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Análisis de características para la detección temprana de DMAE variante seca a partir del análisis de imágenes del fondo del ojo utilizando técnicas de Visión Artificial y Aprendizaje Profundo
| dc.contributor.author | Reyes Delgado, Augusto Javier | |
| dc.contributor.author | Sánchez Cervantes, José Luis | |
| dc.contributor.author | González Díaz, Jorge Ernesto | |
| dc.contributor.author | Alor Hernández, Giner | |
| dc.contributor.author | Rodríguez Mazahua, Lisbeth | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-26T20:12:51Z | |
| dc.date.available | 2024-10-26T20:12:51Z | |
| dc.date.issued | 2024-09-09 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/823 | |
| dc.description.abstract | La degeneración macular asociada con la edad (DMAE) es una condición médica en la cual, una estructura en el fondo central de la retina, conocida como mácula lútea (encargada de la visión central fina), ve degradadas sus células por diversos factores, tales como la obesidad, la hipertensión, el tabaquismo y por supuesto, la edad. Esta condición médica, es una de las tres principales causas de ceguera entre adultos mayores alrededor del mundo, según la Organización Mundial de la Salud (OMS) y se tornará un mal cada vez más común a medida que la población mundial tiende a envejecer. En su manifestación más común, conocida como manifestación seca (el 80% de los casos) la degeneración macular es tratable, pero también es gradual e irreversible, por lo que es indispensable la detección temprana de la enfermedad, sin embargo, esta no presenta síntomas hasta etapas intermedias. De lo anterior, surge la idea del presente proyecto, el cual propone un módulo de software Web para el análisis de características para la detección temprana de la degeneración macular asociada con la edad. Para ello el módulo usará técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo para el análisis de imágenes del fondo del ojo, buscando detectar y clasificar la enfermedad en sus diferentes estadios. El aporte de este proyecto yace en su utilidad para los especialistas de la salud en el diagnóstico de la degeneración macular asociada con la edad en sus diferentes etapas, siendo la detección temprana esencial para evitar la pérdida total de visión en aquellos individuos que padezcan de dicha enfermedad y una condición incapacitante que deteriore su calidad de vida y la de sus familiares. | es |
| dc.description.sponsorship | CONAHCYT a través del otorgamiento de beca a estudiante e Maestría en Sistemas Computacionales | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.subject | DMAE-Seca | es |
| dc.subject | Transformador de Vision | es |
| dc.subject | Visión Artificial | es |
| dc.subject | Aumento de Datos | es |
| dc.subject | Salud Visual | es |
| dc.subject | Fondo de ojo | es |
| dc.title | Análisis de características para la detección temprana de DMAE variante seca a partir del análisis de imágenes del fondo del ojo utilizando técnicas de Visión Artificial y Aprendizaje Profundo | es |
| dc.type | Thesis | es |
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Tesis (MSC) [93]