Clasificación multiclase de retinopatía diabética mediante redes convolucionales profundas sobre imágenes de fondo de ojo brasileñas (BRSET)
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Resumen
La retinopatía diabética (RD) es una de las principales causas de ceguera prevenible a nivel mundial. Este estudio propone un modelo de clasificación multiclase de la RD basado en el conjunto de datos BRSET, integrando un pipeline de preprocesamiento anatómico y una arquitectura EfficientNetB3. El método incluye recorte automático del campo de visión, corrección de iluminación, balance de color, mejora de nitidez y localización anatómica del disco óptico y la mácula. Se implementó una estrategia diferenciada de aumento de datos para mitigar el desbalance entre clases. Los resultados demuestran que la combinación del preprocesamiento anatómico guiado y EfficientNetB3 mejora significativamente la clasificación multiclase de la RD, mostrando potencial para su integración en programas automatizados de tamizaje (screening).
Descripción
Abstract
Diabetic retinopathy (DR) is one of the leading causes of preventable blindness worldwide. This study proposes a multiclass classification model for DR based on the BRSET dataset, integrating an anatomical preprocessing pipeline and an EfficientNetB3 architecture. The method includes automatic field-of-view cropping, illumination correction, color balance, sharpness enhancement, and anatomical localization of the optic disc and macula. A differentiated data augmentation strategy was implemented to mitigate class imbalance. The results demonstrate that the combination of guided anatomical preprocessing and EfficientNetB3 significantly improves multiclass DR classification, showing potential for integration into automated screening programs.
Palabras clave
Retinopatía diabética, Inteligencia artificial, Preprocesamiento de imágenes, EfficientNet, Clasificación multiclase, BRSET