Clasificación de retinopatía diabética y detección de lesiones con imágenes de fondo de ojo

Resumen

La retinopatía diabética, una enfermedad ocular común diagnosticada manualmente mediante imágenes de fondo de ojo, enfrenta retrasos diagnósticos que perjudican el tratamiento temprano. Este trabajo presenta redes convolucionales profundas entrenadas para identificar los grados de la enfermedad y sus lesiones asociadas, con el fin de crear un sistema que asista a los médicos en diagnósticos más rápidos y eficaces. Se introducen métodos de preprocesamiento para analizar uniformemente las imágenes de fondo de ojo, logrando un buen rendimiento en la clasificación de grados avanzados de retinopatía diabética. Se destaca el modelo basado en MobileNetV3 Large, que logró una precisión del 55%, un error de clasificación de 1.04 y un error cuadrático medio de 0.902, y es, además, adecuado para plataformas con recursos computacionales limitados. Asimismo, se logra detectar lesiones retinales presentes en las imágenes mediante un modelo basado en la arquitectura YOLOv8 con calidad adecuada.