[ca] El queratocon és una malaltia la qual afecta la còrnia, tot desgastant-la i provocant greus problemes de visió si no és tractada a temps. Actualment, els mètodes utilitzats pel diagnòstic d'aquesta malaltia tenen limitacions de rapidesa i precisió. En aquest treball, s'implementa un model basat en xarxes neuronals (Deep Learning), concretament utilitzant les xarxes neuronals convolucionals (CNN) per a la classificació automàtica d'imatges d'ulls humans, tot distingint si són d'ulls malalts o no, amb l'objectiu de millorar la detecció del queratocon. Per a poder desenvolupar una solució, s'han recopilat imatges oculars de diferents pacients dividides en dues categories: queratocon positiu i negatiu. S'ha definit una xarxa U-Net, la qual ens ha permès fer un preprocessat a les imatges donades, per tal de crear màscares de les pupil·les i centrar els esforços de la CNN en analitzar-les. L'arquitectura dels models inclou capes convolucionals, funcions d'activació, capes de pooling i normalització, seguides de capes totalment connectades per fer possible una segmentació o classificació. Els models han estat avaluats utilitzant mètriques com la precisió, la pèrdua o la precisió. Aquests resultats suggereixen que les xarxes neuronals convolucionals poden ser una eina útil per a donar suport al diagnòstic del queratocon de manera automatitzada i eficient. En conclusió, l'ús de U-Nets i CNNs en l'anàlisi d'imatges oculars tenen un gran potencial per a millorar la diagnosi, oferint una alternativa prometedora als mètodes tradicionals de detecció del queratocon.

[es] El queratocono es una enfermedad la cual afecta la córnea, desgastándola y provocando graves problemas de visión si no es tratada a tiempo. Actualmente, los métodos utilizados por el diagnóstico de esta enfermedad tienen limitaciones de rapidez y precisión. En este trabajo, se implementa un modelo basado en redes neuronales (Deep Learning), concretamente utilizando las redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación automática de imágenes de ojos humanos, distinguiendo si son de ojos enfermos o no, con el objetivo de mejorar la detección del queratocono. Para poder desarrollar una solución, se han recopilado imágenes oculares de diferentes pacientes divididas en dos categorías: queratocono positivo y negativo. Se ha definido una red Uno-Limpio, la cual nos ha permitido hacer un preprocessat a las imágenes dadas, para crear máscaras de las pupilas y centrar los esfuerzos de la CNN al analizarlas. La arquitectura de los modelos incluye capas convolucionales, funciones de activación, capas de pooling y normalización, seguidas de capas totalmente conectadas para hacer posible una segmentación o clasificación. Los modelos han sido evaluados utilizando métricas como la precisión, la pérdida o la precisión. Estos resultados sugieren que las redes neuronales convolucionales pueden ser una herramienta útil para apoyar al diagnóstico del queratocono de manera automatizada y eficiente. En conclusión, el uso de Uno-Limpios y CNNs en el análisis de imágenes oculares tienen un gran potencial para mejorar la diagnosis, ofreciendo una alternativa prometedora a los métodos tradicionales de detección del queratocono.