MÉTODOS MATEMÁTICOS PARA EL DIAGNÓSTICO AUTOMÁTICO DE PATOLOGÍAS USANDO REDES FUNCIONALES CEREBRALES

Abstract

Este proyecto tiene como propósito ofrecer un modelo de predicción para identificar si una persona sufre de alcoholismo mediante el análisis de sus electroencefalogramas (EEG).

En primer lugar, se presenta una introducción sobre el cerebro desde el punto de vista biológico. A continuación se introducen los conceptos de grafo y red compleja junto a sus propiedades. Se continúa con una sección en la que se explican distintos tipos de correlación, como se usa para la extracción de redes y como se extraen las redes funcionales. Acto seguido, se exponen múltiples herramientas de Inteligencia Artificial, de las cuales, algunas se emplearán en la última sección de este trabajo. Por último, se realiza el diagnóstico de pacientes mediante el uso de tres modelos Random Forest, XGBoost y LightGBM. Se describirán los resultados obtenidos, las conclusiones y se mencionarán futuras líneas de trabajo.