Desarrollo de una Herramienta Web Para la Clasificación de la Salud Ósea en Escolares Según Edad y Sexo Utilizando Técnicas de Aprendizaje Automático
| dc.contributor.advisor | Sulla Torres, José Alfredo | |
| dc.contributor.author | Bedoya Carrillo, Alan Deyby Junior | |
| dc.date.accessioned | 2019-04-10T22:40:16Z | |
| dc.date.available | 2019-04-10T22:40:16Z | |
| dc.date.issued | 2019-04-10 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad, la salud ósea es un campo de la medicina que ha tomado mucha importancia ya que enfermedades relacionadas a los huesos son cada vez más comunes. Por ejemplo, la osteoporosis actualmente causa un estimado de 8.9 millones de fracturas anualmente. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de una herramienta web la cual tiene la capacidad de clasificar el estado de la salud ósea de un paciente que ingrese sus datos utilizando una técnica de aprendizaje automático. Dicha técnica se ha extraído en base a un análisis realizado con datos antropométricos y fórmulas de regresión para calcular la densidad mineral ósea y contenido mineral ósea de los escolares entre 6 y 18 años de los colegios Inmaculada Concepción y Jorge Basadre del sector de Arequipa, Perú según su edad y sexo. Tomamos estos atributos ya que el desarrollo de los huesos se realiza principalmente en edades tempranas, y el sexo ya que existe una notoria diferencia entre hombres y mujeres al generar contenido y densidad mineral ósea en estas etapas. En base al análisis en la herramienta WEKA de los 9 diferentes algoritmos analizados en los cuáles se incluyen árboles de decisión, redes bayesianas, tablas de decisión y de regresión, se ha determinado que el mejor algoritmo entre estos es el bosque aleatorio (Random Forest) con un porcentaje de clasificación del 94.87% en la salud ósea según el conjunto de datos obtenido. Palabras Clave Salud Ósea, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Clasificación, Desarrollo. | es_ES |
| dc.description.uri | Tesis | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/8826 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Católica de Santa María | es_ES |
| dc.publisher.country | PE | es_ES |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_ES |
| dc.source | Universidad Católica de Santa María | es_ES |
| dc.source | Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM | es_ES |
| dc.subject | Salud Ósea | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje Automático | es_ES |
| dc.subject | Clasificación | es_ES |
| dc.subject | Desarrollo | es_ES |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_ES |
| dc.title | Desarrollo de una Herramienta Web Para la Clasificación de la Salud Ósea en Escolares Según Edad y Sexo Utilizando Técnicas de Aprendizaje Automático | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
| renati.discipline | 612076 | es_ES |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_ES |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_ES |
| thesis.degree.grantor | Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales | es_ES |
| thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas Especialidad en Ingeniería de Software | es_ES |