Detección Automática de Microaneurismas en Retinografías para Diagnóstico Precoz de Retinopatía Diabética

Abstract

En este trabajo presentamos un prototipo de herramienta de detección automática de microaneurismas (MA) en retinografías en color. Este algoritmo evoluciona a partir de trabajos anteriores como la detección de microcalcificaciones en mamografías [1] o la detección de MA en angiografías fluoresceínicas (AF) [2][3]. El método para la detección automática de MA se divide en cinco partes: preprocesado de la retinografía, algoritmo de detección basado en la umbralización del error de predicción lineal en 2D, crecimiento de regiones, selección de características, y clasificación de los candidatos mediante una red neuronal del tipo Fuzzy ARTMAP. En total disponemos de 30 imágenes con 421 MA diagnosticados, de los cuales 101 se han utilizado para la clasificación. El algoritmo detecta correctamente 78 MA, presentando una sensibilidad del 77.23% y una media de 19.25 falsos positivos por imagen.