Detección de glaucoma
Estudio de redes convolucionales y retinografías simplificadas para mejorar la clasificación de glaucoma ante cambios de dominio.
Trabajo de Fin de Grado centrado en la generalización de modelos de visión artificial para el análisis de imágenes de fondo de ojo.
El problema
Una red puede funcionar bien con imágenes similares a las de entrenamiento y perder rendimiento con retinografías de otros centros, dispositivos o poblaciones. Este cambio de dominio dificulta trasladar los modelos de clasificación de glaucoma a nuevos entornos.
La solución
El proyecto plantea entrenar las redes con imágenes segmentadas que conservan las zonas relevantes para el análisis del glaucoma. La hipótesis es que eliminar información irrelevante puede ayudar a mantener o mejorar el rendimiento cuando cambia el dominio de las imágenes.
Cómo funciona.
Comparación entre retinografías originales y versiones simplificadas que muestran las regiones de interés.
Entrenamiento de tres arquitecturas preentrenadas: VGG19, ResNet50 e InceptionV3.
Comparación del comportamiento de las redes utilizando los mismos conjuntos de imágenes.
Evaluación de la generalización con conjuntos de retinografías distintos de los utilizados para entrenar.
La base técnica.
Los experimentos se organizan en notebooks específicos para VGG19, ResNet50 e InceptionV3. Cada arquitectura se entrena con retinografías originales y simplificadas para estudiar el efecto de la representación de entrada sobre la clasificación y la generalización.
Resultado y alcance.
El trabajo establece una comparación experimental para investigar si centrarse en las regiones relevantes ayuda frente a los cambios de dominio. Permite estudiar conjuntamente la arquitectura de la red y la representación de las imágenes de entrada. Su alcance es académico y de investigación; no se presenta como una herramienta validada para diagnóstico clínico.
¿Tienes un proceso que podría funcionar mejor?
Cuéntame qué necesitas y vemos cómo convertirlo en una solución útil para tí o tu empresa.
Hablemos de tu proyecto