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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12138| Title: | ANALISIS DE CARACTERISTICAS PARA LA DETECCION TEMPRANA DE LA DMAE VARIANTE HUMEDA A PARTIR DEL ANALISIS DE IMAGENES DEL FONDO DEL OJO UTILIZANDO TECNICAS DE VISION ARTIFICIAL Y EL TRANSFORMADOR SWIN-V2 |
| Authors: | MARQUEZ CASTRO, ROBERTO |
| Issue Date: | 2025-12-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Orizaba |
| Description: | La degeneración macular asociada con la edad (DMAE) es una afección ocular, la cual se presenta cuando se daña estructura en el fondo central de la retina, conocida como mácula lútea. Esta se caracteriza por la presencia de drusas en sus primeras etapas y vascularización y hemorragias en su etapa más tardía. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la DMAE representa una de las principales causas de ceguera entre adultos mayores alrededor del mundo y se tornará un mal cada vez más común a medida que la población mundial envejezca. En su manifestación más severa es la conocida como variante húmeda, la cual es una evolución de la DMAE seca en estado avanzado, el paciente ya presenta una afectación severa e irreparable de la visión, aunque, la degeneración macular es tratable en sus primeras etapas, por lo que es indispensable la detección temprana de la enfermedad, sin embargo, esta no presenta síntomas hasta etapas intermedias. A partir de lo anteriormente expuesto, surge la idea central de este proyecto: desarrollar un módulo de software web dedicado al análisis de características para la detección temprana de la degeneración macular asociada con la edad. Este módulo utilizo técnicas avanzadas de visión artificial y aprendizaje profundo para examinar imágenes del fondo del ojo, con el objetivo de identificar y clasificar la enfermedad en sus distintos estadios. La contribución principal de este proyecto radica en su utilidad para los profesionales de la salud en el diagnóstico temprano de la degeneración macular relacionada con la edad en sus diferentes fases, dando énfasis a la variante húmeda. Dada la importancia crucial de la detección temprana, este módulo ayuda a evitar la pérdida total de la visión en aquellos individuos afectados por esta enfermedad. Además, al evitar el deterioro de la calidad de vida tanto de los pacientes como de sus familiares, se convierte en una herramienta invaluable en el ámbito de la salud visual. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Sistemas Computacionales |
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| File | Description | Size | Format | |
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| LICENCIA- MARQUEZ CASTRO ROBERTO.pdf | 804.46 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Tesis MSC- Roberto Marquez Castro CVU 1306207.pdf | 6.76 MB | Adobe PDF | View/Open |
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