En todo el mundo, la ceguera parcial o total se ha convertido en una consecuencia directa de la diabetes y la hipertensión. Los trastornos visuales relacionados con estas enfermedades requieren métodos automáticos y especializados para detectar malformaciones tempranas, artefactos o estructuras irregulares que ayuden a los especialistas en el diagnóstico. Este estudio presenta una metodología innovadora para detectar y evaluar retinopatías, especialmente microaneurismas y hemorragias. El método se basa en Filtros Gaussianos de Orden Fraccional multidireccionales ajustados por el algoritmo de Evolución Diferencial. El contraste de los microaneurismas y las hemorragias, en relación con el fondo, mejora sustancialmente. Después de eso, estas estructuras se extraen utilizando el método de umbralización de Kittler bajo consideraciones adicionales. Luego, las lesiones candidatas se detectan eliminando los vasos sanguíneos y los píxeles de la fóvea en la imagen resultante. Finalmente, las lesiones candidatas se clasifican según su tamaño, forma y propiedades de intensidad a través de Máquinas de Vectores de Soporte con un núcleo de función de base radial. El método propuesto se evalúa utilizando la base de datos públicamente disponible MESSIDOR para detectar microaneurismas. Los resultados numéricos se resumen mediante las métricas binarias promediadas de precisión, sensibilidad y especificidad, que dan valores de rendimiento de 0,9995, 0,7820 y 0,9998, respectivamente.