Plataforma web para el análisis automático de la vasculatura retiniana mediante angiografía por tomografía de coherencia óptica

Abstract

[Resumen]: En el ámbito oftalmológico, para llevar a cabo diferentes procesos de diagnóstico clínico, es normal disponer de diversos tipos de imágenes de fondo de ojo. Este tipo de imágenes pueden ser de dos tipos: invasivas, que implican una agresión al órgano visual; no invasivas, que no implican ningún tipo de agresión y suelen ser más fáciles de obtener. En consecuencia, en los últimos años ha aumentado considerablemente el uso de este último grupo de imágenes oftalmológicas para el diagnóstico de diferentes patologías, como membranas neovasculares, retinopatía diabética, edema macular, coroidopatía serosa central u oclusiones arteriales y venosas. En este trabajo, utilizaremos imágenes de Angiografía por Tomografía de Coherencia Óptica (OCT-A). En particular, la OCT-A es una nueva modalidad de imagen oftalmológica, rápida y no invasiva capaz de proporcionar imágenes de alta resolución a diferentes profundidades de los vasos sanguíneos de la retina. Así, en cuestión de segundos, el clínico puede visualizar y analizar la compleja red vascular en tres dimensiones y la morfología de las diferentes capas de la retina. Por lo tanto, la OCT-A es muy útil para el diagnóstico y el seguimiento de pacientes con diferentes patologías oculares y/o sistémicas. En este sentido, hemos desarrollado una plataforma web para el análisis automático de imágenes OCT-A, facilitando al especialista clínico la realización de diagnósticos más precisos y proporcionando información sobre el pronóstico de diferentes enfermedades sistémicas y/u oculares. Por un lado, la plataforma web cuenta con 2 módulos inteligentes integrados para el análisis automático de imágenes OCT-A: (I) Módulo de extracción automática de la zona avascular foveal (ZAF); y (II) Módulo de análisis automática de la densidad vascular (DV). Por otro lado, la plataforma web también dispone de diferentes módulos de gestión clínica que completan su funcionalidad. El proyecto se ha llevado a cabo utilizando la metodología ágil SCRUM, debido a la flexibilidad que ofrece en los casos en que los requisitos puedan cambiar. Para ello, el desarrollo se ha dividido en una serie de sprints en los que al inicio de cada uno de ellos se planifican las funcionalidades a realizar dentro del mismo. Finalmente, durante la ejecución de este proyecto se han realizado diferentes pruebas unitarias y de aceptación para comprobar el correcto funcionamiento e integración de los diferentes módulos.

[Abstract]: In the ophthalmological field, to carry out different clinical diagnostic processes, it is normal to have different types of fundus images. This type of images can be of two types: invasive, which imply an aggression to the visual organ; non-invasive, which do not involve any type of aggression and are usually easier to obtain. Consequently, in recent years the use of this last group of ophthalmological images has increased considerably for the diagnosis of different pathologies, such as neovascular membranes, diabetic retinopathy, macular edema, central serous choroidopathy or arterial and venous occlusions. In this work, we will use Optical Coherence Tomography Angiography (OCT-A) images. In particular, OCT-A is a new, fast, non-invasive ophthalmological imaging modality capable of providing high-resolution images at different depths of the retinal blood vessels. Thus, in a matter of seconds, the clinician can visualize and analyze the complex vascular network in three dimensions and the morphology of the different layers of the retina. Therefore, OCT-A is very useful for the diagnosis and follow-up of patients with different ocular and/or systemic pathologies. In this sense, we have developed a web platform for the automatic analysis of OCT-A images, facilitating the clinical specialist to make more precise diagnoses and providing information on the prognosis of different systemic and/or ocular diseases. On the one hand, the web platform has 2 integrated intelligent modules for the automatic analysis of OCT-A images: (I) Module for automatic extraction of the foveal avascular zone (FAZ); and (II) Module for automatic analysis of vascular density (VD). On the other hand, the web platform also has different clinical management modules that complete its functionality. The project has been carried out using the agile SCRUM methodology, due to to the flexibility it offers in cases where the requirements may change. For this, the development has been divided into a series of sprints in which at the beginning of each of them the functionalities to be carried out within it are planned. Finally, during the execution of this project, different unit and acceptance tests have been carried out to verify the correct operation and integration of the different modules.