espanolLa retinopatia diabetica (RD) es una complicacion producto de la diabetes. Esta puede llegar a causar ceguera, convirtiendose en una amenaza a nivel mundial por la afectacion de personas a temprana edad y vinculadas al campo laboral. El rol de la medicina en el diagnostico de esta enfermedad esta asociado al analisis depatologias (micro aneurismas, hemorragias y exudados) presentes en imagenes de fondo de ojo. Esta tarea es tediosa, costosa en tiempo para el personal medico y repercute en demoras en el diagnostico debido a la alta demanda de pacientes con RD. Desde la ingenieria de disenos de sistemas CAD (Computer-Aided Design) se propone un metodo automatizado para la identificacion de caracteristicas de referencia como el disco optico, la fovea y los vasos sanguineos. En este articulo se presenta una metodologia para la deteccion y segmentacion del disco optico y los vasos sanguineos. En primera instancia se propone una etapa de preprocesamiento basada en los algoritmos de CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) yBPDFHE (Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization) con el objetivo de mejorar la imagen de fondo de ojo y resaltar los vasos sanguineos para su posterior eliminacion. Seguidamente, se propone la metodologia de segmentacion de los vasos sanguineos a traves de redes neuronales que a posteriori contribuira informacion para la correcta segmentacion del disco optico, el cual es localizado a traves de operaciones morfologicas iterativas de openingy closing demostrando su invariabilidad ante las lesiones patologicas de los exudados que coinciden en informacion de color con la estructura ocular de interes. Localizado el disco optico se procede a la remocion de los vasos sanguineos en su interior por medio del algoritmo de inpainting (funcional Mumford-Shah), el cual reemplaza la presencia de los vasos sanguineos con informacion estadistica de discriminacion de color del disco optico. Finalmente, el algoritmo de Graph Cutes implementado para la segmentacion del disco optico. EnglishDiabetic retinopathy (RD) is a complication caused by diabetes. This can cause blindness, becoming a worldwide threat due to the affectation of people at an early age and linked to the labor field. The role of medicine in the diagnosis of this disease is associated to the analysis of pathologies (micro aneurysms, hemorrhages and exudates) presented in fundus images. This task is tedious, time-consuming for medical personnel and it makes delays in diagnosis because of the high demand ofRDpatients. From the engineering of CAD system designs (Computer-Aided Design) an automated method is proposed for the identification of reference characteristics such as the optical disc, the fovea and the blood vessels. This article presents a methodologyfor the detection and segmentation of the optical disc and blood vessels. first, a preprocessing stage based on the algorithms of contrast-adaptive histogram equalization (CLAHE) and dynamic diffuse histogram equalization that preserve brightness (BPDFHE)is proposed aiming of improving the fundus image and highlighting the blood vessels for later removal. Next, it is proposed the methodology of segmentation of blood vessels through neural networks that a posteriori, it is going to contribute information for the correct segmentation of the optical disc, which is located through iterative openingand closing morphological operations, demonstrating that it is invariability against pathological lesions of the exudates that coincide in color information with the ocular structure of interest.Once the optic disc is located, the blood vessels inside are removed by inpainting algorithm (Functional Mumford-Shah), which replaces the presence of the blood vessels with statistical information of color discrimination of the optical disc. Finally, the Graph Cut algorithm is implemented for the segmentation of the optical disc.