Análisis automático de imagen de lesiones de riesgo hacia la progresión a la ceguera en retinopatía diabética.

Abstract

La retinopatía diabética (RD) es la principal causa de ceguera en población activa en países desarrollados. La detección precoz y el tratamiento temprano de esta patología han demostrado prevenir los casos de ceguera y pérdida de visión. El empleo de sistemas automáticos en la detección de lesiones típicas de la RD permitiría el examen de un elevado número de imágenes en menos tiempo y de forma más objetiva que el cribado manual. En este trabajo se propone el desarrollo y evaluación de un método automático, basado en la red neuronal tipo perceptrón multicapa, para la detección en retinografías de dos tipos de lesiones asociadas a la RD, exudados y lesiones rojizas. Dicho método permitiría identificar las imágenes que muestren signos de RD y determinar que imágenes pertenecen a pacientes que deban ser derivados para atención especializada de forma preferente u ordinaria según el estadío de gravedad detectado por el sistema.