Diagnóstico precoz de la retinopatía diabética utilizando visión computacional

Abstract

De todos los sentidos que tienen los seres humanos tal vez uno de los más importantes es la visión, de ahí el interés de tener sumo cuidado para que nada lo afecte, esto permite preocuparnos para saber que enfermedades pueden afectar o dañar nuestro sentido de la visión. La retinopatía diabética es una de las principales causas de ceguera como complicación de la diabetes a largo plazo. La pérdida permanente de la visión puede evitarse mediante un diagnostico precoz de los síntomas de la retinopatía diabética, como los exudados retinianos. Este trabajo de investigación propone utilizar la visión computacional, con redes convolucionales, que permita analizar las imágenes de fondo de ojo para detectar la retinopatía diabética. Existen varias bases de datos disponibles para realizar estos tipos de estudios, entre ellas se tiene: drive, stare, diarectdb0, diarectdb1, mesidor, e_ophtha_MA y Kaggle, para obtener imágenes de ojos que tiene retinopatía diabética e imágenes de ojos sanos. En el estudio de decidió por la base de datos Kaggle, porque sus imágenes están más orientada al desarrollo de proyectos orientados al estudio del fondo de ojos. Los resultados de rendimiento indicaron que se ha tenido una precisión del 80%, el cual es aceptado para estos tipos de proyectos. En nuestro país se ha avanzado poco en lo que se refiere a la prevención de este tipo de patologías que afectan la visión, pero si se inculca que las personas realicen periódicamente un chequeo de la visión es seguro que estaremos evitando que los casos de patologías de la visión aumenten. El sistema desarrollado es útil para clasificar las imágenes e identificar la retinopatía diabética, por lo que podría ser aplicable para una mayor población de problemas en la visión