Detección y clasificación automatizada de la retinopatía diabética mediante el aprendizaje profundo y el procesamiento de imágenes

Identificador:  TFG:8142

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG8142

Autores:  Moreno López, Anabel

Resumen:
La Retinopatía Diabética (RD) es una complicación grave de la Diabetes Mellitus (DM) y una causa común de ceguera en adultos. Diagnosticar y clasificar con precisión la RD es esencial para un tratamiento efectivo y la prevención de la pérdida de visión. Este proyecto se enfoca en desarrollar un modelo basado en técnicas de aprendizaje profundo para clasificar automáticamente imágenes retinianas según el grado de RD. Utilizando algoritmos de machine learning, incluido el modelo ResNet18, y un conjunto de datos previamente clasificado, se aplican técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes para identificar características clave como neovascularización y exudados, mejorando así la evaluación objetiva y rápida de la enfermedad.