Centro de ojos a coruña

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marco de iDEAS: (a) anotación de una imagen delimitando una región y etiquetándola; (b) opciones de Pli-marker que incluye no sólo la anotación y visualización de las imágenes, sino también la comparación entre expertos; (c) opciones de clasificación con los dos servicios para el análisis de la película lagrimal.

… La interferometría es una herramienta útil que ofrece una instantánea del estado de la capa lipídica de la película lagrimal, que puede utilizarse para ayudar al diagnóstico de la DED. Se han aplicado sistemas de aprendizaje automático a la interferometría y a las imágenes de la lámpara de hendidura para clasificar la capa lipídica en función de las propiedades morfológicas [60,59,55],

La enfermedad del ojo seco (DED) tiene una prevalencia de entre el 5 y el 50%, dependiendo de los criterios de diagnóstico utilizados y de la población estudiada. Sin embargo, sigue siendo una de las afecciones más infradiagnosticadas e infratratadas en oftalmología. Muchas de las pruebas utilizadas en el diagnóstico de la DED dependen de un observador experimentado para la interpretación de las imágenes, lo que puede considerarse subjetivo y dar lugar a variaciones en el diagnóstico. Dado que los sistemas de inteligencia artificial (IA) son capaces de resolver problemas avanzados, el uso de estas técnicas podría conducir a un diagnóstico más objetivo. Aunque el término «IA» es de uso común, el éxito reciente de sus aplicaciones a la medicina se debe principalmente a los avances en el subcampo del aprendizaje automático, que se ha utilizado para clasificar automáticamente las imágenes y predecir los resultados médicos. Se han aprovechado potentes técnicas de aprendizaje automático para comprender los matices de los datos de los pacientes y las imágenes médicas, con el objetivo de realizar un diagnóstico coherente y estratificar la gravedad de la enfermedad. Esta es la primera revisión bibliográfica sobre el uso de la IA en la DED. Proporcionamos una breve introducción a la IA, informamos sobre su uso actual en la investigación de la DED y su potencial para la aplicación en la clínica. Nuestra revisión encontró que la IA ha sido empleada en una amplia gama de pruebas clínicas de DED y aplicaciones de investigación, principalmente para la interpretación de imágenes de interferometría, lámpara de hendidura y meibografía. Aunque los resultados iniciales son prometedores, todavía es necesario trabajar mucho en el desarrollo de modelos, en las pruebas clínicas y en la estandarización.

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Hijo de un oftalmólogo y sobrino de Juan José Barcia Goyanes , percibió tempranamente su aliento familiar: la cátedra universitaria. [ 2 ] Licenciado en Medicina por la Universidad de Santiago de Compostela (1946-52), con Premios «Extraordinario» y «Nacional de Fin de Carrera». Doctor por la misma Universidad, con Premio Extraordinario (tesis titulada: «La regulación nerviosa de la tensión ocular», 1955). Realizó la especialidad de Oftalmología con su padre primero y luego con el profesor Ángel Moreu González-Pola (catedrático de Oftalmología de Santiago 1903-1961). [Fue nombrado por éste profesor adjunto (1956-63), y tras su fallecimiento pasó a ser titular de la cátedra y finalmente catedrático de dicha disciplina en la misma Universidad (1963). Aprendió la cirugía ocular a la española asistiendo a los servicios de Hermenegildo Arruga , Ignacio Barraquer y Ramón Castroviejo .

Fiel exponente de la Universidad autárquica, creó la escuela científica española conocida inicialmente como Escuela Profesional de Oftalmología y que hoy se denomina Escuela Gallega de Oftalmología adscrita a dicha Cátedra.

atando cabos

Las definiciones publicadas de la enfermedad plus en la retinopatía del prematuro (ROP) hacen referencia a la tortuosidad arterial y a la dilatación venosa en el polo posterior basándose en una fotografía estándar publicada. Una posible explicación de la escasa fiabilidad entre expertos para el diagnóstico de la enfermedad plus es que los expertos se desvían de las definiciones publicadas.

Se desarrolló un sistema de análisis de imágenes basado en ordenador (Imaging and Informatics in ROP [i-ROP]) utilizando un conjunto de 77 imágenes digitales de fondo de ojo, y el sistema se diseñó para clasificar las imágenes en comparación con un diagnóstico estándar de referencia (RSD). El rendimiento del sistema se analizó en función del campo de visión (cultivos circulares con un radio de 1-6 diámetros de disco) y del subtipo de vaso (sólo arterias, sólo venas o todos los vasos). El cribado rutinario de la ROP se llevó a cabo desde el 29 de junio de 2011 hasta el 14 de octubre de 2014 en las unidades de cuidados intensivos neonatales de 8 instituciones académicas, con un subconjunto de 73 imágenes clasificadas independientemente por 11 expertos en ROP para su validación. La RSD se comparó con el diagnóstico mayoritario de los expertos.

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Propósito: Desarrollamos y evaluamos el rendimiento de un novedoso sistema de análisis de imágenes basado en ordenador para la clasificación de la enfermedad plus en la retinopatía del prematuro (ROP), e identificamos las características, formas y tamaños de las imágenes que mejor se correlacionan con el diagnóstico experto.

Métodos: Se recopiló un conjunto de datos de 77 imágenes de retina de gran angular de bebés examinados para detectar la ROP. Se determinó un diagnóstico estándar de referencia para cada imagen combinando la clasificación de imágenes de 3 expertos con el diagnóstico clínico del examen oftalmoscópico. Las imágenes segmentadas manualmente se recortaron en una gama de formas y tamaños, y se desarrolló un algoritmo informático para extraer características de tortuosidad y dilatación de las arterias y las venas. Cada rasgo se introdujo en nuestro sistema para identificar el conjunto de características que daban lugar al sistema de mayor rendimiento en comparación con el estándar de referencia, al que nos referimos como el sistema «i-ROP».

Resultados: Entre las formas, los tamaños y las características medidas probadas, las mediciones basadas en puntos de la tortuosidad arterial y venosa (combinadas), y una imagen recortada circular grande (con un radio 6 veces el diámetro del disco), proporcionaron la mayor precisión de diagnóstico. El sistema i-ROP alcanzó una precisión del 95% para clasificar la enfermedad preplus y plus en comparación con el estándar de referencia. Esto fue comparable al rendimiento de los 3 expertos individuales (96%, 94%, 92%), y significativamente más alto que el rendimiento medio de 31 no expertos (81%).