[ca] La retinopatia diabètica és una malaltia crònica i una de les principals causes de ceguesa i discapacitat visual en els pacients diabètics. L'examen ocular a través d'imatges de la retina és utilitzat pels metges per detectar les lesions relacionades amb aquesta malaltia. En aquesta tesi, explorem diferents mètodes innovadors per a la classificació automàtica del grau de malaltia utilitzant imatges del fons d'ull. Per a aquest propòsit, explorem mètodes basats en l'extracció i classificació automàtica, basades en xarxes neuronals profundes. A més, dissenyem un nou mètode per a la interpretació dels resultats. El model està concebut de manera modular per a que pugui ser utilitzat en d'altres xarxes i dominis de classificació. Demostrem experimentalment que el nostre model d'interpretació és capaç de detectar lesions de retina a la imatge únicament a partir de la informació de classificació. A més, proposem un mètode per comprimir la representació interna de la informació de la xarxa. El mètode es basa en una anàlisi de components independents sobre la informació del vector d'atributs intern de la xarxa generat pel model per a cada imatge. Usant el nostre mètode d'interpretació esmentat anteriorment també és possible visualitzar aquests components en la imatge. Finalment, presentem una aplicació experimental del nostre millor model per classificar imatges de retina d'una població diferent, concretament de l'Hospital de Reus. Els mètodes proposats arriben al nivell de rendiment de l'oftalmòleg i són capaços d'identificar amb gran detall les lesions presents en les imatges, que es dedueixen només de la informació de classificació de la imatge.

[en] Diabetic Retinopathy is a chronic disease and one of the main causes of blindness and visual impairment for diabetic patients. Eye screening through retinal images is used by physicians to detect the lesions related with this disease. In this thesis, we explore different novel methods for the automatic diabetic retinopathy disease grade classification using retina fundus images. For this purpose, we explore methods based in automatic feature extraction and classification, based on deep neural networks. Furthermore, as results reported by these models are difficult to interpret, we design a new method for results interpretation. The model is designed in a modular manner in order to generalize its possible application to other networks and classification domains. We experimentally demonstrate that our interpretation model is able to detect retina lesions in the image solely from the classification information. Additionally, we propose a method for compressing model feature-space information. The method is based on a independent component analysis over the disentangled feature space information generated by the model for each image and serves also for identifying the mathematically independent elements causing the disease. Using our previously mentioned interpretation method is also possible to visualize such components on the image. Finally, we present an experimental application of our best model for classifying retina images of a different population, concretely from the Hospital de Reus. The methods proposed, achieve ophthalmologist performance level and are able to identify with great detail lesions present on images, inferred only from image classification information.