Un enfoque explicativo para el diagnóstico de la degeneración macular asociada a la edad mediante técnicas de deep learning
- Herrero Tudela, M.
- Romero Oraá, R.
- Hornero Sánchez, R.
- Gutiérrez Tobal, Gonzalo C.
- López Gálvez, M. I.
- Joaquín Roca González (coord.)
- Dolores Ojados González (coord.)
- Juan Suardíaz Muro (coord.)
Editorial: Universidad Politécnica de Cartagena
ISBN: 978-84-17853-76-1
Año de publicación: 2023
Páginas: 468-471
Congreso: Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. CASEIB (41. 2023. Cartagena)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es un trastorno que afecta a la mácula, una zona de la retina clave para la agudeza visual. La DMAE es una de las causas más frecuentes de ceguera en personas mayores de 60 años en los países desarrollados. Aunque se han propuesto tratamientos que frenan su desarrollo, su eficacia disminuye significativamente en las fases avanzadas. Por ello, son importantes los programas de cribado para la detección precoz. Sin embargo, implementar tales programas para enfermedades como la DMAE suele ser inviable debido a la extensa población de riesgo y a la necesidad de que los profesionales revisen y localicen manualmente lesiones en las retinografías. En este sentido, la principal contribución de este trabajo fue la aplicación de Explainable Artificial Intelligence como ayuda al diagnóstico de la DMAE. Para ello, desarrollamos un modelo de deep learning basado en RegNetY-320 con el que obtuvimos una precisión, sensibilidad ...