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Segmentation of retinal fluids and hyperreflective foci using deep learning approach in optical coherence tomography scans

Las enfermedades de la retina son una causa común de ceguera en todo el mundo, la detección temprana de los hallazgos clínicos puede ayudar a evitar la pérdida de visión en los pacientes. Las imágenes de tomografía de coherencia óptica se han utilizado ampliamente para diagnosticar enfermedades de la retina, debido a la capacidad de mostrar en detalle hallazgos como drusas, focos hiperreflectantes y fluidos intrarretinianos y subretinianos. La localización de los hallazgos es vital para la identificación y seguimiento de la enfermedad retiniana. Sin embargo, la detección y segmentación de estos hallazgos no es una tarea fácil debido al ruido de los artefactos, y el tiempo que consume incluso para los expertos oftalmólogos. Este trabajo propone un método computacional basado en deep learning para identificar automáticamente fluidos y focos hiperreflectivos como herramienta para identificar enfermedades de la retina mediante el uso de imágenes OCT. El método fue evaluado en un conjunto de imágenes OCT anotadas manualmente por expertos. Los resultados experimentales presentan un coeficiente Dice de 0,4437 y 0,6245 en la tarea de segmentación de fluidos (fluidos intrarretinianos y fluidos subretinianos), y focos hiperreflectivos respectivamente.