Una revisión de los métodos de Deep Learning aplicados a la detección automatizada de la retinopatía diabética

• Cuello-Navarro, José ^[1] ; Barraza Peña , Carlos ; Escorcia-Gutiérrez, José
  1. [1] Universidad Autónoma del Caribe

     Universidad Autónoma del Caribe

     Colombia

     
• Localización: Sextante, ISSN-e 2665-3923, ISSN 1909-4337, Nº. 23, 2020 (Ejemplar dedicado a: January - June 2020), págs. 12-27
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A survey on deep learning for automated detection of diabetic retinopathy
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  • español

    La retinopatía diabética (RD) es una enfermedad ocular caracterizada por cambios anormales a nivel de la retina, que se manifiesta con gran frecuencia en personas que padecen diabetes mellitus. El debido seguimiento y tratamiento puede evitar que la enfermedad afecte gravemente al paciente, sin embargo, debido a la necesidad de contar con profesional especializado y lo costoso del proceso, puede resultar difícil realizar diagnósticos periódicamente, corriendo el riesgo de presentar ceguera. Para contribuir a la solución de dicho problema, se han visto en los últimos años trabajos que emplean tecnología de inteligencia artificial, más precisamente aplicando técnicas de Deep Learning (DL) para el reconocimiento automatizado de los síntomas de la RD presentes en la retina. En este artículo se plantean las bases para la detección de la RD, así como las técnicas DL utilizadas por diversos investigadores para su diagnóstico automatizado y el desempeño de dichos sistemas en este ámbito.

  • English

    Diabetic Retinopathy (DR) is an eye disease characterized by abnormal changes at the level of the retina that is very common in people with Diabetes Mellitus. The proper monitoring and treatment can prevent the disease from seriously affecting the patient, however, due to the need for specialized professionals and the cost of the process, it can be difficult to make periodic diagnoses, running the risk of blindness. In order to contribute to the solution of this ystems, in recent years there have been yste that use artificial intelligence technology, more precisely applying Deep Learning (DL) techniques for the automated recognition of the DR symptoms present in the retina. In this article, the bases for the detection of DR are presented, as well as the DL techniques used by various researchers for automated diagnosis and the performance of these ystems in this field.