Fecha de alta en el repositorio: 2024-03-05
Resumen: La retinopatia diabètica, una de les principals causes de pèrdua de visió evitable, afecta principalment la població mundial en edat de treballar. Aquest projecte explora l'ús de diagnòstics assistits per ordinador per avaluar la gravetat de la retinopatia diabètica mitjançant l'anàlisi d'imatges amb diverses lesions, com ara microaneurismes i hemorràgies. Diversos conjunts de dades públiques d'imatges de la retina se sotmeten a una anàlisi automàtica mitjançant l'aprenentatge profund, concretament el model LezioSeg. L'estudi combina l'anàlisi d'imatges humanes i basades en IA per quantificar lesions, avaluar la gravetat de la retinopatia diabètica i comparar els resultats amb els oftalmòlegs. Els resultats inicials es van quedar curts, la qual cosa va conduir a una cura acurada d'un nou conjunt de dades amb l'Hospital Universitari Sant Joan de Reus per millorar el model LezioSeg i abordar els reptes d'anàlisi inicial. Diabetic retinopathy, a major cause of preventable vision loss, primarily affects the global working-age population. This project explores using computer-aided diagnostics to assess diabetic retinopathy severity by analyzing images with various lesions, including microaneurysms and hemorrhages. Multiple public retinal image datasets undergo automatic analysis via deep learning, specifically the LezioSeg model. The study combines human and AI-based image analysis to quantify lesions, evaluate diabetic retinopathy severity, and compare results with ophthalmologists. Initial results fell short, leading to careful curation of a new dataset with Hospital Universitario Sant Joan de Reus to enhance the LezioSeg model and address initial analysis challenges.
Materia: Retinopatia diabètica
Idioma: en
Áreas temáticas: Enginyeria informàtica Computer engineering Ingeniería informática
Departamento: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Estudiante: Iglesias Burgos, Alberto
Curso académico: 2022-2023
Título en diferentes idiomas: Avaluació de la retinopatia diabètica mitjançant la detecció de lesions en imatges de fons d'ull Evaluación de la retinopatía diabética mediante la detección de lesiones en imágenes de fondo de ojo
Fecha de la defensa del treball: 2023-09-07
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess
Palabras clave: Retinopatia diabètica, Diagnòstic assistit per ordinador, Aprenentatge profund Diabetic retinopathy, Computer-aided diagnosis, Deep learning Retinopatía diabética, Diagnóstico asistido por ordenador, Aprendizaje profundo
Confidencialidad: No
Título en la lengua original: Assessing diabetic retinopathy by means of lesions detection in eye-fundus images
Director del proyecto: Valls Mateu, Aïda
Enseñanza(s): Enginyeria Informàtica
Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Repositori URV