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Discriminación de enfermedades oftalmológicas mediante redes neuronales convolucionales: mapas de activación para la localización de tejido patológico en imágenes de fondo de ojo.

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Discriminación de enfermedades oftalmológicas mediante redes neuronales convolucionales: mapas de activación para la localización de tejido patológico en imágenes de fondo de ojo.

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dc.contributor.advisor Naranjo Ornedo, Valeriana es_ES
dc.contributor.advisor Colomer Granero, Adrián es_ES
dc.contributor.author González Carrizo, Pablo es_ES
dc.date.accessioned 2019-10-09T07:45:27Z
dc.date.available 2019-10-09T07:45:27Z
dc.date.created 2019-09-18 es_ES
dc.date.issued 2019-10-09 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/127880
dc.description.abstract [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. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reconocimiento - Compartir igual (by-sa) es_ES
dc.subject Imagen de fondo de ojo es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Enfermedades oftalmológicas es_ES
dc.subject Fundus image en_EN
dc.subject Ophthalmology en_EN
dc.subject Diabetic retinopathy en_EN
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació es_ES
dc.title Discriminación de enfermedades oftalmológicas mediante redes neuronales convolucionales: mapas de activación para la localización de tejido patológico en imágenes de fondo de ojo. es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.description.bibliographicCitation González Carrizo, P. (2019). Discriminación de enfermedades oftalmológicas mediante redes neuronales convolucionales: mapas de activación para la localización de tejido patológico en imágenes de fondo de ojo. http://hdl.handle.net/10251/127880 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela 104907 es_ES


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