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Título : Sistema Diagnóstico Asistido por Computadora para la detección de la Retinopatía Diabética No Proliferativa usando la Red Neuronal de Retropropagación
Autor : Dr. Gallegos Funes, Francisco Javier
Dra. Guzmán Bárcenas, Guadalupe de Jesús
Ing. Velázquez González, Jesús Salvador
Palabras clave : Sistema Diagnóstico
Asistido por Computadora
detección
Retinopatía Diabética
Red Neuronal de Retropropagación
Fecha de publicación : 25-nov-2011
Resumen : One of the most serious complications of Diabetes Mellitus is the Diabetic Retinopathy, a disease worldwide considered as the leading cause of blindness in working age population. Diabetic Retinopathy is a silent disease and is only recognized when the changes on the retina have progressed to a level at which treatment turns complicate, so an early diagnosis and referral to an ophthalmologist or optometrist for the management of this disease can prevent 98% of severe visual loss. Nowadays, one of the areas of research that is attracting the interest of scientists and physicians is the medical image analysis. This analysis consist in the study of digital images in order to provide computational tools that assist the medical specialist in taking decisions based on the quantification and visualization of the pathology of interest and their anatomical structures. Under the preceding context, this master degree thesis shows a development of a Computer Aided Diagnosis System for the detection of Non Proliferative Diabetic Retinopathy through the implementation of Digital Image Processing and Back-Propagation Neural Networks algorithms. The Diabetic Retinopathy images, as well as the medical support were supplied by the “General Ignacio Zaragoza” Hospital of the ISSSTE and Ophthalmology Service of the High Specialized Medical Unit of the National Medical Center “La Raza” of the IMSS. Experimental results show that the proposed Computer Aided Diagnosis System presents optimal results in terms of right detection of absence or presence of the disease and their stages, obtaining a sensibility and specificity of 95% in comparison with other similar systems, whose, sensibility and specificity are in the range of 83.4% to 94%.
Descripción : Una de las complicaciones más graves de la Diabetes Mellitus es la Retinopatía Diabética, enfermedad considerada a nivel mundial como la principal causa de ceguera en la población económicamente activa. La Retinopatía Diabética es una enfermedad silenciosa y solo es reconocida por el portador cuándo los cambios en la retina han progresado a un nivel en el cual el tratamiento se complica, por lo que el diagnóstico oportuno y la remisión al oftalmólogo u optometrista para el manejo de esta enfermedad pueden prevenir el 98% de la pérdida visual grave. Actualmente, una de las áreas de investigación que está atrayendo el interés de científicos y médicos es el análisis de imágenes médicas por computadora. Este análisis consiste en el estudio de las imágenes digitales con el objetivo de proporcionar herramientas computacionales que asistan al especialista médico en la toma de decisiones, basándose en la cuantificación y visualización de las patologías de interés y sus estructuras anatómicas. Bajo el contexto anterior, en este trabajo de tesis se desarrolló un Sistema Diagnóstico Asistido por Computadora para la detección de la Retinopatía Diabética No Proliferativa mediante la implementación de algoritmos de Procesamiento Digital de Imágenes y Redes Neuronales de Retropropagación. Las imágenes de Retinopatía Diabética, así como, el soporte médico fueron proporcionados por el Hospital General Ignacio Zaragoza del ISSSTE y por el Servicio de Oftalmología de la Unidad Médica de Alta Especialidad del Centro Médico Nacional La Raza del IMSS. Los resultados experimentales demuestran que el Sistema Diagnóstico Asistido por Computadora propuesto, presenta óptimos resultados en términos de detección correcta de la ausencia o presencia de la enfermedad y sus estadios, obteniendo una sensibilidad y una especificidad del 95% en comparación con otros sistemas similares, cuya sensibilidad y especificidad están en el intervalo de 83.4% a 94%.
URI : http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/13385
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