Plataforma web para el análisis de la morfología del músculo ciliar mediante imágenes AS-OCT

Abstract

[Resumen] El músculo ciliar del ojo humano está formado por un haz de fibras musculares lisas orientadas en tres direcciones diferentes: longitudinal, radial y circular. Su superficie se extiende desde el espolón escleral hacia atrás, curvándose a lo largo de la superficie interna de la esclerótica anterior. En concreto, el músculo ciliar es el músculo intraocular más grande del ojo humano y su principal función fisiológica es ajustar la distancia focal del cristalino, que nos permite enfocar objetos a diferentes distancias. La obstrucción del flujo del humor acuoso de esta manera convencional conduce a presión intraocular alta, lo que provoca glaucoma, que es reconocida internacionalmente como la segunda causa principal de ceguera irreversible después de las cataratas. Por lo tanto, el análisis de la morfología y fisiología del músculo ciliar y el de sus mecanismos son de gran importancia clínica al estar directamente relacionados con diferentes enfermedades oculares, como la miopía, cada vez más presentes en la sociedad. Para el análisis de esta estructura ocular, los médicos utilizan con frecuencia la tomografía de coherencia óptica (OCT) del segmento anterior (AS-OCT), dada su excelente repetibilidad y reproducibilidad para la evaluación clínica de alteraciones morfológicas en las principales estructuras del segmento anterior, que incluyen la córnea, el iris, el músculo ciliar y el cristalino, así como los espacios de la cámara delantera y trasera, donde se ubica el humor acuoso. Concretamente, AS-OCT es una técnica de imagen en escaneo transversal de alta resolución en tiempo real, no invasivo, en vivo del segmento anterior y sus estructuras anatómicas. Dado el potencial de este tipo de imágenes, en este trabajo proponemos el desarrollo de una plataforma web para el análisis de la morfología del músculo ciliar mediante imágenes AS-OCT. Además, la plataforma propuesta constará de diferentes módulos de gestión clínica (clínicos, pacientes, imágenes, informes, etc.), proporcionando una fuente común de información del paciente. Por otro lado, la plataforma estará equipada con un conjunto de módulos para el etiquetado manual de regiones anatómicas y/o patológicas de interés clínico en imágenes AS-OCT. Finalmente, se integrarán en la plataforma diferentes módulos inteligentes (basados en Aprendizaje Profundo) para el análisis automático de la morfología del músculo ciliar del paciente. Estos módulos inteligentes fueron ampliamente probados en el campo clínico en la extracción de diferentes biomarcadores computacionales del músculo ciliar. Por último, la plataforma propuesta también ofrecerá funciones adicionales como la visualización de resultados intuitivos, exportar informes en formato PDF o enviarlos automáticamente por correo electrónico, todo eso pensado y diseñado para facilitar y favorecer su uso en un contexto de práctica clínica diaria.

[Abstract] The ciliary muscle of the human eye is made up of a bundle of smooth muscle fibers oriented in three different directions: longitudinal, radial and circular. The surface of this muscle extends from the scleral spur backward, curving along the inner surface of the anterior sclera. Specifically, the ciliary muscle is the largest intraocular muscle of the human eye and its main physiological function is to adjust the focal length of the lens, which allows us to focus on objects at different distances. Obstruction of the flow of aqueous humor in this conventional manner leads to high intraocular pressure which causes glaucoma, which is internationally recognized as the second leading cause of irreversible blindness after cataracts. Therefore, the analysis of the morphology and physiology of the ciliary muscle and its mechanisms are of great clinical importance, since they are directly related to different eye diseases, such as myopia, which are increasingly present in society. For analysis of this important eye structure, doctors frequently use anterior segment optical coherence (OCT) tomography (AS-OCT), given its excellent repeatability and reproducibility for the clinical evaluation of morphological alterations in the main structures of the anterior segment, including the cornea, iris, lens and ciliary muscle, as well as the spaces of the front and rear camera, where the aqueous humor is located. Specifically, AS-OCT is an imaging technique in real-time, non-invasive, live, high-resolution cross-sectional scanning of the anterior segment and its anatomical structures. Given the potential of this type of images, in this work we propose the development of a Web platform for the analysis of ciliary muscle morphology using AS-OCT images. For one in addition, the proposed platform will consist of different clinical management modules (clinical, patients, images, reports, etc.), providing a common source of patient information. On the other hand, the platform will be equipped with a set of modules for the manual labeling of anatomical and/or pathological regions of clinical interest in AS-OCT images. Finally, they will integrate on the platform different intelligent modules (based on Deep Learning) for automatic analysis evaluation of the patient’s ciliary muscle morphology. These smart modules were extensively tested in the clinical field in the extraction of different computational biomarkers of the ciliary muscle, in order to facilitate the diagnostic process of different ocular pathologies. Finally, the proposed platform will also offer additional functions such as visualization intuitive results, export reports in PDF format or send them automatically by email, all this thought and designed to facilitate and favor its use in a context of daily clinical practice.