Detección Automática de los Grados de Severidad de Retinopatía Diabética y Glaucoma Utilizando Técnicas Clásicas

Abstract

El uso de algoritmos de aprendizaje automático para detectar enfermedades visuales como la Retinopatía Diabética y el Glaucoma es de suma importancia. Estos algoritmos permiten procesar imágenes médicas de manera eficiente y precisa, extrayendo características relevantes de las mismas. Esta etapa de procesamiento de imágenes es fundamental ya que proporciona una base sólida para la clasificación posterior de los casos.

En el texto mencionado, se destaca que los algoritmos de aprendizaje automático se utilizaron para la clasificación de las características extraídas de las imágenes. Los resultados muestran un alto rendimiento en la detección de estas enfermedades, con precisiones que oscilan entre el 89.9 % y el 94.3% empleando SVM y Redes Neuronales Aritificales respectivamente. Esto indica que los algoritmos son capaces de generalizar bien a partir de los datos de entrenamiento, lo que es esencial para su aplicabilidad en situaciones del mundo real.

En resumen, el uso de algoritmos de aprendizaje automático en la detección de enfermedades visuales como la Retinopatía Diabética y el Glaucoma ofrece una herramienta poderosa para la medicina. Estos algoritmos permiten un procesamiento eficiente de imágenes médicas y una clasificación precisa de casos, lo que puede llevar a una detección temprana y un tratamiento oportuno de estas enfermedades, mejorando así la salud visual de los pacientes. Los resultados obtenidos respaldan la utilidad y la eficacia de estos algoritmos.