Aprendizaje automático para asistencia al diagnóstico de enfermedades visuales basado en imágenes de fondo de ojo

• Autores: Orlando, José Ignacio
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Blaschko, Matthew B; del Fresno, Mariana
• Materia: Oftalmologia; Glaucoma; Retinopatía diabética; Imágenes de fondo de ojo; Matemática computacional; Enfermedades de los ojos; Técnicas de aprendizaje automático; Computación; Tesis de doctorado
• Institución: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires

Las fotografías de fondo de ojo representan una técnica no-invasiva muy empleada por oftalmólogos para detectar retinopatía diabética (RD) y glaucoma, dos de las principales causas mundiales de ceguera prevenible. En esta tesis se presentan algunas contribuciones al análisis automático de estas imágenes mediante técnicas de aprendizaje automático. Inicialmente se propone un método de segmentación de vasos sanguíneos basado en el aprendizaje de campos condicionales aleatorios totalmente conectados mediante máquinas de vectores de soporte de salida estructurada. Este enfoque permite obtener representaciones precisas del árbol vascular, que son luego utilizadas en el contexto de dos técnicas para la detección de glaucoma y RD. Para detectar glaucoma, se plantea transferir redes neuronales convolucionales (CNNs) preentrenadas con datos no médicos. Las imágenes son adaptadas inicialmente mediante métodos de preprocesamiento tradicionales, y los descriptores extraídos se utilizan para entrenar modelos regularizados de regresión logística, obteniendo resultados competitivos con el estado del arte. Finalmente, se introduce una técnica para detectar lesiones rojas típicas de la RD basada en hibridar descriptores aprendidos utilizando una CNN y otros diseñados manualmente. Posteriormente se utiliza un Bosque Aleatorio entrenado con estos valores para identi ficar lesiones candidatas, con alta e ficacia en diversas bases de datos.
Fil: Orlando, José Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: del Fresno, Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Blaschko, Matthew B. University of Oxford; Reino Unido.
Fundus images are a non-invasive imaging modality that is typically used by ophthalmologists to assess the retina. They are widely applied for detecting diabetic retinopathy (DR) and glaucoma, which are leading causes of preventable blindness in the world. In this thesis we contribute with novel tools for automated fundus image analysis based on machine learning. First, we propose a vessel segmentation method based on learning fully connected conditional random elds using structured output support vector machines. This approach allows to recover accurate segmentations of the retinal vasculature that are afterwards applied in the context of two deep learning based techniques for glaucoma and DR detection. For automated glaucoma assessment, we propose to transfer convolutional neural networks (CNNs) that were pre-trained using non-medical data. Images are adapted using state of the art preprocessing methods before feeding the CNNs, and the extracted features are used to train regularized logistic regression classi ers, achieving results that are competitive with other methods. For DR screening, we introduce a red lesion detection approach based on hybridizing deep learned and hand crafted features. A Random Forest classi er is trained on these features to identify true lesion candidates, reporting state of the art performance in benchmark data sets.