Detección automática del grado de retinopatía diabética

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Detección automática del grado de retinopatía diabética

Para detectar el grado de retinopatía, se utilizan algoritmos de redes neuronales convolucionales. Dada una imagen, el algoritmo clasifica el grado de retinopatía.

Hipótesis a comprobar

Puede obtenerse una performance (medida en términos del kappa cuadrático) similar a humanos utilizando deep learning?

Para lograr esto, primero es necesario calcular el "error" de los humanos en esta tarea, lo cual implica que varios especialistas tendrán que etiquetar miles de imágenes.

Afortunadamente, por el lado de los algoritmos, en varias tareas la performance ya es superior a la de humanos.

Contexto de la propuesta

Dado que la retinopatía diabética es una de las primeras causas de ceguera en el mundo, es útil encontrar un algoritmo que permita escalar el proceso de screening.

Claramente al clasificar automáticamente el grado de la enfermedad, es posible atender a más pacientes y los médicos se pueden ocupar de atender a los que más lo necesitan

Dado que la enfermedad no presenta sintomas hasta que esta muy avanzada es necesario que los pacientes con diabetes se hagan chequeos regulares. En base a lo anterior, es relativamente simple guardar las imágenes digitalmente en un servidor.

Entonces, el algoritmo permitiría de todos los pacientes que vinieron a hacerse un chequeo encontrar cuales tienen la enfermedad avanzada.

Significación del proyecto

Existen sistemas comerciales en EEUU de screening y clasificación del grado de retinopatía. La "hipótesis" a comprobar, puede desarrollarse un sistema de este tipo en Argentina y sea accesible en hospitales públicos y privados?

Objetivos a alcanzar

Clasificar niveles de retinopatía obteniendo un kappa cuadrático similar al de expertos realizando la misma tarea. Recolectar/etiquetar más datos para mejorar el algoritmo, difundir los métodos utilizados.

Otra información relevante

Los datos que estoy utilizando actualmente para desarrollar el algoritmo fueron publicados por http://www.eyepacs.com/ quienes hacen investigación sobre este tema.

Son en total 88699 imágenes, donde el 70% son de pacientes sin retinopatía y el 30% tienen algun grado de la enfermedad. El algoritmo que estoy usando esta basado en el modelo conocido como vgg.

Conocé al equipo

27/12/2016

Proyecto publicado

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Calificaciones

Descripción

Detección automática del grado de retinopatía diabética

Para detectar el grado de retinopatía, se utilizan algoritmos de redes neuronales convolucionales. Dada una imagen, el algoritmo clasifica el grado de retinopatía.

Hipótesis a comprobar

Puede obtenerse una performance (medida en términos del kappa cuadrático) similar a humanos utilizando deep learning?

Para lograr esto, primero es necesario calcular el "error" de los humanos en esta tarea, lo cual implica que varios especialistas tendrán que etiquetar miles de imágenes.

Afortunadamente, por el lado de los algoritmos, en varias tareas la performance ya es superior a la de humanos.

Contexto de la propuesta

Dado que la retinopatía diabética es una de las primeras causas de ceguera en el mundo, es útil encontrar un algoritmo que permita escalar el proceso de screening.

Claramente al clasificar automáticamente el grado de la enfermedad, es posible atender a más pacientes y los médicos se pueden ocupar de atender a los que más lo necesitan

Dado que la enfermedad no presenta sintomas hasta que esta muy avanzada es necesario que los pacientes con diabetes se hagan chequeos regulares. En base a lo anterior, es relativamente simple guardar las imágenes digitalmente en un servidor.

Entonces, el algoritmo permitiría de todos los pacientes que vinieron a hacerse un chequeo encontrar cuales tienen la enfermedad avanzada.

Significación del proyecto

Existen sistemas comerciales en EEUU de screening y clasificación del grado de retinopatía. La "hipótesis" a comprobar, puede desarrollarse un sistema de este tipo en Argentina y sea accesible en hospitales públicos y privados?

Objetivos a alcanzar

Clasificar niveles de retinopatía obteniendo un kappa cuadrático similar al de expertos realizando la misma tarea. Recolectar/etiquetar más datos para mejorar el algoritmo, difundir los métodos utilizados.

Otra información relevante

Los datos que estoy utilizando actualmente para desarrollar el algoritmo fueron publicados por http://www.eyepacs.com/ quienes hacen investigación sobre este tema.

Son en total 88699 imágenes, donde el 70% son de pacientes sin retinopatía y el 30% tienen algun grado de la enfermedad. El algoritmo que estoy usando esta basado en el modelo conocido como vgg.

Conocé al equipo

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27/12/2016

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