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Vizcardo Cornejo, Miguel Angel (es_PE)
Rodriguez Pilco, Maria Fernanda (es_PE)
2024-03-13T19:57:15Z
2024-03-13T19:57:15Z
2023 (es_PE)
https://hdl.handle.net/20.500.12773/17243
Se estima que en el mundo hay entre 6 y 8 millones de personas infectadas con la enfermedad de Chagas, principalmente en áreas endémicas de 21 países de América Latina, y en los últimos años se está convirtiendo lentamente en un problema de salud en más áreas urbanas y países. En ese sentido, desarrollar métodos de diagnóstico es primordial. Es por ello que este trabajo utilizó una red neuronal profunda para clasificar 292 sujetos (voluntarios y pacientes) compuestos de 83 voluntarios sanos (Grupo Control); 102 pacientes chagásicos asintomáticos (Grupo CH1) y 107 pacientes chagásicos seropositivos con cardiopatía incipiente (Grupo CH2). La Entropía Aproximada ApEn fue calculada a partir de los tacogramas de los perfiles circadianos de 24 horas cada 5 minutos (288 marcos) de cada sujeto, y parte de estos datos fueron usados para entrenar la red. El trabajo de clasificación realizado por la red neuronal profunda tuvo un 98% de exactitud y un 98% de precisión, validado con la curva ROC, cuyos valores de AUC fueron aproximadamente la unidad para cada grupo. Teniendo en cuenta el buen desempeño, podemos considerar esta red neuronal profunda y la Entropía Aproximada como herramientas útiles para tener un buen diagnóstico temprano sobre la enfermedad de Chagas y su compromiso cardiaco. (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Enfermedad de Chagas (es_PE)
Entropía Aproximada (es_PE)
Red neuronal profunda (es_PE)
Approximate entropy and densely connected neural network in the early diagnostic of patients with chagas disease (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ciencias Naturales y Formales (es_PE)
Física (es_PE)
Licenciada en Física (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.02 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
29273109 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0001-9989-8946 (es_PE)
70320714 (es_PE)
533056 (es_PE)
Luque Alvarez, Raul Ernesto (es_PE)
Cabana Hancco, Wilson Ricardo (es_PE)
Vizcardo Cornejo, Miguel Angel (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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