Resumen

El glaucoma es una enfermedad degenerativa que constituye la segunda causa de ceguera en los países desarrollados. Aunque no puede curarse, su progresión puede prevenirse mediante un diagnóstico precoz. En este artículo, proponemos un nuevo algoritmo para el diagnóstico automático del glaucoma basado en imágenes retinianas en color. Nos centramos en capturar los cambios de color inherentes a los bordes del disco óptico (OD) y de la copa mediante el cálculo de varias derivadas de color en el espacio de color CIE L∗a∗b∗ con la distancia de color CIE94. Además, tenemos en cuenta la información espacial conservando estas derivadas de color y los valores CIE L∗a∗b∗ originales del píxel y añadiendo otras características como su distancia al centro del OD. La estrategia propuesta es robusta gracias a una estructura sencilla que no necesita ni segmentación inicial ni eliminación del árbol vascular ni detección de curvaturas de los vasos. El método se ha validado exhaustivamente con dos conjuntos de datos (uno público y otro privado), cada uno de ellos compuesto por 60 imágenes de gran variabilidad de apariencias. La precisión media por clase alcanzada de 95,02 demuestra que este método automatizado podría ayudar a los médicos a diagnosticar el glaucoma en su fase inicial y, por tanto, podría considerarse una oportunidad para desarrollar soluciones de bajo coste para programas de cribado masivo.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:Distancia de color CIE94, espacio de color L∗a∗b∗, diagnóstico automático del glaucoma, cambios de color inherentes, programas de cribado masivo, imágenes retinianas en color, varios derivados de color, valores L∗a∗b∗, centro OD, enfoque automatizado.
• Keywords:CIE94 colour distance, L∗a∗b∗ colour space, automatic glaucoma diagnosis, inherent colour changes, mass screening programs, retinal colour images, several colour derivatives, L∗a∗b∗ values, OD centre, automated approach