Currently, recognition systems based on the use of Artificial Intelligence techniques, are being used more frequently. For these systems to be trained, it is necessary to have a series of training images, known as dataset of images. This research study demonstrates a novel method to create a dataset of different types of images, with a demonstration applied to fundus images, in order to recognize exudates that are the first symptoms of diabetic retinopathy. The proposed method considers original fundus images, which identify characteristics of some pathology, and in this case, diabetic retinopathy. With these images, groups of images are generated to be able to build a dataset of images and that these can be used in the design of classification algorithms. As a result, this study presents a new dataset corresponding to image areas with presence of hard exudates. The proposed method can be scaled to different types and modalities of images.

Actualmente, los sistemas de reconocimiento basados en el uso de técnicas de inteligencia artificial, se utilizan con mayor frecuencia. Para que estos sistemas puedan ser entrenados, es necesario disponer de una serie de imágenes de entrenamiento, conocidas como dataset de imágenes. Este estudio de investigación demuestra un método novedoso para crear un conjunto de datos de diferentes tipos de imágenes, con una demostración aplicada a imágenes de fondo de ojo, con el fin de reconocer exudados que son los primeros síntomas de la retinopatía diabética. El método propuesto considera imágenes originales de fondo de ojo, que identifican características de alguna patología, y en este caso, retinopatía diabética. Con estas imágenes se generan grupos de imágenes para poder construir un dataset de imágenes y que éstas puedan ser utilizadas en el diseño de algoritmos de clasificación. Como resultado, este estudio presenta un nuevo conjunto de datos correspondiente a áreas de imagen con presencia de exudados duros. El método propuesto puede adaptarse a diferentes tipos y modalidades de imágenes.