1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Licenciatura
3. Estado de México
4. Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE) (Licenciatura)
5. Ingeniería en Sistemas Computacionales, por competencias

Title:	Entrenamiento de una RNA con procesamiento dendral para clasificar el nivel de dismorfia facial.
Authors:	Lopez Rangel, Diana Saldivar Medina, Itzel Joanna
metadata.dc.subject.other:	Dismorfia facial Redes neuronales (Computación)
Issue Date:	2021-01-01
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec
Description:	Desde los años 50 se han hecho diversas investigaciones sobre los Síndromes Pediátricos Dismorfogénicos que afectan principalmente a niños (de entre el nacimiento y los 18 años de edad) entre los síndromes más notables se encuentran: neonatales, mal desarrollo, inmunológicos, cutáneos, endocrinológicos, esqueléticos, musculares, metabólicos, faciales, cardiacos y pulmonares, digestivos, renales, hematológicos, oculares, neurológicos, cromosómicos, anomaladas y ambientales. Actualmente, aproximadamente el 3% de niños recién nacidos tienen un tipo de malformación, estas enfermedades son diagnosticadas clínicamente y exploradas fisiopatogénicamente dentro de los Síndromes Pediátricos de Distrofia Facial, debido a los patrones faciales característicos y clínicos muy peculiares: leves (cara redonda y plana con amplia base nasal, entre otras anomalías) y graves (la cara es una reminiscencia de la displasia frontonasal con edad adulta existente en plenitud cada vez mayor de los rasgos faciales, entre otras anomalías) obtenidos a partir de la exploración física correspondiente a un tipo de enfermedad en particular, lo que permite una mejor comprensión para su estudio y su posible corrección quirúrgica.Los sistemas de reconocimiento facial tienen la ventaja de ser rápidos, precisos y económicos cuando están en condiciones controladas; sin embargo, en condiciones no controladas se enfrentan con diferentes problemas relacionados con los datos a analizar como las variaciones de escala, de orientación, expresión facial, o la detección de dismorfias faciales, ya que el rostro humano no es del todo simétrico, pero existen ciertas asimetrías, consideradas normales. Se propone la realización de este proyecto para profundizar en el uso de técnicas de aprendizaje automático, diseñar y validar el rendimiento y comportamiento de la RNA Morfológica con procesamiento Dendral donde los rasgos físicos característicos de los Síndromes Pediátricos de Dismorfia Facial (Distrofia Acro-Osteólitica y síndrome Ectrodactilia-Displasia, Ectodermica-Fisura palatina), serán considerados patrones de entrada y servirán para entrenar dicha red y así clasificar el tipo de Dismorfia Facial que se evalúa.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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