Advancing the diagnosis of Dry Eye Syndrome: development of dynamic, automated tear film Break-Up assessment

• Autores: Lucía Ramos
• Directores de la Tesis: Noelia Barreira (dir. tes.) , Antonio Mosquera González (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidade da Coruña ( España ) en 2015
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 154
• Tribunal Calificador de la Tesis: Begoña Acha Piñero (presid.) , Vicente Moret-Bonillo (secret.) , María Jesús Giráldez Fernández (voc.) , Sandra Franco (voc.) , Fernando Vilariño Freire (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUC
• Resumen
  • español

    El síndrome de ojo seco es un trastorno común de la película lagrimal que afecta a un sector significativo de la población, impactando en la calidad de vida. El diagnóstico de esta enfermedad es difícil debido a su etiología multifactorial, por lo que hay varias pruebas clínicas para evaluar diferentes aspectos de la película lagrimal. Una de las pruebas empleadas habitualmente es el test de BUT, que consiste en medir el tiempo transcurrido desde el último parpadeo hasta la ruptura de la película lagrimal, representada por la aparición de áreas oscuras que corresponden al adelgazamiento de la película lagrimal en la superficie ocular. Además del tiempo, hay varias características de la ruptura como la zona, la forma, el tamaño y la evolución, que podrían afectar a la severidad del síndrome de ojo seco. Sin embargo, el test de BUT presenta una baja repetibilidad debido principalmente a la apreciación subjetiva de los puntos oscuros, las diferencias entre expertos y la variabilidad de la película lagrimal. Además, la caracterización a mano de las zonas de ruptura es una tarea tediosa que consume mucho tiempo. La automatización del análisis de la ruptura reduciría su carácter subjetivo, permitiendo una evaluación más precisa de la película lagrimal. Este trabajo presenta una metodología novel para una evaluación de la ruptura de la película lagrimal totalmente automática. Este estudio permite un análisis cuantitativo y cualitativo de la inestabilidad de la película lagrimal como una extensi´on de la medida de BUT, que se centra solo en el tiempo. Esta metodolog´ia proporciona resultados de precisión en los mismos rangos que entre los propios expertos. Así, la evaluación automática de la ruptura ahorra tiempo a los expertos proporcionando resultados imparciales que no están afectados por factores subjetivos.

  • English

    Dry Eye Syndrome (DES) is a common disorder of the tear film which affects a significant sector of the population, impacting on quality of life. The diagnosis of this condition is difficult due to its multifactorial etiology, so there are a wide number of tests to evaluate different aspects of the tear film. Among the different tests available, the Break-up Time test (BUT) is a widely used measure to evaluate the quality and stability of the tear film on the ocular surface. It consists in measuring the time elapsed since the last blink until the tear film break-up, that is, the appearance of dark areas related to a thinning of the tear film on the surface of the eye. Besides the time, there are several break-up features such as the location, shape, size and dynamics of the breakup areas, which could affect to dry eye severity. However, the BUT test is affected by low repeatability mainly due to a subjective appreciation of the dark spots, the differences among the experts, and the variability of the tear film. Furthermore, the characterization by hand of break-up areas is a tedious and time consuming task. The automation of the break-up assessment would reduce its subjective character, allowing a more accurate evaluation of tear film stability. This work presents a novel methodology for a fully automatic assessment of the tear film break-up. The proposed methodology allows a quantitative, qualitative analysis of tear film instability, as an extension of BUT measurement, which is focused only on time. It provides accuracy results that are in the same ranges as the experts themselves. Therefore, the automated breakup assessment saves time for experts providing unbiased results which are not affected by subjective factors.