Detección de lesiones rojizas en imágenes de fondo de ojo aplicando diferencias de color en el espacio CIELAB

Abstract

La retinopatía diabética (RD) es una importante causa de pérdida de visión en la población activa de los países desarrollados. Los sistemas automáticos basados en la detección de lesiones asociadas a la RD pueden ser de gran ayuda para el diagnóstico temprano de la enfermedad. El objetivo de este trabajo fue detectar automáticamente las lesiones rojizas (LR), entre las que se incluyen microaneurismas (MA) y hemorragias (HE). En primer lugar, en una etapa de preprocesado se normalizaron las imágenes de entrada. A continuación, se segmentaron las regiones candidatas a ser LR. Para ello se aplicó la técnica DeltaE, que mide diferencias de color, junto con un filtro Laplaciano de Gaussiana. Por último, se clasificaron los candidatos haciendo uso de una red neuronal Multilayer Perceptron (MLP). La base de datos (BD) empleada contenía 210 retinografías. El 50% presentaba algún tipo de LR y el otro 50% se correspondía con retinas sanas. La BD se dividió aleatoriamente en un conjunto de entrenamiento (105 imágenes) y en otro de test (105 imágenes). Considerando un criterio basado en píxel, se obtuvo una sensibilidad del 79.2% y un valor predictivo positivo del 76.3%. Con un criterio basado en imagen, se alcanzó un 81.8% de precisión, un 85.5% de sensibilidad y un 76.3% de especificidad.