Métodos de ayuda al diagnóstico de glaucoma basado en diferencias de características extraídas de ambos ojos en tomografías de coherencia óptica
Author
Palazón Palau, David; Rodríguez Robles, Francisco; Kovalyk, Oleksandr; Verdú Monedero, Rafael; Morales Sánchez, JuanKnowledge Area
Tecnología ElectrónicaPublication date
2023-11Publisher
Universidad Politécnica de CartagenaBibliographic Citation
PALAZÓN PALAU, David, et. al. Métodos de ayuda al diagnóstico de glaucoma basado en diferencias de características extraídas de ambos ojos en tomografías de coherencia óptica. En: XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2023. Pp. 484-487. ISBN: 978-84-17853-76-1Keywords
GlaucomaDeterioro
Campo de visión
Machine Learning
Abstract
Una de las enfermedades mas relevantes que impacta en el nervio óptico es el glaucoma, provocando un deterioro progresivo e irreversible que disminuye el campo de visión del paciente. El espesor de la capa de fibras nerviosas de la retina se convierte en un indicador crucial para evaluar la condición y la evolución de esta afección. En el presente articulo se muestran resultados favorables para los métodos de ayuda al diagnostico a partir de tomografías de coherencia óptica de las cuales se han extraído los grosores de cada sector de la capa de fibras, se le han aplicado métricas de asimetría entre ambos ojos y se han realizado varios estimadores basados en modelos de Machine Learning. Las asimetrías presentes en ambos ojos han resultado ser informativas respecto a la detección de pacientes con glaucoma. Los resultados muestran la efectividad de los métodos de ayuda al diagnostico desarrollados y una mejora evidente en la clasificación de los pacientes con el uso de Random Forest respecto ...
The following license files are associated with this item:
Social media