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Generación de señales EEG sintéticas para la implementación de modelos de machine learning en la detección de párkinson

El presente proyecto de investigación tiene como objetivo realizar un primer acercamiento a la facilitación de acceso y uso de datos médicos, en específico señales de electoencefalografía (EEG), a los investigadores, ingenieros y profesionales de la salud mediante la generación de señales sintéticas, ya que estas cumplen con las regulaciones de protección de privacidad de datos médicos que hay actualmente al tratarse de datos considerados anónimos. Esta técnica permite aumentar considerablemente la cantidad de señales EEG para entrenar modelos de aprendizaje automático que tengan la capacidad de diagnosticar enfermedades neurodegenerativas, como la enfermedad de Parkinson, con una precisión elevada y una mayor fiabilidad de los resultados.