Resumen
Este estudio explora un sistema de redes neuronales basado en aprendizaje automático que utiliza MATLAB para clasificar la hemiplejia, una enfermedad que causa parálisis en un lado del cuerpo. Se desarrolló un algoritmo para categorizar a los pacientes en cuatro tipos de hemiplejia establecidos. Se utilizaron técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y los Mapas Autoorganizados (SOM) para la reducción de la dimensionalidad y la agrupación de datos, mientras que una Red Neuronal Convolucional (CNN) refinó la clasificación. El algoritmo identificó distintos subgrupos dentro de las categorías, lo que indica una estructura de datos más compleja. A pesar de los resultados prometedores para ayudar al diagnóstico clínico, es necesaria la exploración de estas subcategorías con mayor profundidad.
Citas
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