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System to predict bipolar disorder crises analysing massive data

dc.contributor.advisorMiñana Ropero, Guadalupe
dc.contributor.advisorLópez López, María Victoria
dc.contributor.authorMartínez Gómez, Ana María
dc.date.accessioned2023-06-21T06:19:14Z
dc.date.available2023-06-21T06:19:14Z
dc.date.issued2016
dc.degree.titleDoble grado en Ingeniería Informática y Matemáticas
dc.descriptionTrabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas(Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2015/2016)
dc.description.abstractDurante el desarrollo del proyecto he aprendido sobre Big Data, Android y MongoDB mientras que ayudaba a desarrollar un sistema para la predicción de las crisis del trastorno bipolar mediante el análisis masivo de información de diversas fuentes. En concreto hice una parte teórica sobre bases de datos NoSQL, Streaming Spark y Redes Neuronales y después diseñé y configuré una base de datos MongoDB para el proyecto del trastorno bipolar. También aprendí sobre Android y diseñé y desarrollé una aplicación de móvil en Android para recoger datos para usarlos como entrada en el sistema de predicción de crisis. Una vez terminado el desarrollo de la aplicación también llevé a cabo una evaluación con usuarios.
dc.description.abstractDuring the development of this project I learnt about Big Data, Android and MongoDB while helping to develop a bipolar crises-prediction system by analyzing massive quantity of data from diverse sources. Concretely, I did a theoretical part about NoSQL database, Streaming Spark and Neural Networks and then I designed and configured a MongoDB database to be used in the bipolar disorder project. I also learnt about Android and designed and developed an Android mobile application to collect data to be used as an input in the crises-prediction system. I did usability testing upon completion of the project too.
dc.description.departmentDepto. de Arquitectura de Computadores y Automática
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/38722
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/66076
dc.language.isoeng
dc.page.total119
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 España
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
dc.subject.cdu004.65(043.3)
dc.subject.cdu004.6(043.3)
dc.subject.cdu004.451.9Android(043.3)
dc.subject.keywordAndroid
dc.subject.keywordAplicaciones móviles
dc.subject.keywordBases de datos
dc.subject.keywordNoSQL
dc.subject.keywordMongoDB
dc.subject.keywordBig Data
dc.subject.keywordTrastorno bipolar
dc.subject.keywordSpark
dc.subject.keywordRedes neuronales
dc.subject.keywordMobile applications
dc.subject.keywordDatabases
dc.subject.keywordBipolar disorder
dc.subject.keywordNeural networks
dc.subject.ucmBases de datos (Informática)
dc.subject.ucmSistemas operativos (Ordenadores)
dc.subject.unesco3304.16 Diseño Lógico
dc.titleSystem to predict bipolar disorder crises analysing massive data
dc.title.alternativeSistema de predicción de crisis en el trastorno de bipolaridad con análisis de datos masivos
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublicationf806566f-1e28-4933-b145-c9531c1ded1c
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