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Métodos de aprendizaje automático para la predicción de alteraciones fenotípicas en individuos infectados por VIH mediante densitometría ósea

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La terapia antirretroviral ha hecho aumentar la supervivencia de pacientes con VIH, provocando la aparición de comorbilidades como alteraciones en la composición corporal y en la masa magra, grasa y ósea. Para intentar valorar cuales son las variables más asociadas con cada uno de los distintos estados patológicos, se realiza un análisis de densitometrías óseas (DEXAs) de pacientes con infección por VIH, a la que se han aplicado distintos algoritmos de aprendizaje automático, tanto no supervisado (componentes principales y clustering) como supervisado (kNN, CART, Random Forest, SVM y ANN). El análisis muestra que la DMO de L1-L4 y triángulo de Wards, la masa magra de brazos y piernas, masa grasa de piernas y tronco, peso y talla son las variables más importantes para diferenciar entre los distintos estados patológicos.

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detalles del producto:
  • Autor: Santiago Ibañez Caturla, Esperanza Marín Arranz, Ignacio Lozano García, Javier Ibáñez Caturla
  • Tamaño: 150x210
  • N° de páginas: 85
  • Interior: Blanco y negro
  • Maquetación: Rústica (tapa blanda)
  • Acabado portada: Mate
  • Estado: A la venta en Bubok
  • Libros vendidos: 4
  • Última actualización: 28/09/2024
  • ISBN Libro en papel: 978-84-685-4848-7
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