2026-05-05T19:46:51Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/574272022-11-24T20:02:15Zcom_10324_38col_10324_787
UVaDOC
advisor
García Gadañón, María
author
Muñoz Zamarro, Cristina Pinar
editor
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
2022-11-24T14:57:19Z
2022-11-24T14:57:19Z
2022
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57427
La Retinopatía Diabética (RD) es una complicación de la diabetes y es la causa más frecuente de ceguera en la población laboral activa de los paísesdesarrollados. Cuando se trata de forma precoz, la pérdida de visión se puede prevenir. Para ello, es necesario que los pacientes se sometan aexámenes oftalmológicos regulares en los que se capturan y analizan imágenes de su fondo ocular o retinografías. No obstante, la creciente incidencia dela diabetes y la falta de profesionales sanitarios dificultan la detección precoz de la RD. En este contexto, los sistemas automáticos de ayuda aldiagnóstico de la RD ofrecen beneficios en escenarios clínicos y de cribado. En este TFM se pretende contribuir a esta tarea mediante el desarrollo de unmétodo automático de procesado de retinografías basado en técnicas de deep learning. Para ello se empleará el lenguaje de programación Python y setrabajará con retinografías procedentes de un contexto clínico real. Asimismo, la alumna tendrá la oportunidad de trabajar en un grupo de investigaciónmultidisciplinar, colaborando con ingenieros y médicos especialistas en oftalmología del Hospital Clínico Universitario de Valladolid.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Análisis de retinografías basado en Deep Learning para la ayuda al diagnóstico de la retinopatía diabética
info:eu-repo/semantics/masterThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/57427/1/TFM-G1650.pdf
File
MD5
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4796623
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