Desarrollo de un modelo de clasificación para el diagnóstico de algunas enfermedades oculares basado en redes neuronales

La retinopatía diabética y la oclusión de la rama venosa retiniana, son dos de las principales causas de perdida de visión, por lo que en esta tesis se busca el desarrollo un modelo con la implementación de Redes Neuronales Artificiales, capaz de clasificar estas enfermedades, para ello se adquirió una base de datos pública con más de 45 enfermedades a la cual se le hizo una depuración con base en la cantidad de muestras por enfermedad y las características de la enfermedad. Se creó un modelo de Red Neuronal Artificial Convolucional (CNN) para el cual fue entrenado con las imágenes sin segmentar y segmentadas.

• Autores: Urbina González, Daniel Leonardo
• Tipo de recurso: https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/14918
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12495/14918
• Palabra clave: Visión artificial; Aprendizaje automático; Sobel; Laplace; Patología ocular; Retinopatía diabética; Oclusión de la rama venosa; Segmentación por bordes; 510; Diabetic retinopathy; Artificial vision; Machine Learning; Edge segmentation; Branch vein occlusion; Sobel; Laplace; Ocular pathology
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International