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dc.contributor.advisorOrtega Hortas, Marcos
dc.contributor.advisorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorOtero Mata, Diego
dc.contributor.otherUniversidade da Coruña. Facultade de Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2023-04-27T12:49:03Z
dc.date.available2023-04-27T12:49:03Z
dc.date.issued2023-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/32958
dc.description.abstract[Resumen]: Gracias a los recientes avances en el campo de la medicina, los especialistas clínicos pueden realizar diagnósticos más precisos y personalizados de una serie de relevantes enfermedades. En particular, en el campo de la oftalmología, existen varios procedimientos de diagnóstico que utilizan diferentes tipos de tecnologías de captura de imagen del fondo de ojo. Algunas de las más utilizadas para evaluar el grado de deterioro de las células fotorreceptoras de la retina son la tomografía de coherencia óptica (OCT) y la microperimetría. En particular, la OCT es una técnica de imagen tomográfica que posibilita el estudio de las estructuras internas de un tejido como en este caso el de la retina. Por otro lado, la microperimetría, una técnica de diagnóstico que mide la sensibilidad de la mácula, también puede mostrar cualquier lesión incipiente en la zona central de la retina. El proceso de diagnóstico se realiza mediante la inspección visual de una gran cantidad de imágenes del paciente. A esto se suma que para realizar un análisis multimodal, es necesario comparar informaciones de distintos dispositivos, lo que resulta costoso y requiere mucho tiempo. La plataforma web para la gestión clínica y mejora del análisis multimodal que se ha desarrollado incluye varios módulos para facilitar el análisis automático de la región de los fotorreceptores en imágenes de la retina. Esta herramienta asiste al experto clínico al proporcionar información multimodal de las imágenes de ambas modalidades (OCT y microperimetría) para establecer un diagnóstico preciso de diferentes patologías oculares y sistémicas. Los módulos de la plataforma incluyen: (I) Módulo de segmentación de las capas retinianas en imágenes OCT, (II) Módulo de extracción de características de la capa de fotorreceptores, (III) Módulo de creación de mapas de las características extraídas, (IV) Módulo de comparación de características con la información del microperímetro, y (V) Módulo de visualización de la información obtenida. Además, la plataforma cuenta con un módulo de gestión de usuarios, pacientes, pruebas, informes e imágenes para facilitar el trabajo de los oftalmólogos, y un módulo de visualización intuitiva de la información. Esta plataforma está diseñada de manera tal que es posible integrar nuevos módulos para el diagnóstico de forma sencilla y flexible. Esto permite a los médicos realizar diagnósticos más precisos y personalizados de diferentes enfermedades oculares y sistémicas, lo que puede tener un impacto positivo en la calidad de vida de los pacientes.es_ES
dc.description.abstract[Abstract]: Thanks to recent advances in the field of medicine, clinical specialists are able to make more accurate and personalized diagnoses of a range of relevant diseases. In particular, in the field of ophthalmology, there are several diagnostic procedures that use different types of eye fundus imaging technologies. Some of the most widely used for evaluating the degree of deterioration of the retina’s photoreceptor cells are optical coherence tomography (OCT) and microperimetry. In particular, OCT is a tomographic imaging technique that enables the study of the internal structures of a tissue such as the retina. On the other hand, microperimetry, a diagnostic technique that measures the sensitivity of the macula, can also show any early damage in the central area of the retina. The diagnostic process is carried out through the visual inspection of a large number of patient images. To this is added that to perform a multimodal analysis, it is necessary to compare information from different devices, which is costly and takes a lot of time. The web platform for clinical management and improvement of multimodal analysis that has been developed includes several modules to facilitate the automatic analysis of the photoreceptor region in retina images. This tool assists the clinical expert by providing multimodal information from images of both modalities (OCT and microperimetry) to establish a precise diagnosis of different ocular and systemic pathologies. The modules of the platform include: (I) Module for segmenting retinal layers in OCT images, (II) Module for extracting features of the photoreceptor layer, (III) Module for creating maps of the extracted features, (IV) Module for comparing features with microperimeter information, and (V) Module for visualizing the obtained information. In addition, the platform has a user, patient, test, report, and image management module to facilitate the work of ophthalmologists, and an intuitive visualization module for the information. This platform is designed in such a way that it is possible to easily and flexibly integrate new modules for diagnosis. This allows doctors to make more accurate and personalized diagnoses of different ocular and systemic diseases, which can have a positive impact on the quality of life of patients.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectImagen oftalmológicaes_ES
dc.subjectVisión artificiales_ES
dc.subjectTomografía de coherencia ópticaes_ES
dc.subjectMicroperimetríaes_ES
dc.subjectFotorreceptoreses_ES
dc.subjectKanbanes_ES
dc.subjectSpring Bootes_ES
dc.subjectThymeleafes_ES
dc.subjectJavaes_ES
dc.subjectJavascriptes_ES
dc.subjectOphthalmological imagees_ES
dc.subjectArtificial visiones_ES
dc.subjectOptical Coherence Tomographyes_ES
dc.subjectMicroperimetryes_ES
dc.subjectPhotoreceptorses_ES
dc.titlePlataforma web para la gestión clínica y mejora del análisis multimodal de la degeneración de los fotorreceptores en la retinaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.description.traballosTraballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría Informática. Curso 2022/2023es_ES


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