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Camara Chavez, Guillermo
Mauricio Condori, Manasses Antoni
2023-08-25T14:51:53Z
2023-08-25T14:51:53Z
2021
1079783
https://hdl.handle.net/20.500.12590/17699
La tesis se centra en cuantificar del dolor de pacientes adultos (entre 25 y 65 años) mediante el aprendizaje de las expresiones faciales utilizando técnicas de aprendizaje profundo. El principal aporte del trabajo es considerar el ciclo de respuesta ante un estímulo sobre la zona de dolor. De esta manera, se pueden evaluar los picos de dolor a lo largo de una secuencia, no solo a nivel de fotogramas. Se emplea la base de datos shoulder-pain-expression de la Universidad de McMaster, debido a que es la predilecta por el estado del arte. La base de datos presenta varios retos, como el desbalance de las categorías o errores en la recolección de datos. Las secuencias de vídeos se dividen en fragmentos, para luego aplicar políticas de balance de datos. El pre-procesamiento incluye cambio de tamaño, normalización de la iluminación y el tratamiento de rostros (detección, segmentación y frontalización). Una CNN extrae características por fotograma (espacial) y una RNN las procesa (temporal) para inferir el nivel de dolor del paciente. Los resultados superan el estado del arte en el análisis por fotograma (MAE: 0.4798, MSE: 0.5801, PCC: 0.7076, ICC: 0.5829 y ACC: 0.8921) y en secuencias (MAE: 0.4772, MSE: 0.6030, PCC: 0.8281, ICC: 0.7542, ACC: 0,8777).
Tesis de maestría
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spa
Universidad Católica San Pablo
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Arquitecturas híbridas
Reconocimiento y cuantificación del dolor
Descriptores faciales
Análisis del dolor crónico en pacientes adultos mediante la exploración espacio-temporal de las expresiones faciales
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación
Ciencia de la Computación
Maestría
Maestro en Ciencia de la Computación
PE
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Escuela Profesional Ciencia de la Computación
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
30960286
https://orcid.org/0000-0003-2440-0247
47881411
611017
Ochoa Luna, José Eduardo
Mena Chalco, Jesus Pascual
Serrano Llerena, Yamilet Rosario
Mora Colque, Rensso Victor Hugo
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



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