Análisis y diseño de un sistema para identificar signos de retinopatía hipertensiva a través de imágenes de retina, aplicando la tecnología de deep learning

Abstract:

Este proyecto plantea un prototipo de inteligencia artificial mediante la creación de un algoritmo para el limitante tecnológico en el área de la oftalmología, que es la detección manual de la retinopatía hipertensiva. Su finalidad es predecir mediante imágenes si una persona tiene o no la enfermedad. Para la creación de este sistema se decidió por la metodología de prototipado ya que tiene etapas funcionales que sirven para la creación del mismo. Se trabajó con la tecnología de aprendizaje supervisado mediante deep Learning y redes neuronales convolucionales. Se utilizó la base de datos de kaggle para la obtención y estudio de imágenes de retinas. Debido a que las imágenes tenían tamaños diferentes y ruidos dentro de ellas, se procedió a realizar un pre-procesamiento en las retinografías. Después de procesadas estas imágenes se pasan a una red neuronal de dos clases donde se estudia las características mínimas, que para una persona puede llevar años de estudios. Se dio solución a varias pruebas de sobre-entrenamiento que se presentaron en las verificaciones. Al final se llegó a obtener un prototipo con una interfaz gráfica y amigable al usuario, que detecta si una persona tiene RHTA. Además de esto, el proyecto guarda las imágenes para llevar un control de los pacientes para una futura prevención de la enfermedad. Los recursos tecnológicos requeridos deben ser de alto rendimiento, se aconseja una máquina con GPU NVIDIA. Este proyecto busca que personas del Ecuador incursionen en el mundo de la inteligencia artificial y Big Data, ya que ahora son pbkp_redicciones en imágenes de retina pero mañana podrían ser fotografías de pulmones, cerebro o corazones, que ayuda a las personas a prevenir la enfermedad.

Año de publicación:

2018

Keywords:

• APRENDIZAJE SUPERVISADO
• deep learning
• Redes neuronales convolucionales
• RETINOPATÍA HIPERTENSIVA
• Retinografías

Fuente:

rraae