Desarrollo de una aplicación para evaluar el calibre de arterias y venas a partir de retinografías, aplicando técnicas de inteligencia artificial


Abstract:

La diabetes es una enfermedad que tiene alto índice de mortalidad. Una patología directamente asociada con la diabetes es la Retinopatía Diabética, que en niveles avanzados puede causar ceguera. Por tanto, es necesario realizar diagnósticos tempranos que permitan prevenir complicaciones irreversibles en la visión. En este trabajo se ha propuesto desarrollar una aplicación que permita la detección temprana de la Retinopatía Diabética, específicamente en la etapa No Proliferativa. El estudio y diseño de la herramienta tecnológica fue realizado en conjunto con los profesionales médicos del Hospital de Especialidades de las Fuerzas Armadas Nro.1. La aplicación realiza el análisis y procesamiento de retinografías respecto al calibre de arterias y venas de la retina ocular correlacionando con datos del síndrome metabólico del paciente. Para el procesamiento de las retinografías (2500), se aplicaron técnicas de procesamiento de imágenes. Para el análisis del síndrome metabólico, se aplicaron reglas con lógica difusa. Se diseñaron interfaces para el registro de datos, consultas, y procesamiento. Además, se desarrolló un reporte que muestra la imagen procesada y la recomendación con los resultados del análisis entre las características de la imagen y el síndrome metabólico. El proceso de pruebas y validaciones fue realizado en una muestra de pacientes control, todos fueron de la tercera edad, hombres y mujeres. Los resultados fueron satisfactorios para los médicos especialistas, ya que los reportes de cada paciente coincidían con su respectivo diagnóstico. También, los médicos fueron capacitados para el manejo del prototipo y manifestaron que la interfaz fue amigable y sencilla.

Año de publicación:

2020

Keywords:

  • Inteligencia Artificial
  • RETINA
  • Procesamiento de imágenes
  • RADIOGRAFÍA MÉDICA-TÉCNICAS DIGITALES
  • VASOS SANGUÍNEOS-RADIOGRAFÍAS

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Laboratorio médico
  • Inteligencia artificial
  • Ciencias de la computación

Áreas temáticas:

  • Ciencias de la computación