[en] ABSTRACT: Alzheimer is a neurological disease that affects a large part of the people. This disease is distinguished for causing memory loss issues on the affected people, but it causes some other symptoms like disorientation or mood swings. Because of this, it is interesting to detect this disease in its initial stages to treat the patient properly. One of the symptoms of this disease, since its initial stages, is the apraxia, that causes some difficulties on the realization of voluntary gestures that a healthy person could do without trouble. For all of this medics try to find apraxias in the patients to diagnose the disease as soon as possible. In order to detect apraxias doctors give the patients some gestures that they must imitate. Depending of their execution and the time spent doing the gesture medics can determine if the gesture is correct or not. After several gestures it can be determined whether the patient can be affected by Alzheimer or not and how likely it is. In some cases, it is difficult to determine whether a gesture is well or bad executed. Because of this it is required to design an application to help to make this classification, between good or bad execution, to help to resolve the hardest cases. For doing it, this project suggests to film the gestures made by the patients and then classified with the software application created with this proposal. In order to do the prediction artificial neural networks will be used, more specifically a variant of this nets, the convolutional neural networks. This networks are designed to work with multidimensional data like the videos described before. With all of this, a desktop app will be created and will contribute to help medics to find apraxias in the patients.

[es] RESUMEN: El Alzheimer es una enfermedad neurológica que afecta a gran parte de la población. Esta enfermedad se caracteriza principalmente por provocar una pérdida de memoria en los afectados, aunque también provoca otros síntomas como la desorientación o cambios de humor. Por esto, es interesante tratar de detectar esta enfermedad en sus fases iniciales para poder tratar al paciente cuanto antes. Uno de los síntomas de esta enfermedad, desde sus fases iniciales, es la apraxia, que produce una dificultad para realizar gestos voluntarios, los cuales una persona sin la enfermedad podría realizar sin muchos problemas. Es por esto que los médicos intentan encontrar apraxias en los pacientes para tratar de diagnosticar la enfermedad cuanto antes. Para detectar apraxias los médicos proponen a los pacientes una serie de gestos que deberán imitar. Dependiendo de su ejecución y del tiempo que hayan empleado para hacerlo se decide si el gesto esta bien o mal. Tras hacer varios gestos se puede determinar si el paciente tiene principios de Alzheimer o no con mayor o menor probabilidad. En algunos casos, no se sabe determinar si el gesto esta bien o mal ejecutado. Es por ello que se quiere desarrollar una aplicación para ayudar a hacer esta clasificación, entre bueno o malo, para ayudar a resolver los casos más difíciles. Para ello, en este proyecto se ha propuesto grabar las acciones de los pacientes y después clasificarlos mediante una aplicación software que se creará con este fin. Para hacer la predicción se utilizarán redes neuronales, más concretamente una variante de éstas, las redes neuronales convolucionales, que están diseñadas para tratar con datos multidimensionales como los vídeos de este problema. Con todo esto, se construirá una aplicación de escritorio para ayudar a encontrar apraxias en los pacientes.