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Presentation of a Segmentation Method for a Diabetic Retinopathy Patient’s Fundus Region Detection Using a Convolutional Neural NetworkPresentación de un método de segmentación para la detección de la región del fondo de ojo de un paciente con retinopatía diabética mediante una red neuronal convolucional

Resumen

La retinopatía diabética se caracteriza por una distribución local en la que intervienen factores de riesgo en las primeras fases y que puede prever la evolución de la enfermedad o de las lesiones morfológicas relacionadas con la anormalidad de los flujos sanguíneos retinianos. Las variaciones regionales del flujo sanguíneo retiniano y la modulación de la anchura de los capilares de la retina en la zona macular y el entorno de la retina también están relacionadas con la evolución de la retinopatía diabética. A pesar de que la retinopatía diabética es frecuente hoy en día, es difícil de evitar. Un oftalmólogo suele determinar la gravedad de la retinopatía del ojo examinando directamente las fotos en color y evaluándolas mediante la inspección visual del fondo de ojo. Se trata de un proceso costoso debido al gran número de pacientes diabéticos en todo el mundo. Utilizamos el conjunto de datos IDRiD que contiene tanto lesiones diabéticas retinopáticas típicas como estructuras retinianas normales. Proporcionamos una arquitectura CNN para la detección de la región objetivo de las imágenes del fondo de ojo de 80 pacientes. Los resultados demuestran que el enfoque descrito aquí puede detectar casi el 83,84% de las localizaciones objetivo. Este resultado puede utilizarse potencialmente para controlar y regular a los pacientes.

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