ÁCRIMA

Análisis de imagen de fondo de ojo para cribado automático de enfermedades oftalmológicas
El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema de cribado automático para las tres enfermedades más incidentes en la pérdida visual: el glaucoma, la retinopatía diabética y la degeneración macular asociada a la edad.
Descripción: 

En este proyecto se propondrán nuevos algoritmos de tratamiento de imagen enfocados no sólo a la detección de los patrones patológicos sino también a la definición y detección de la retina “normal”. Además se avanzará en la incorporación a los algoritmos de marcadores que actualmente usa el clínico en su diagnóstico y que aún no han sido incorporados en métodos de detección automática de patologías. Todo ello unido a la definición de un modelo de detección que incorpore además de los hallazgos de la imagen otro tipo de datos clínicos, se pretende que el sistema final resultante del proyecto sea robusto y con una sensibilidad y especificidad suficientes para que pueda ser aplicado en la práctica clínica.

La motivación principal de este proyecto es el alto impacto tanto social como económico que tiene la ceguera en la sociedad actual, así como la importancia que el diagnóstico precoz de las principales enfermedades que causan ceguera, puede implicar, ya que la derivación adecuada para el tratamiento de dichas enfermedades es clave, pudiéndose prevenir la pérdida visual severa hasta en el 90% de los casos.

En la actualidad, un examen oftalmológico directo, periódico y completo parece ser el mejor enfoque para una evaluación de la población de riesgo, pero el crecimiento demográfico, el envejecimiento de la población, la inactividad física y los crecientes niveles de obesidad son factores que contribuyen al aumento de enfermedades sistémicas como la diabetes (que suelen llevar asociados enfermedades oftalmológicas) lo cual provoca que el número de oftalmólogos necesarios para la evaluación por examen directo de la población de riesgo sea un factor limitante.

Nuestra hipótesis principal es que con los hallazgos encontrados en las retinografías junto con otros datos clínicos rutinarios del paciente es posible el desarrollo de un sistema automático que permita de una manera no sólo precisa, sino también con alta especificidad cribar la población de riesgo.

Investigadores: 
Año: 
2016

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B. Rodrigo, S. Morales, V. Naranjo, A. Colomer, M. Alcañiz, 2014, "Detección de glaucoma mediante la combinación de la relación copa/disco y la regla ISNT." [XXXII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2014)]
Sandra Morales, Valery Naranjo, Amparo Navea, Mariano Alcañiz, 2014, "Computer-Aided Diagnosis Software for Hypertensive Risk Determination Through Fundus Image Processing" [IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics]