Tesis
Detección automática de exudados en imágenes a color del fondo de ojo para el pre-diagnóstico de la retinopatía diabética
Autor
LAURA JULIANA URIBE VALENCIA
Institución
Resumen
La retinopatía diabética es una de las complicaciones visuales degenerativas que se presenta
con mayor frecuencia en la población diabética a nivel mundial y en la actualidad
es una de las principales causas de ceguera. La detección de microaneurismas, hemorragias
y exudados son tareas esenciales para el diagnóstico y clasificación de la DR.
Debido a la tendencia en el incremento en el porcentaje de personas que sufren de DR, la
cantidad disponible de oftalmólogos no es suficiente para brindar el debido tratamiento
a todos los pacientes, especialmente en áreas rurales; según estimaciones actuales realizadas
por la Agencia Internacional para la Prevención de la Ceguera (IAPB), para el
2030, un mínimo 3 millones de ojos necesitarán ser evaluados cada día (35 exámenes por
segundo). Por otra parte, el problema se complica más por el hecho de que la DR no
exhibe ningún síntoma distintivo que el paciente pueda percibir fácilmente sino hasta
que se alcanza una etapa crónica de la enfermedad, por lo cual es necesario realizar
frecuentes chequeos del ojo. Con el fin de contribuir con una solución a este problema,
este trabajo ha desarrollado un método de diagnóstico asistido por computadora, que
contribuya al diagnóstico oftalmológico preliminar accesible y económico y facilite la
manera en que se hacen los exámenes preventivos rutinarios que indican la necesidad de
ir al oftalmólogo en etapas tempranas.
En esta propuesta se contribuye al desarrollo de una herramienta de diagnóstico preliminar
autónoma y económica. Se plantea un nuevo enfoque para la detección de exudados
en imágenes a color del fondo de ojo, esta consiste en la generación de candidatos a
exudados basándose en sus propiedades de color características a partir de una imagen
pre-procesada usando la proporción de canales G/R. El pre-procesamiento propuesto
resalta y descubre algunas lesiones que en la imagen original son difíciles de ver por su
bajo contraste. El método de detección de exudados tiene una sensibilidad promedio de
91% y una especificidad de 97 %.
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