[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.

[es] La Retinopatía del Prematuro (ROP) es una enfermedad que afecta a los bebés prematuros mostrándose como el subdesarrollo de los vasos retinianos. El diagnóstico precoz de dicha enfermedad es un desafío ya que requiere de profesionales altamente capacitados con conocimientos muy específicos. Actualmente en España, solo unos pocos hospitales están dotados con los equipamientos especializados para el tratamiento y diagnóstico de esta patología Este proyecto final de master, tiene como objetivo final desarrollar una herramienta preliminar para la clasificación de la extensión dicha enfermedad. Esta aplicación, ha sido diseñada para ser integrada en una plataforma de soporte al diagnóstico de la Retinopatía y evaluar la enfermedad, proporcionando información detallada sobre las imágenes analizadas. Este proyecto también sienta las bases para la comparación entre el enfoque clínico, que utilizan los médicos, y la naturaleza "Black-Box" natural de la Red Neuronal Artificial para clasificar la extensión de la enfermedad. El algoritmo desarrollado es capaz de: segmentar los vasos oculares utilizando una red neuronal convolucional U-Net; extraer las características representativas de la enfermedad a partir de la segmentación; y clasificar estas características en casos ROP y casos ROP Plus, mediante el empleo de una gama de clasificadores. Las principales características analizadas son la tortuosidad y el grosor de los vasos, indicadores cauterizantes de la enfermedad empleados por los patólogos expertos. La red de segmentación ha logrado una precisión global del 96,15%. Los resultados de los diferentes clasificadores indican un trade-off entre la precisión y el volumen de imágenes analizadas. Se ha obtenido una precisión del 100% empleando un clasificador de doble threshold en el análisis del 12,5% de las imágenes. En cambio, mediante el uso de un clasificador "decision tree", se ha obtenido una precisión del 70,8% analizando el 100% de las imágenes.