RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Análisis de retinografías basado en Deep Learning para la ayuda al diagnóstico de la retinopatía diabética
A1 Muñoz Zamarro, Cristina Pinar
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Cribado automático
K1 Deep Learning
K1 Redes neuronales convolucionales
AB 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.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57427
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57427
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 27-nov-2024