Desarrollo de un sistema de detección y clasificación de retinopatía diabética utilizando YOLOv8

Abstract

Esta tesis se centró en el desarrollo de un sistema de clasificación de grados de RD y detección de lesiones utilizando YOLOv8, un algoritmo de detección de objetos de última generación. La razón de utilizar este algoritmo fue debido a que presenta ventajas significativas en cuanto a velocidad y precisión, lo que lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real. Los objetivos de esta investigación fueron los siguientes: • Implementación del modelo YOLOv8 para la clasificación de imágenes de fondo de ojo en diferentes grados de la RD: normal, leve, moderada, severa, proliferativa y no graduable. • Detección y localización de lesiones asociadas a la RD: microaneurismas, hemorragias, exudados duros y exudados suaves. • Evaluación del rendimiento del modelo en términos de las métricas de rendimiento más comunes para clasificadores y detectores. • Análisis de las limitaciones del modelo y potenciales propuestas de mejora.