{"id":61084,"date":"2023-03-13T07:40:35","date_gmt":"2023-03-13T11:40:35","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=55799"},"modified":"2024-12-05T14:07:40","modified_gmt":"2024-12-05T17:07:40","slug":"desarrollaron-un-modelo-de-aprendizaje-automatico-para-la-deteccion-de-toxoplasmosis-ocular-y-retinopatia-diabetica-utilizando-n-gramas-de-pixeles-rgb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=61084","title":{"rendered":"Desarrollaron un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n de toxoplasmosis ocular y retinopat\u00eda diab\u00e9tica utilizando n-gramas de p\u00edxeles RGB"},"content":{"rendered":"<p><![CDATA[<em><b>\u00abDiagn\u00f3stico\u00a0Autom\u00e1tico\u00a0de Toxoplasmosis Ocular y Retinopat\u00eda\u00a0Diab\u00e9tica\u00a0Utilizando Aprendizaje de M\u00e1quina y N-gramas de P\u0131xeles RGB\u00bb,<\/b><\/em> se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros <strong>Marcos Ernesto Ib\u00e1\u00f1ez Villalba y Ruth Marilda Recalde Gaona<\/strong>, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0<b>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).<\/b> La defensa del trabajo se realiz\u00f3 el jueves 09 de Marzo de 2023 en la Instituci\u00f3n.<!--more-->\n\nLas enfermedades oculares son una realidad cada vez m\u00e1s preocupante para la salud p\u00fablica, seg\u00fan la OMS por lo menos 2200 millones de personas padecen una deficiencia visual y, de ellas, por lo menos 1000 millones podr\u00edan haberse evitado o aun no se han tratado. La toxoplasmosis ocular y la retinopat\u00eda diab\u00e9tica son dos enfermedades oculares comunes, que pueden afectar a personas de cualquier edad, raza y g\u00e9nero indistintamente. Las mismas pueden ser dif\u0131ciles de detectar sin una consulta oftalmol\u00f3gica a tiempo y tienen efectos devastadores sobre la salud del paciente como la p\u00e9rdida de visi\u00f3n permanente a largo plazo.\n\nUna detecci\u00f3n precoz de estas enfermedades permitir\u00e1 a los m\u00e9dicos proporcionar un tratamiento adecuado en el momento indicado. En ese sentido, el objetivo del Trabajo Final de Grado presentado consiste en detectar de forma autom\u00e1tica enfermedades oculares, como pueden ser la toxoplasmosis ocular y la retinopat\u00eda diab\u00e9tica, en im\u00e1genes de fondo de ojo empleando t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, procesamiento de lenguaje natural y un enfoque basado en n-gramas de p\u0131xeles RGB. Para lograr este objetivo, programaron y entrenaron por un lado, varios modelos de aprendizaje autom\u00e1tico cl\u00e1sicos, como \u00e1rboles de decisi\u00f3n, k vecinos cercanos y bosque aleatorio, y por el otro, modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales en sus versiones 1D y 2D.\n\nEl trabajo adem\u00e1s propone un preprocesamiento de im\u00e1genes basado en su conversi\u00f3n a n-gramas de p\u0131xeles RGB para entrenar a los diferentes clasificadores y de esta forma separar el texto resultante de dicha conversi\u00f3n en las categor\u0131as de sanos y enfermos de forma autom\u00e1tica. Para la evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o de los clasificadores propuestos en este trabajo se utilizaron bases de datos provenientes de hospitales nacionales como el Hospital Acosta \u00d1u y el Hospital de Cl\u0131nicas y una base de datos internacional p\u00fablica proveniente de la Sociedad de Teleoftalmolog\u00eda de Asia Pac\u00edfico (APTOS), con el fin de demostrar su robustez y desempe\u00f1o en diferentes escenarios.\n\nLos resultados obtenidos mostraron que esta combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas ofrece un rendimiento \u00f3ptimo para detectar con precisi\u00f3n estas enfermedades en la mayor\u0131a de escenarios. Finalmente, se discutieron los resultados y se propusieron algunas mejoras para los modelos desarrollados.]]>    \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDiagn\u00f3stico\u00a0Autom\u00e1tico\u00a0de Toxoplasmosis Ocular y Retinopat\u00eda\u00a0Diab\u00e9tica\u00a0Utilizando Aprendizaje de M\u00e1quina y N-gramas de P\u0131xeles RGB\u00bb, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros Marcos Ernesto Ib\u00e1\u00f1ez Villalba y Ruth Marilda Recalde Gaona, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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