Aprendizaje automático para asistencia al diagnóstico de enfermedades visuales basado en imágenes de fondo de ojo - Orlando, José Ignacio (2017)
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.