37791" metadataPrefix="marc">https://riuma.uma.es/rest/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:riuma.uma.es:10630/37791</identifier><datestamp>2026-02-03T10:20:07Z</datestamp><setSpec>com_10630_1685</setSpec><setSpec>col_10630_38055</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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      <subfield code="a">Peinado Mesa, Laura</subfield>
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      <subfield code="c">2024-09</subfield>
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      <subfield code="a">Este TFG tiene como objetivo el reconocimiento de patrones de actividad cerebral funcional para poder detectar con suficiente antelación, a partir de las señales del electroencefalograma (EEG), que un paciente, diagnosticado con epilepsia, va&#xd;
a sufrir una crisis epiléptica.&#xd;
La epilepsia es una enfermedad que no tiene cura, por lo que no se pueden ni eliminar ni prevenir los ataques epilépticos. Sin embargo, sería de gran ayuda poder aplicar el reconocimiento de patrones de actividad cerebral, que se plantea como objetivo en este proyecto, para así poder predecir los ataques. Si se consiguen predecir los ataques, el médico podría prepararse para actuar, ya que sabría que el paciente va a sufrir una crisis unos instantes más tarde, o para administrarle los fármacos necesarios para minimizar la crisis.&#xd;
Para obtener estos patrones se han utilizado técnicas de procesamiento de la señal junto con inteligencia artificial. Y para realizar el estudio se ha utilizado la base de datos CHB-MIT Scalp EEG v1.0.0.0.</subfield>
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      <subfield code="a">Diagnóstico por imagen</subfield>
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      <subfield code="a">Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado</subfield>
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      <subfield code="a">Informática - Trabajos Fin de Grado</subfield>
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      <subfield code="a">Detección preventiva de ataques epilépticos mediante señales de electroencefalogramas</subfield>
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