A2IFO
Análisis Automático de Imágenes de Fondo de Ojo
Análisis Automático de Imágenes de Fondo de Ojo
En el siguiente video veremos como se realiza un análisis automático de las retinografías de un fondo de ojo con signos de retinopatía diabética. En la primera pestaña de la aplicación se introducen los datos clínicos del paciente, después en la segunda pestaña se seleccionan dos retinografías del ojo derecho del paciente, una centrada en mácula y otra centrada en papila. Tras realizar el procesado automático, el programa informa de la detección de varios exudados duros y lesiones rojizas.
Seguidamente veremos como en la tercera pestaña se seleccionan dos retinografías correspondientes al ojo izquierdo del paciente, una centrada en mácula y otra centrada en papila. Tras el procesado automático, el programa informa de la detección de unas pocas lesiones rojizas y de la ausencia de exudados duros en este ojo.
Para cada imagen, se visualizan en diferentes capas las distintas estructuras oculares, así como las lesiones automáticamente detectadas. Casi al final del video veremos como en la primera pestaña se muestra el resultado conjunto del diagnóstico de los dos ojos, como se añaden observaciones y como se generara un informe en formato pdf.
Por ultimo, veremos como se exportar el resultado a un fichero. Este fichero puede ser importado más adelante para una futura revisión del diagnostico. El fichero exportado contiene todos los datos requeridos para ello.
En el siguiente video podemos ver el análisis automático de las retinografías de un fondo de ojo de control.
Veremos como en la primera pestaña de la aplicación se introducen los datos clínicos del paciente, en la segunda pestaña se selecciona una retinografía centrada en mácula del ojo derecho del paciente. Tras el procesado automático, el programa nos indica la ausencia de lesiones.
Del mismo modo, veremos como en la tercera pestaña se seleccionan dos retinografías del ojo izquierdo del paciente, una centrada en mácula y otra centrada en papila. El programa nos indica de nuevo que no se han detectado lesiones.
Para cada imagen, se visualizan en diferentes capas las distintas estructuras oculares automáticamente detectadas. A continuación, en la primera pestaña veremos el resultado del diagnóstico conjunto de los dos ojos y como generar un informe pdf.
Finalmente veremos como se exporta el procesado en un fichero que podrá cargarse más adelante para volver a revisar el diagnóstico.
En este video se puede ver como se carga un fichero previamente exportado con el análisis completo de las retinografías de un fondo de ojo patológico. Inmediatamente después, se observan los datos clínicos del paciente y los resultados del análisis. Asimismo, se visualizan en distintas capas las estructuras y lesiones que han sido detectadas automáticamente.
En este vídeo se muestra un ejemplo de análisis automático de retinografías con calidad insuficiente para su análisis automático. Podemos ver como tras seleccionar un par de imágenes borrosas, las cuales carecen de claridad suficiente, se lanza el procesado automático, tras el cual, el sistema nos indica que ninguna de las dos imágenes tiene la calidad suficiente para poder ser analizada.
La diabetes afecta actualmente a alrededor de 2.5 millones de personas en España y se estima que esta cifra crecerá hasta los 3 millones en el año 2020. Este proyecto se focaliza en la ayuda al diagnóstico de la Retinopatía Diabética (RD), la complicación microvascular más importante de la diabetes en la retina. La RD es una de las principales causas de ceguera y discapacidad visual en la población en edad laboral activa (representa el 80% del total de las cegueras por diabetes). No obstante se sabe que se pueden reducir de forma importante los nuevos casos de ceguera si se revisan y se tratan a tiempo las formas de riesgo de la enfermedad. Puesto que la RD es una enfermedad asintomática en sus fases iniciales, esto sólo es posible si se llevan a cabo exploraciones oftalmológicas periódicas a toda la población diabética.
Sin embargo, los protocolos, aunque son conocidos tanto por los oftalmólogos como por las autoridades sanitarias, no se cumplen. Incluso en EE.UU., el 25% de los diabéticos tipo 1 y el 36% de los diabéticos tipo 2 nunca han sido vistos por un oftalmólogo. Estos datos también han sido corroborados en estudios realizados en Castilla y León. Dada la elevada y creciente prevalencia de la diabetes, que está alcanzando cifras epidémicas, la evaluación periódica de todos los pacientes diabéticos supondría el colapso de los servicios de oftalmología de los sistemas sanitarios púbicos. Una forma de abordar este problema es en base a sistemas de Telemedicina y a la captura de imágenes de fondo de ojo a través de los retinógrafos no midriáticos, de los que ya hay amplia experiencia en España. Sin embargo, en todos estos casos se plantea el problema de que la evaluación de las imágenes de la retina recogidas en las revisiones han de ser evaluadas por oftalmólogos especialistas. No parece plausible que un especialista en oftalmología dedique gran parte de su jornada laboral a leer imágenes en una pantalla, asumiendo además que en un alto porcentaje de las mismas o serán normales o la patología no precisará tratamiento.
Teniendo en cuenta estos factores, esta aplicación software incorpora un sistema de análisis automático de imágenes del fondo de ojo (retinografías). Por una parte identifica las lesiones que configuran la RD y determinar la presencia o ausencia de RD en un paciente en base a las lesiones detectadas. Por otra parte, determina de forma automática el estadiaje o gravedad de la RD en un paciente, de forma que se puede detectar aquellos cuadros en grave riesgo de progresión hacia la ceguera. Se han alcanzado unos valores de sensibilidad y especificidad superiores al 80% y al 95%, respectivamente, que son los recomendados por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para cualquier sistema que se utilice como elemento de cribado.