Resumen:
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[ES] La Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE) y la Retinopatía Diabética (RD) son dos de las enfermedades que con más frecuencia producen pérdida de visión e incluso ceguera en la sociedad actual. Ambas patologías ...[+]
[ES] La Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE) y la Retinopatía Diabética (RD) son dos de las enfermedades que con más frecuencia producen pérdida de visión e incluso ceguera en la sociedad actual. Ambas patologías no tienen cura definitiva actualmente, pero la detección temprana de las mismas permite ofrecer tratamientos que retardan y mitigan los efectos que provocan. Esta detección temprana se lleva a cabo identificando los primeros signos que evidencian patología. Para llevar a cabo con éxito dicha tarea, se llevan a cabo campañas de cribado por parte de especialistas oftalmológicos. Este hecho supone una gran carga de trabajo para el personal entrenado en la detección de los patrones anómalos que evidencian las enfermedades, lo que sumado al incremento de la población en riesgo hace que las campañas de cribado generen grandes costes económicos. Este factor evidencia la necesidad del desarrollo de sistemas de cribado automáticos.
El principal objetivo de este Trabajo Fin de Máster es el de crear modelos predictivos basados en aprendizaje profundo capaces de discernir automáticamente entre una retina sana y una patológica, y más específicamente, que puedan discriminar entre un fondo de ojo con signos relativos a RD y DMAE. Para ello, primeramente, se conformará una amplia base de datos con imágenes sanas, imágenes de pacientes con RD e imágenes de pacientes con DMAE. Posteriormente se entrenará una red neuronal convolucional desde cero optimizando los hiperparámetros correspondientes. También cabe la posibilidad de emplear técnicas de fine-tuning con el objetivo de maximizar la precisión en la clasificación multiclase. Una vez obtenido el mejor modelo de predicción, se visualizarán los mapas de activación de los últimos bloques convolucionales con el objetivo de proporcionar información acerca de la localización de las lesiones (drusas, exudados, microaneurismas, etc.) de cada una de las retinas enfermas.
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