Tratamiento digital de retinografías para detectar automáticamente lesiones asociadas con la retinopatía diabética

Objetivos: La retinopatía diabética es la causa más frecuente de ceguera en la población activa de los países industrializados. Para retrasar su evolución y evitar así la pérdida de visión, el mejor método de prevención es un seguimiento regular médico. Para ello, se utilizan las imágenes de fondo de ojo o retinografías. Sin embargo, debido al gran número de pacientes, se requiere mucho esfuerzo y tiempo para revisar todas las imágenes. El objetivo de este trabajo es desarrollar un método automático que ayude a detectar los primeros síntomas de la retinopatía diabética mediante un tratamiento digital de las retinografías. Métodos: El método expuesto en este artículo se centra exclusivamente en la detección de exudados duros, uno de los primeros síntomas de la retinopatía diabética. Su localización automática se basa en su color, usando clasificación estadística, y sus bordes definidos, mediante un filtro detector de bordes. Resultados: Aplicando el algoritmo propuesto a 20 retinografías de distinta calidad, iluminación y color, obtuvimos una sensibilidad de 79,62% con una media de 3 falsos positivos por imagen. El número de falso negativos aumentaba sobre todo cuando los exudados aparecían muy cerca de los vasos sanguíneos. Conclusión: El objetivo final de este proyecto es automatizar el seguimiento médico de la retinopatía diabética mediante el tratamiento digital de las retinografias de los pacientes. En esta primera etapa, se ha desarrollado una herramienta que permite la detección automática de una lesión asociada a esta enfermedad: los exudados duros. En futuros trabajos se pretende mejorar los resultados obtenidos y continuar con la localización de otras lesiones.