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Advancing the diagnosis of dry eye syndrome: development of automated assessments of tear film lipid layer patterns

  • Autores: Beatriz Remeseiro López Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Manuel Francisco González Penedo (dir. tes.) Árbol académico, Antonio Mosquera González (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidade da Coruña ( España ) en 2014
  • Idioma: inglés
  • Número de páginas: 167
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Petia Radeva (presid.) Árbol académico, Bertha Guijarro-Berdiñas (secret.) Árbol académico, Diego Cabello Ferrer (voc.) Árbol académico, Eva Yebra-Pimentel Vilar (voc.) Árbol académico, Madalena Lira (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: RUC
  • Resumen
    • El síndrome de ojo seco es una enfermedad sintomática que afecta a un amplio rango de la población, y tiene un impacto negativo en sus actividades diarias. Su diagnóstico es una tarea difícil debido a su etiología multifactorial, y por eso existen varias pruebas clínicas. Una de esas pruebas es la evaluación de los patrones interferenciales de la capa lipídica de la película lagrimal. Guillon dise�nó un instrumento denominado Tearscope Plus para evaluar el grosor de la película lagrimal de forma rápida, y también definió una escala de clasificación compuesta de cinco categorías. La clasificación en uno de esos cinco patrones es una tarea clínica dificil, especialmente con las capas lipídicas más finas que carecen de características de color y/o morfológicas. Además, la interpretación subjetiva de los expertos mediante una revisión visual puede afectar a la clasificación, pudiendo producirse un alto grado de inter- e intra- variabilidad entre observadores. El desarrollo de un método sistemático y objetivo para análisis y clasificación es altamente deseable, permitiendo un diagnóstico homogéneo y liberando a los expertos de esta tediosa tarea. La propuesta de esta investigación es el diseño de un sistema automático para evaluar los patrones de la capa lipídica de la película lagrimal mediante la interpretación de las imágenes obtenidas con el Tearscope Plus. Por una parte, se presenta una metodología global para evaluar la capa lipídica de la película lagrimal mediante la clasificación automática de estas imágenes en una de las categorías de Guillon. El proceso se lleva a cabo mediante el uso de modelos de textura y color, y algoritmos de aprendizaje máquina. A continuación, esta metodología global se optimiza mediante la reducción de su complejidad computacional. Se utilizan técnicas de reducción de la dimensión para disminuir los requisitos de memoria/tiempo sin una degradación en su rendimiento. Por otra parte, se presenta una metodología local para crear mapas de la película lagrimal, que representan la distribución local de los patrones de la capa lipídica sobre la película lagrimal. Las diferentes evaluaciones automáticas que se proponen ahorran tiempo a los expertos, y proporcionan resultados imparciales que no están afectados por factores subjetivos.


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