Diabetic Macular Edema characterization by automatic analysis of Optical Coherence Tomography

  1. Moura, Joaquim de
Dirigida por:
  1. Marcos Ortega Hortas Director/a
  2. Jorge Novo Buján Codirector/a

Universidad de defensa: Universidade da Coruña

Fecha de defensa: 11 de diciembre de 2019

Tribunal:
  1. José Santos Reyes Presidente/a
  2. Enrique J. Carmona Suárez Secretario/a
  3. Nery García- Porta Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 607922 DIALNET lock_openRUC editor

Resumen

El Edema Macular Diabético (EMD) es una de las complicaciones más importantes de la diabetes y una de las principales causas de ceguera prevenible en los países desarrollados. Entre las diferentes modalidades de imagen, la Tomografía de Coherencia Óptica (TCO) es una técnica de imagen no invasiva, transversal y de alta resolución que se usa comúnmente para el análisis e interpretación de múltiples estructuras retinianas y trastornos oculares. De esta manera, el desarrollo de los sistemas de Diagnóstico Asistido por Ordenador (DAO) se ha vuelto relevante en los últimos años, facilitando y simplificando el trabajo de los especialistas clínicos en muchos procesos diagnósticos relevantes, reemplazando procedimientos manuales que son tediosos y requieren mucho tiempo. Esta tesis propone una metodología completa para la identificación y caracterización de EMDs utilizando imágenes TCO. Para ello, el sistema desarrollado combina y explota diferentes conocimientos clínicos con estrategias de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. Este sistema automático es capaz de identificar y caracterizar las principales estructuras retinianas y diferentes afecciones patológicas asociadas con el EMD, siguiendo la clasificación clínica de referencia en el campo oftalmológico. A pesar de la complejidad de esta relevante patología ocular, el sistema propuesto logró resultados satisfactorios, demostrando ser lo sufi cientemente robusto como para ser usado en la práctica clínica diaria, ayudando a los médicos a producir diagnósticos más precisos y tratamientos más adecuados.