La osteoporosis es una enfermedad que ataca a un gran número de personas, ocasionando fracturas de la cadera y en la espina dorsal. En el presente trabajo se propone un método basado en métodos estadísticos para el tratamiento de las imágenes de huesos con la finalidad de detectar osteoporosis. Particularmente, los vectores cuartílicos, el análisis de componentes principales (PCA) y los modelos mezclados gaussianos (GMM) demuestran ser efectivos para efectuar diagnósticos computarizados estadísticos, determinando la presencia de osteoporosis. En esta obra se provee al lector de las herramientas necesarias para reproducir los experimentos efectuados. Es deseable contar con conocimientos de señales y ciertas bases de programación de MatLab. La obra está dirigida a interesados en ingeniería biomédica, ingenieros en electrónica y telecomunicaciones, informáticos y médicos entusiastas en el desarrollo de nuevos métodos alternativos para el diagnóstico médico.
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