Optimización de modelos gráficos de reconstrucción de estructuras biológicas mediante algoritmos evolutivos computacionales. Aplicación práctica en oftalmología clínica

• Autores: Francisco Luis Sáez Gutiérrez
• Directores de la Tesis: José Sebastián Velázquez Blázquez (dir. tes.) , Jorge Luis Alió del Barrio (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Cartagena ( España ) en 2023
• Idioma: español
• Número de páginas: 196
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jorge Martín Gutiérrez (presid.) , Francisco José Fernández Cañavate (secret.) , Rafael Enrique Hidalgo Fernández (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Repositorio Digital de la UPCT
• Resumen
  • español

    Resumen de la tesis:

    Actualmente, es habitual en el campo de la Oftalmología Clínica el uso de diversos instrumentos de diagnóstico capaces de proporcionar información morfo geométrica de la estructura corneal. Esta información permite caracterizar la córnea y detectar diversas patologías, tales como el queratocono, una enfermedad degenerativa que se encuentra actualmente entre las más estudiadas del segmento anterior del ojo humano, debido al alto impacto que genera sobre la calidad visual del paciente.

    En la presente tesis se aborda el estudio de un nuevo método de reconstrucción de la superficie corneal mediante algoritmo computacional evolutivo en base a datos topográficos superficiales, y su posterior aplicación para el diagnóstico y clasificación de pacientes con queratocono.

    Para ello, se ha estudiado en profundidad el Estado del Arte a tres niveles claramente diferenciados: el análisis de la morfología corneal, centrado en el estudio de la anatomía de la córnea, tanto en estado sano como patológico, y de los diferentes índices morfogeométricos que la caracterizan, así como la instrumentación asociada; en segundo lugar, un análisis de la base del conocimiento de los algoritmos computacionales evolutivos y su aplicación a la reconstrucción geométrica de superficies; y, por último, el estudio asociado a la representación gráfica mediante ordenador (CAD) de superficies geométricas obtenidas a partir de reconstrucción de datos topográficos.

    La metodología utilizada en la tesis propone el uso de un algoritmo genético (AG) en la reconstrucción modal de la superficie corneal a partir de datos topográficos de 270 superficies corneales. Los datos son obtenidos de un estudio de cohortes de topografía corneal de 102 pacientes divididos en un grupo de pacientes sanos y tres grupos patológicos. El algoritmo genético empleado es de tipo multivariable no dominado (MV-NDAG). La función modal de la superficie obtenida se ha representado mediante herramientas de CAD y litografía digital, a fin de facilitar la interpretación de los resultados.

    Los resultados obtenidos de las reconstrucciones realizadas han sido analizados mediante herramientas estadísticas para evaluar la bondad de la reconstrucción y su potencial para caracterizar la patología mediante la obtención de unos índices morfogeométricos corneales que pudieran ser utilizados en el diagnóstico y posterior clasificación del queratocono. El método propuesto ha sido validado frente a otros métodos de reconstrucción en base al error cuadrático medio (ECM).

    Finalmente, ha sido realizada una puesta en valor de los resultados obtenidos, comparando con estudios similares realizados en el campo de la Oftalmología, así como con los resultados de la aplicación del método en aplicaciones similares de reconstrucción de estructuras biológicas.

    Este estudio permite establecer un nuevo método de reconstrucción modal de la superficie corneal a partir de datos topográficos. La reconstrucción permite, a diferencia de otros métodos modales, obtener una solución válida en sets de datos incompletos, incluso mejorando su precisión. Además, los valores de los índices morfogeométricos obtenidos permiten realizar una diagnóstico y clasificación certera del queratocono, convirtiéndolo en una herramienta adicional en el análisis y diagnóstico de las ectasias corneales.

    http://repositorio.bib.upct.es/dspace/

  • English

    Currently, it is common in the field of Clinical Ophthalmology to use various diagnostic instruments capable of providing morpho-geometric information about the corneal structure. This information allows for the characterization of the cornea and the detection of various pathologies, such as keratoconus, a degenerative disease that is currently among the most studied in the anterior segment of the human eye, due to its significant impact on the visual quality of the patient. This thesis addresses the study of a new method for reconstructing the corneal Surface using an evolutionary computational algorithm based on surface topographic data, and its subsequent application for the detection and classification of patients with keratoconus. To do this, an in-depth study has been conducted at three clearly distinguished levels: the analysis of corneal morphology, focusing on the study of the anatomy of the cornea in both healthy and pathological states, and the different morpho-geometric indices that characterize it, as well as the associated instrumentation; secondly, an analysis of the knowledge base of evolutionary computational algorithms and their application to geometric surface reconstruction; and finally, the study associated with computer-aided design (CAD) representation of geometric surfaces obtained from topographic data reconstruction. The methodology used in the thesis proposes the use of a genetic algorithm (GA) in the modal reconstruction of the corneal surface from topographic data of 270 corneal surfaces. The data is obtained from a cohort study of corneal topography involving 102 patients divided into a group of healthy patients and three pathological groups. The employed genetic algorithm is of the non-dominated multivariable type (MV-NDAG). The modal function of the obtained surface has been represented using CAD tools and digital lithography, in order to facilitate the interpretation of the results. The results obtained from the reconstructions performed have been analyzed using statistical tools to assess the goodness of the reconstruction and its potential to characterize the pathology by obtaining corneal morpho-geometric indices that could be used in the diagnosis and subsequent classification of keratoconus. The proposed method has been validated against other reconstruction methods based on the mean square error (MSE). Finally, a valorization of the obtained results has been carried out, comparing them with similar studies conducted in the field of Ophthalmology, as well as with the results of the application of the method in similar applications of biological structure reconstruction. This study allows for the establishment of a new method for modal reconstruction of the corneal surface from topographic data. Unlike other modal methods, this reconstruction allows for a valid solution in incomplete datasets, even improving its accuracy. Furthermore, the values of the obtained morpho-geometric indices allow for an accurate diagnosis and classification of keratoconus, making it an additional tool in the analysis and diagnosis of corneal ectasias.