Diseño y entrenamiento de una red neuronal para simular un modelo de remodelación ósea basado en poblaciones celulares

Abstract

En el siguiente trabajo, se presenta un modelo matemático que trata de simular una de las enfermedades óseas de mayor impacto a nivel mundial, la osteoporosis. Dicho modelo cuenta con gran variedad de parámetros de entrada y a través de las simulaciones realizadas, se trata de estudiar el efecto que producen en los parámetros de salida. Para ello, se necesitan realizar gran número de simulaciones, con el consecuente coste computacional y de tiempo. Por ello, surge la idea de utilizar la herramienta de las redes neuronales artificiales. Disponemos de datos de entrada y de salida del modelo de simulaciones previamente realizadas. Con esta información, se pretende construir una red neuronal que mediante un aprendizaje sea capaz de aproximar la salida del modelo, con el objetivo de probar en un futuro múltiples combinaciones de parámetros de entrada sin necesidad de realizar los cálculos computacionales. Finalmente, en el diseño de la red hay que tener en cuenta aspectos como el tipo de entrenamiento, el número de capas, el número de neuronas en cada capa y la función de entrenamiento con el fin de obtener una red cuyos datos de salida sean lo más parecido posible a los de salida del modelo matemático.

(Fragmento extraido de la Introducción del trabajo)