Elaboración de un proceso diagnóstico de glaucoma a través de fundoscopia y machine learning
La tesis doctoral se centra en el diseño de un proceso diagnóstico para el glaucoma através de la fundoscopia y la aplicación de algoritmos de machine learning. Dada la altaincidencia de esta enfermedad, que constituye una de las principales causas deceguera irreversible, la investigación enfatiza l...
| Author: | |
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| Format: | Doctoral thesis |
| Publication date: | 2025 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repository: | Docta Complutense |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/128838 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/128838 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | 617.7-007.681(043.2) Glaucoma Oftalmología 3201.09 Oftalmología |
| Summary: | La tesis doctoral se centra en el diseño de un proceso diagnóstico para el glaucoma através de la fundoscopia y la aplicación de algoritmos de machine learning. Dada la altaincidencia de esta enfermedad, que constituye una de las principales causas deceguera irreversible, la investigación enfatiza la importancia de su detección temprana.El propósito es mejorar la precisión diagnóstica mediante el uso de inteligenciaartificial para analizar imágenes del fondo del ojo, reduciendo la variabilidad en lainterpretación clínica. El documento abarca una descripción exhaustiva de la anatomíade la retina y el nervio óptico, así como un repaso a las técnicas diagnósticas actuales.También se aborda cómo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo puedenaplicarse para identificar el glaucoma, explorando sus retos, aplicaciones y formas deintegración en la práctica clínica diaria. |
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