Método de identificación automática de la retinopatía diabética en imágenes del fondo de ojo, utilizando técnicas de visión artificial (2024)
La retinopatía diabética (RD) es una complicación de la diabetes que surge por el daño a los pequeños vasos sanguíneos de la retina debido a niveles elevados de azúcar en sangre. Dada la creciente prevalencia de la diabetes y el riesgo de ceguera asociado, es fundamental la detección temprana de la RD. Este trabajo presenta un enfoque automatizado para la identificación de los estadios de la retinopatía diabética, utilizando descomposición de momentos de Zernike sobre imágenes de fondo de ojo. El dataset utilizado fue una combinación de cuatro conjuntos de datos: EyePACS, APTOS 2019, APTOS 2019 (Gaussian Filtered) y Messidor Diabetic Retinopathy, compilados por Abdullah et al., (2024)}. La metodología incluyó el preprocesamiento de las imágenes, extracción de características con descriptores de forma, submuestreo para equilibrar las distribuciones de clase, y clasificación mediante una máquina de vectores de soporte (SVM) y una red neuronal densa. El modelo SVM logró una sensibilidad de 0,90 y una especificidad de 0,89 en la detección de casos sin retinopatía, mientras que la identificación de estadios leves y proliferativos presentó menores valores de precisión y recall (0,60 y 0,55, respectivamente). La red neuronal densa mostró un rendimiento inferior en comparación con la SVM. El aporte principal de este trabajo radica en la implementación de una técnica híbrida que combina descriptores de forma y modelos de clasificación para mejorar la detección automática de los diferentes estadios de la retinopatía diabética.