La presente propuesta tiene por propósito el desarrollo de una herramienta computacional basada en el análisis de imágenes digitales del fondo de ojo para la detección y clasificación de la retinopatía diabética. Dicho proyecto pretende promover el desarrollo de software nacional para el uso del sector médico tanto público como privado. El proyecto promoverá la interdisciplina mediante la colaboración entre los sectores médico, ingenieril y de matemáticas aplicadas para crear una herramienta de programación que ayude al médico en la evaluación, monitoreo y estudio de la retinopatía diabética a través del análisis digital de imágenes de fondo de ojo. Así mismo proponemos la creación de una base de datos de imágenes con pacientes mexicanos que nos pueda servir, en un principio para la evaluación pertienente del sistema propuesto, pero a su vez para posteriormente abrirla al público de la comunidad científica para posibles evaluaciones de otros sistemas propuestos en algún otro lado, que sirva como muestra de la población latina. Como antecedentes a este proyecto tenemos el desarrollo, dentro del grupo actual de trabajo, de un sistema de segmentación y medición de morfología de los vasos sanguíneos en imágenes de retina, denominado RISA, útil para el apoyo en el diagnóstico, monitoreo y estudio de enfermedades como la hipertensión y la retinopatía del prematuro (ROP). Con este antecedente y tomando en cuenta el problema de salud tanto mundial como nacional que implica la diabetes mellitus, y por lo tanto la retinopatia diabética, nos proponemos como objetivo del presente proyecto realizar una extensión de RISA para detectar además de vasos sanguíneos otros patrones presentes en imágenes de fondo de ojo debidos a la diabetes (como son microaneurismas, exudados, hemorragias y neovascularizaciones), así como a caracterizar y clasificar la graveded de la enfermedad en base a la densidad y localizaciones espaciales de las mencionadas lesiones dentro del ojo. La contribución principal de este proyecto será la creación de un sistema automático de detección de retinopatía diabética. Dichos beneficios se manifestarán en varios sentidos: en la atenuación de la carga de trabajo para las instituciones de salud, en la posibilidad de generar sistemas remotos de diagnóstico y monitoreo, y finalmente en el apoyo a la gente que se encuentra en formación médica y científica que colaborarán con este proyecto. La metodología a seguir consistirá primero en generar una base de datos con marcajes, hechos por médicos expertos, de los patrones o lesiones presentes en las imágenes de diabetes así como una clasificación de la gravedad de la enfermedad de cada imagen, después desarrollar los algoritmos pertinentes de detección de cada uno de los patrones involucrados en la diabetes, y finalmente la generación de un clasificador de imagen en rangos de gravedad o avance de la enfermedad. Los dos últimos puntos tendrán que ser evaluados utilizando la base de imágenes de marcajes manuales generada por médicos expertos para dicho propósito. Esperamos contar con la participación de tres estudiantes de medicina, una de licenciatura y dos de especialidad para realizar el marcaje de las imágenes de la base de datos. Un colega académco externo que fungirá como asesor médico. Un estudiante de doctorado y uno de maestría en el area de ciencias e ingeniería de la computación para el desarrollo de los algoritmos de detección de patrones y clasificación. Tenemos planeado tener una presentación por area médica e ingenieril en congresos internacionales y un articulo por año

El éxito del proyecto depende de una investigación exhaustiva en áreas como procesamiento digital de imágenes, segmentación e inteligencia artificial. De dicha investigación se pretende hacer al menos una publicación científica al año en revistas de prestigio internacional. Por otra parte, se pretende impulsar la formación de recursos humanos por medio de la promoción de la interacción interdisciplinaria entre profesionales, díganse las áreas de desarrollo de tecnología y la médica. Alternadamente se creará una base de datos de imágenes de fondo de ojo, la cual será de acceso público en internet. Dicha base de datos brindará una fuente de recursos documentales para los médicos oftalmólogos tanto en México como en el resto del mundo. Por último, se creará un sistema automático de localización y clasificación de la retinopatía diabética. Este sistema pretente paliar las necesidades de atención médica en el país en el área de oftalmología y será ofrecido a las instituciones de salud públicas operantes en México. Así mismo, el sistema será de utilidad en el apoyo a la investigación clínica de la retinopatía diabética. La creación de un sistema eficiente que apoye al médico en el diagnóstico y clasificación de los pacientes se traduciría en un ahorro de recursos humanos y económicos, así como en una atención temprana y mejor calidad de vida. En México existe una gran cantidad de pacientes que precisan un diagnóstico oportuno, adicionalmente el volúmen y costos exceden la capacidad de los servicios médicos públicos actuales. Es por ello que la clasificación agilizaría la canalización de recursos para la atención y tratamiento de los sectores de la población más vulnerables. Además, el equipo necesario para obtener imágenes de fondo de ojo es fácil de transportar y ligero, estas características facilitan el acceso a zonas del país en donde los servicios médicos no poseen una infraestructura adecuada. Cabe mencionar que existen trabajos que han hecho una segmentación y clasificación computarizadas de la retinopatía diabética con resultados que aún precisan de la verificación por parte de un experto en el área [Acharya2009, Winder2009]. De manera que el campo de investigación en los métodos de clasificación está abierto al perfeccionamiento de los existentes y a la búsqueda de nuevas soluciones. De modo que el desarrollo de este proyecto demanda una investigación exhaustiva en áreas como reconocimiento de patrones, procesamiento digital de imágenes e inteligencia artifical. Por otra parte, en México no existe una base de datos de imágenes de fondo de ojo pública. La importancia de crear una fuente de información tal, radica en la formación uniformizada de expertos que clasifiquen imágenes de fondo de ojo con mayor exactitud. Además contribuirá al impulso en el estudio de la retinopatía diabética, así como en una mayor difusión y concientización en el tema. Por otra parte este proyecto contribuirá en la formación de recursos humanos. Trabajaremos con 3 alumnos de medicina, un de licenciatura a quien becaremos para terminar sus estudios y otros dos de especialidad a quienes becaremos durante el periodo de su curso de especialidad. Por otro lado contemplamos dos alumnos en el area de ciencias de la computación uno de maestría y otro de doctorado del Posgrado en Cienca e Ingeniería de la Computación de la UNAM. Estos dos estudiantes contarán inicialmente con beca Conacyt, pero pediremos un semestre para cada uno de ellos para concluir su tesis, por lo que tendremos dos graduados de posgrado. Por último contribuiremos tambien con la generación de artículos científicos que reporten los logros del proyecto tanto en revistas del área de medicina como del área de las ciencias de la computación.