Interfaz gráfica para detección automática del grado de progresión de retinopatía diabética mediante un modelo de inteligencia artificial
| dc.contributor.advisor | Arizmendi Pereira, Carlos Julio | |
| dc.contributor.advisor | Franco Arias, Manuel Hernando | |
| dc.contributor.apolounab | Arizmendi Pereira, Carlos Julio [carlos-julio-arizmendi-pereira] | spa |
| dc.contributor.author | Suescún Mejía, Angela Dayana | |
| dc.contributor.cvlac | Arizmendi Pereira, Carlos Julio [1381550] | spa |
| dc.contributor.cvlac | Franco Arias, Manuel Hernando [0001427755] | spa |
| dc.contributor.googlescholar | Arizmendi Pereira, Carlos Julio [JgT_je0AAAAJ] | spa |
| dc.contributor.orcid | Franco Arias, Manuel Hernando | spa |
| dc.contributor.researchgate | Arizmendi Pereira, Carlos Julio [Carlos_Arizmendi2] | spa |
| dc.contributor.scopus | Arizmendi Pereira, Carlos Julio [16174088500] | spa |
| dc.coverage.campus | UNAB Campus Bucaramanga | spa |
| dc.coverage.spatial | Bucaramanga (Santander, Colombia) | spa |
| dc.date.accessioned | 2025-06-20T16:20:33Z | |
| dc.date.available | 2025-06-20T16:20:33Z | |
| dc.date.issued | 2025-05-26 | |
| dc.degree.name | Ingeniero Biomédico | spa |
| dc.description.abstract | La retinopatía diabética es una de las enfermedades derivadas de la diabetes mellitus que causa daños en los vasos sanguíneos que irrigan el globo ocular. Clínicamente, se establecen 5 estados de la enfermedad: i) Sin retinopatía diabética. ii) Retinopatía diabética no proliferativa leve. iii) Retinopatía diabética no proliferativa moderada. iv) Retinopatía diabética no proliferativa severa. v) Retinopatía diabética proliferativa. Cada una de las fases se asocia con síntomas y anormalidades identificables en las imágenes de fondo de ojo de color. Las imágenes de fondo de ojo se pueden agrupar y clasificar según su pronóstico clínico. Esta información puede extraerse, teniendo en cuenta que cada uno de los estados (estado de progresión de la enfermedad) de preferencia cuenten con el mismo número de imágenes, de no ser así, primero se hace el balanceo de clases y mediante redes neuronales convolucionales, se selecciona la capa de la cual se desea extraer la información. Seguidamente, se realiza una reducción de dimensionalidad en caso de ser aplicable, eliminando las variables irrelevantes; luego se cargan las variables restantes en un sistema de decisión, este predice el estado de progresión de la retinopatía diabética en la imagen seleccionada. Para proporcionar mayor confiabilidad se entrenan y validan tres modelos, uno con cada red neuronal convolucional seleccionada y se comparan sus resultados. Se realizan pruebas adicionales con diferente cantidad de imágenes cada uno de los grupos, entrenamiento validación y testeo, los cuales constituyen modelos potenciales para la clasificación, los cuales obtienen resultados por debajo del modelo propuesto en la metodología. Finalmente, se obtiene un modelo capaz de clasificar el estado de la enfermedad con un porcentaje de acierto del 74,49% para el grupo de datos de validación realizando la extracción de características con la red DarkNet19, siendo este el implementado en la interfaz gráfica para prever el estado de progresión de la retinopatía diabética. | spa |
| dc.description.abstractenglish | Diabetic retinopathy is one of the complications derived from diabetes mellitus that causes damage to the blood vessels supplying the eyeball. Clinically, five stages of the disease are established: i) No diabetic retinopathy, ii) Mild non-proliferative diabetic retinopathy, iii) Moderate non-proliferative diabetic retinopathy, iv) Severe non-proliferative diabetic retinopathy, and v) Proliferative diabetic retinopathy. Each phase is associated with identifiable symptoms and abnormalities in color fundus images. These images can be grouped and classified according to their clinical prognosis. This information can be extracted, considering that each disease stage (progression state) should preferably have the same number of images. If not, class balancing is first performed, and then, using convolutional neural networks (CNNs), the layer from which to extract the information is selected. Next, dimensionality reduction is applied if necessary, eliminating irrelevant variables; the remaining variables are then loaded into a system to predict the diabetic retinopathy progression stage corresponding to the selected image. To provide greater reliability, three models are trained and validated, each with a different selected CNN, and their results are compared. Additional tests are carried out using different numbers of images for the training, validation, and testing groups. These models are potential classifiers but achieve lower performance than the one proposed in the methodology. Finally, a model capable of classifying the disease stage with an accuracy of 74,49% on the validation dataset is obtained. This model uses DarkNet19 for feature extraction and is implemented in a graphical interface to predict the progression stage of diabetic retinopathy. | spa |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.learningmodality | Modalidad Presencial | spa |
| dc.description.tableofcontents | Resumen 4 Capítulo I 13 Introducción 13 Planteamiento del problema 15 Justificación 17 Pregunta de investigación 19 Objetivos 19 Objetivo General 19 Objetivos Específicos 19 Capítulo II 20 Estado del arte 20 Marco conceptual 24 Capítulo III 31 Metodología 31 1. Pertinencia de la base de datos 31 1. Redes neuronales existentes 33 2. Ajuste de parámetros para entrenamiento 34 3. Entrenamiento de la red neuronal convolucional y extracción de características 36 4. Entrenamiento de los sistemas de predicción 37 5. Reducción de dimensionalidad 38 6. Entrenamiento de las máquinas de soporte vectorial y redes neuronales 39 7. Evaluación de los resultados de predicción 39 8. Obtención e implementación del modelo final 40 Capítulo VI 42 Resultados 42 1. Pertinencia de la base de datos 42 2. Redes Neuronales Preexistentes 47 3. Ajuste de parámetros de entrenamiento 50 4. Entrenamiento de la red neuronal convolucional y extracción de características 52 5. Entrenamiento de los sistemas de predicción 61 6. Reducción de dimensionalidad 62 7. Entrenamiento de redes neuronales y máquinas de soporte vectorial 64 8. Evaluación de los resultados de predicción 66 9. Obtención e implementación del modelo final 67 Capítulo V 73 Análisis de resultados 73 Conclusiones 76 Referencias 78 | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional UNAB | spa |
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| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12749/30027 | |
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| dc.publisher.faculty | Facultad Ingeniería | spa |
| dc.publisher.grantor | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
| dc.publisher.program | Pregrado Ingeniería Biomédica | spa |
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