Dijabetička retinopatija je jedna od glavnih kroničnih bolesti i jedan od glavnih uzroka sljepoće koja se može spriječiti u svijetu. Kako bi se postigla rana dijagnoza puno truda se mora uložiti u sustave automatskog probira pacijenata temeljene na slikama očne pozadine. Ova doktorska disertacija se bavi istraživanjem naprednih metoda obrade i analize slika koje su potrebne za razvoj automatskih sustava probira pacijenata. Prvi znanstveni doprinos je baza od pedeset slika očne pozadine koja sadrži slike zdravih, ali i osoba koje imaju dijabetičku retinopatiju. Baza slika sadrži i oznake normalnih kao i patoloških struktura. Slike su označila pet oftalmologa te se baza koristi za razvoj i validaciju algoritama. Drugi znanstveni doprinos je metoda za detekciju krvnih žila u slikama očne pozadine temeljena na modeliranju i višerazinskom praćenju krvnih žila. Kako bismo locirali optički disk koji se nalazi u svakoj slici očne pozadine razvijena je metoda za lociranje optičkog diska temeljena na glasanju i stohastičkom učenju te ta metoda predstaclja treći važni doprinos ove disertacije. Unutar disertacije pokazujemo kako ovaj pristup daje bolje rezultate od individualnih algoritama koji su dio ansambla algoritama. Kako bismo detektirali eksudate koji su jedan od najvažnijih prvih simptoma prilikom dijagnoze dijabetičke retinopatije razvijena je metoda koja kombinira izlaz duboke konvolucijske neuronske mreže sa specifičnim oftalmološkim znanjem unutar ekspertnog sustava. Ta metoda predstavlja četvrti znanstveni doprinos disertacije. Na kraju disertacije dajemo pregled rada te se daju prijedlozi za poboljšanje performansi sustava.