Problemas de optimización en aprendizaje automático con aplicaciones biomédicas
dc.contributor.advisor | Carpio, Ana | |
dc.contributor.author | Lozano Valle, David | |
dc.date.accessioned | 2023-07-18T08:29:58Z | |
dc.date.available | 2023-07-18T08:29:58Z | |
dc.date.issued | 2023-06-17 | |
dc.degree.title | Ingeniería Matemática | |
dc.description.abstract | En este trabajo vamos a abordar el diseño de marcos matemáticos que ayuden en el diagnóstico, tratamiento y posible pronóstico de enfermedades. Nos centraremos en un modelo para el cáncer de próstata. Primero, plantearemos el problema de optimización desde dos estrategias diferentes: La estrategia determinista: En ella plantearemos el problema de optimización que correspondería al tratamiento del paciente, utilizando como restricción un sistema de EDOS. La estrategia de aprendizaje: En ella hacemos el mismo planteamiento, pero esta vez, como restricción, utilizaremos una red neuronal previamente ajustada a una colección de datos preseleccionados. Finalmente, procederemos a resolverlo utilizando los métodos correspondientes a cada uno de los planteamientos propuestos. | |
dc.description.abstract | In this work we are going to dealt with the design of mathematical frameworks useful in the diagnosis, treatment and possible prognosis of diseases. We will focus on a model for prostate cancer. First, we will pose the optimization problem in two different ways: The deterministic approach: We formulate an optimization problem that would correspond to the patient’s treatment, using an EDOS system as a constraint. The learning approach: We formulate the optimization problem where the constraint, in this case, will be a neural network previously fitted to a pre-selected data collection. Finally, we will solve it using the methods corresponding to each of the proposed approaches. | |
dc.description.department | Depto. de Análisis Matemático y Matemática Aplicada | |
dc.description.faculty | Fac. de Ciencias Matemáticas | |
dc.description.refereed | TRUE | |
dc.description.status | submitted | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/87258 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.page.total | 33 | |
dc.rights.accessRights | open access | |
dc.subject.cdu | 519.8 | |
dc.subject.keyword | Cáncer de próstata | |
dc.subject.keyword | Modelo matemático | |
dc.subject.keyword | Optimización | |
dc.subject.keyword | Antígeno prostático específico (PSA) | |
dc.subject.keyword | Red neuronal | |
dc.subject.keyword | Prostate cancer | |
dc.subject.keyword | Mathematical model | |
dc.subject.keyword | Optimization | |
dc.subject.keyword | Prostate-Specific Antigen | |
dc.subject.keyword | Neural network | |
dc.subject.ucm | Investigación operativa (Matemáticas) | |
dc.subject.ucm | Biomatemáticas | |
dc.subject.unesco | 1207 Investigación Operativa | |
dc.subject.unesco | 2404 Biomatemáticas | |
dc.title | Problemas de optimización en aprendizaje automático con aplicaciones biomédicas | |
dc.type | bachelor thesis | |
dc.type.hasVersion | VoR | |
dspace.entity.type | Publication |
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