Detección temprana de daños en la retina

Sistema de detección temprana de daños en la retina. Imagen: UPV

Desarrollan un nuevo sistema para la detección temprana de daños en la retina

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La retinopatía diabética (RD) y la degeneración macular asociada a la edad (DMAE) son dos de las patologías más comunes que provocan daño en la retina. Ambas pueden estar directamente relacionadas con la ceguera y el deterioro de la visión, con lo que su detección temprana resulta fundamental. Un sistema desarrollado por investigadores de la Universitat Politècnica de València ayudará a detectar de forma automática lesiones propias de la retinopatía diabética y la degeneración macular.

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UPV/DICYT – Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València ha desarrollado, a escala de laboratorio, un nuevo sistema de análisis de fondo de retina que ayudaría a detectar de forma automática y en su fase temprana las lesiones que caracterizan estas enfermedades –exudados y microaneurismas en la retinopatía diabética y drusas en el caso de la degeneración macular asociada a la edad.

El nuevo sistema de análisis de fondo de retina ayudaría a detectar de forma automática y en su fase temprana las lesiones que caracterizan estas enfermedades

El sistema se compone de descriptores de imagen extraídos localmente y modelos de predicción entrenados con algoritmos avanzados de aprendizaje automático (machine learning). A partir de estas herramientas, es capaz de analizar de forma precisa y rápida las imágenes de retinas. El proceso es sencillo: el algoritmo detecta la textura, morfología y complejidad del fondo de ojo y diferencia automáticamente aquellas imágenes patológicas, de aquellas saludables, localizando los signos de cada una de las enfermedades.

“Una detección automática de tejidos patológicos contribuirá a la detección temprana de estas retinopatías”, apunta Adrián Colomer, investigador del Computer Vision and Behaviour Analysis Lab-i3B de la Universitat Politècnica de València.

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Evaluación más objetiva

Actualmente, la detección de estas patologías se lleva a cabo de forma manual; su evaluación es totalmente subjetiva y requiere de un gran conocimiento y experiencia por parte del especialista médico.

“Este sistema ayudaría a los profesionales médicos a discernir casos patológicos de lo que no lo son y a disminuir su carga de trabajo. Además, reduciría el coste asociado a este diagnóstico”, añade Colomer.

Los últimos resultados del trabajo desarrollado por los investigadores de la UPV han sido publicados en la revista Journal of Computational and Applied Mathematics.

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Referencia biblioteca: 
Adrián Colomer, Valery Naranjo, Thomas Janvier, Jose M.Mossi. Evaluation of fractal dimension effectiveness for damage detection in retinal background. Journal of Computational and Applied Mathematics. Doi.org/10.1016/j.cam.2018.01.005

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