Desarrollo de un modelo para detección de hemorragias intrarretinales en la retinopatía diabética usando redes profundas

César Rioja; Oswaldo U. Juárez; Mariko Nakano; Gibran Benítez

Ayuda

Desarrollo de un modelo para detección de hemorragias intrarretinales en la retinopatía diabética usando redes profundas

César Rioja ^[1] ; Oswaldo U. Juárez ^[1] ; Mariko Nakano ^[1] ; Gibran Benítez ^[2]
1. [1] Instituto Politécnico Nacional
  
  Instituto Politécnico Nacional
  
  México
2. [2] University of Electro-Communications
  
  University of Electro-Communications
  
  Japón
Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 34, Nº. 5 (Octubre), 2023, págs. 11-20
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Development of an intraretinal hemorrhage detection model in diabetic retinopathy using deep networks
Enlaces
- Texto completo (pdf)
Resumen
- español
  Este estudio presenta un método automático para localizar HI (Hemorragias Intraretinales) usando el esquema Single Shot Detector (SSD) basado en MobileNet-V1 como red base. La retinopatía diabética (RD) es una enfermedad derivada de la diabetes que provoca daños en los vasos sanguíneos de la retina, causando la ceguera. Las hemorragias intraretinales (HI) son unas de las lesiones de la RD que si estas son detectadas de forma temprana, el paciente puede recibir un tratamiento oportuno para evitar ceguera. El sistema propuesto se evalúa utilizando la base de datos MESSIDOR. Los resultados experimentales proporcionan una precisión de detección del 70%, indicando que el algoritmo detecta la presencia de HI en el 70% de las imágenes de prueba, y una precisión de localización de HI del 58.6%, indicando que 58.6% de lesiones de HI son localizadas correctamente. En conclusión, la detección automática puede asistir efectivamente a los médicos generales para determinar la severidad de la RD.
- English
  This study presents an automated method for localizing IHs (Intraretinal hemorrhages) by using the Single Shot Detector (SSD) scheme based on the MobileNet-V1 network. Diabetic retinopathy (DR) is a disease resulting from complications of diabetes and is the leading cause of blindness due to damage of retinal vessels. IHs are DR lesions that, if detected early, the patient can receive a timely treatment to avoid blindness. The proposed system is assessed by using the MESSIDOR database. The results show a detection accuracy of 70%, indicating that 70% of IH-positive test retinal image is detected correctly. The localization accuracy is 58.6%, showing that 58.6% of IH lesions of all test images are localized correctly. In conclusion, automated detection can effectively assist general doctors in determining RD severity.