Cesar Rioja-García, M. Nakano-Miyatake, Oswaldo Ulises Juarez-Sandoval, Keiji Yanai, Gibran Benítez-García
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Abstract
Una de las enfermedades que más afectan al sistema visual humano es la Retinopatía Diabética (RD), siendo esta una de las principales causas de ceguera a nivel mundial. Esta enfermedad se deriva de la Diabetes. Es importante que los oftalmólogos puedan detectar esta enfermedad a tiempo para poder darle un tratamiento adecuado. Se han propuesto trabajos de detección del grado de RD y detecciones de lesiones provocadas por la RD. Para mejorar la precisión de estos algoritmos es necesario entrenarlos de una manera correcta con una basta base de datos segmentada. A la fecha las bases de datos existentes en la RD contienen un número limitado de imágenes. Por lo cual se propone incrementar el número de imágenes de RD con ayuda de SinGAN (Aprendizaje de un modelo generativo a partir de una sola imagen natural) con esta red es posible crear nuevas imágenes a partir del entrenamiento de una sola imagen.
糖尿病视网膜病变(DR)是对人类视觉系统影响最大的疾病之一,也是全球失明的主要原因之一。这种疾病源于糖尿病。眼科医生必须能够及早发现这种疾病,以便对症下药。目前已经有人提出了检测 DR 程度和检测 DR 引起的病变的方法。为了提高这些算法的准确性,有必要使用粗略分割的数据库对其进行正确的训练。迄今为止,现有的 DR 数据库包含的图像数量有限。因此,建议借助 SinGAN(从单个自然图像中学习生成模型)来增加 DR 图像的数量,通过该网络,可以从单个图像的训练中创建新的图像。