[ca] La Retinopatia de l'Prematur (ROP) és una malaltia que afecta els nadons prematurs mostrant-se com un subdesenvolupament dels vasos retinians. El diagnòstic precoç d'aquesta malaltia és un tot un repte ja que requereix de professionals altament qualificats amb coneixements molt específics. Actualment a Espanya, només uns pocs hospitals compten amb els equipaments especialitzats per al tractament i diagnòstic d'aquesta patologia. Aquest projecte final de màster, té com a objectiu final desenvolupar una eina preliminar per a la classificació de l'extensió aquesta malaltia. Aquesta applicació, ha estat disenyada per a ser integrada en una plataforma de suport a la diagnosi de la Retinopatia i poder evaluar la malaltia, proporcionant informació detallada sobre les imatge analitzades. Aquest projecte, també estableix les bases per a la comparació entre l'enfocament clínic, que utilitzen els metges, i la naturalesa "Black-Box" natural de la Xarxa Neuronal Artificial per classificar l'extensió de la malaltia. L'algoritme desenvolupat és capaç de: segmentar els vasos oculars utilitzant una xarxa neuronal convolucional U-Net; extreure les característiques representatives de la malaltia a partir de la segmentació; i classificar aquestes característiques en casos ROP i casos ROP Plus, mitjançant l'ús d'una gamma de classificadors. Les principals característiques analitzades són la tortuositat i el gruix dels vasos, indicadors de la malaltia emprats pels patolegs experts. La xarxa de segmentació ha obtingut una precisió global de l'96,15%. Els resultats dels diferents classificadors indiquen un trade-off entre la precisió i el volum d'imatges analitzades. S'ha obtingut una precisió de l'100% emprant un classificador de doble threshold en el analisis de l'12,5% de les imatges. En canvi, mitjançant l'ús d'un classificador "decision tree", s'ha obtingut una precisió del 70,8% analitzant el 100% de les imatges.

[en] Retinopathy of Prematurity (ROP) is a disease in preterm babies with underdevelopment in retinal vessels. Early diagnosis of the disease is challenging and requires skilled professionals with very specific knowledge. Currently, in Spain, only a few hospitals have departments specialized in this pathology and, therefore, are able to diagnose and treat it accordingly. This master project aims to develop the first preliminary instrument for the classification of the extent of Retinopathy disease. This tool has been built to be integrated into a diagnostic support platform to detect the presence of retinopathy and evaluate the sickness, providing insightful information regarding the specific image. This project also lays the base for the comparison between the clinical approach that the doctors use and the "black box" approach the Artificial Neural Network uses to predict the extent of the disease. The developed algorithm is able to: segment ocular vessels using a U-Net Convolutional Neural Network; extract the critical features from the segmentation; and classify those features into ROP cases and ROP Plus cases by employing a range of different classifiers. The main features analyzed by the related specialists and thus selected are tortuosity and thickness of the vessels. The segmentation Network achieved a global accuracy of 96.15%. The results of the different classifiers indicate a trade-off between accuracy and the volume of computed images. An accuracy of 100% was achieved with a Double Threshold classifier on 12.5% of the images. Instead, by using a Decision tree classifier, an accuracy of 70.8% was achieved when computing 100% of the images.