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Estudio de métodos para identificar signos de retinopatía diabética en imágenes de fondo del ojo
A study of computational methods for diabetic retinopathy detection on fundus images
Autor
SELENE MONTES FUENTES
Institución
Resumen
La diabetes es una enfermedad que se presenta cuando el páncreas no produce suficiente insulina o el cuerpo no la utiliza de manera adecuada, además es una de las principales enfermedades que ha ido incrementando en los últimos años. Se pronostica que para el año 2035 el número de personas con este padecimiento sea de 370 millones. Una de las principales complicaciones de la diabetes es la retinopatía diabética (RD). La RD es la principal causa de ceguera y se presenta cuando son dañados los vasos sanguíneos que se encuentran en la retina a causa de niveles altos de glucosa en la sangre. La RD se clasifica en diversas etapas y en cada una de ellas se presenta cierta cantidad de lesiones como microaneurismas, exudados y hemorragias. Generalmente la detección de la retinopatía diabética se realiza de forma manual por medio de un diagnóstico con aparatos especiales o con imágenes de fondo del ojo, por lo que es una actividad que consume tiempo. Esta tesis propone una metodología para clasificar imágenes de fondo del ojo en las diferentes etapas de la retinopatía diabética de manera automática con el uso de redes neuronales convolucionales. Para este trabajo se utilizaron dos bases de datos de imágenes de fondo del ojo, Messidor y Messidor 2, clasificando los estados de esta enfermedad de acuerdo a la cantidad de lesiones presentadas. A study of diabetic retinopathy diagnosis aid methods using fundus images is presented. A convolutional neural network methodology is propossed for fundus images classification on several stages of diabetic retinopathy. The study is realized on Messidor and Messidor 2 databases, classifying the images according to the number of lessions.
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