Salazar Montes, Ana MaríaCastro Rodríguez, Juan Gabriel2024-11-182024-11-182024-10https://hdl.handle.net/20.500.12495/13220La Figura Compleja de Rey (FCR) es ampliamente utilizada para la evaluación y diagnóstico del deterioro cognitivo. En los últimos años han surgido sistemas automatizados basados en Redes Neuronales Convolucionales (RNC), que buscan evaluar la FCR como herramienta de apoyo en el diagnóstico de Deterioro Cognitivo Leve (DCL) y demencia, observándose resultados positivos en la precisión. Por ello, el objetivo de este estudio fue validar un modelo de RNC que usa la FCR en la fase de copia, para la clasificación de DCL y demencia. Se obtuvieron un total de 1.593imágenes, de las cuales 547 fueron de pacientes con normalidad, 655 con DCL y 379 con demencia. El modelo fue desarrollado con Deep Learning (DL), con la inclusión de una capa de atención. Los resultados mostraron un 85% de precisión y una pérdida del 15% en la clasificación de pacientes normales, DCL’s y demencias. Se concluye que el modelo tiene un buen porcentaje de clasificación y su optimización puede mejorar considerablemente su rendimiento para poder ser implementado enla Atención Primaria (AP) como apoyo en el diagnóstico de deterioro cognitivoapplication/pdfesAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionallFigura compleja de reyInteligencia artificialDeterioro cognitivo150Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoRey complex figureArtificial intelligenceCognitive impairmentinstname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp:/purl.org/coar/access_right/c_abf2/