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dc.contributor.authorGende, M.
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorRobles, Patricia
dc.contributor.authorFernández-Vigo, José Ignacio
dc.contributor.authorMartínez-de-la-Casa, José María
dc.contributor.authorGarcía-Feijóo, Julián
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2024-11-28T11:52:35Z
dc.date.available2024-11-28T11:52:35Z
dc.date.issued2024-11-19
dc.identifier.citationM. Gende et al., «Circumpapillary OCT-based multi-sector analysis of retinal layer thickness in patients with glaucoma and high myopia», Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 118, p. 102464, dic. 2024, doi: 10.1016/j.compmedimag.2024.102464.es_ES
dc.identifier.issn1879-0771
dc.identifier.issn0895-6111
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/40422
dc.description.abstract[Abstract]: Glaucoma is the leading cause of irreversible blindness worldwide. The diagnosis process for glaucoma involves the measurement of the thickness of retinal layers in order to track its degeneration. The elongated shape of highly myopic eyes can hinder this diagnosis process, since it affects the OCT scanning process, producing deformations that can mimic or mask the degeneration caused by glaucoma. In this work, we present the first comprehensive cross-disease analysis that is focused on the anatomical structures most impacted in glaucoma and high myopia patients, facilitating precise differential diagnosis from those solely afflicted by myopia. To achieve this, a fully automatic approach for the retinal layer segmentation was specifically tailored for the accurate measurement of retinal thickness in both highly myopic and emmetropic eyes. To the best of our knowledge, this is the first approach proposed for the analysis of retinal layers in circumpapillary optical coherence tomography images that takes into account the elongation of the eyes in myopia, thus addressing critical diagnostic needs. The results from this study indicate that the temporal superior (mean difference 11.1 µm, p < 0.05, nasal inferior (13.1 µm, p < 0.01) and temporal inferior (13.3 µm, p < 0.01) sectors of the retinal nerve fibre layer show the most significant reduction in retinal thickness in patients of glaucoma and myopia with regards to patients of myopia.es_ES
dc.description.sponsorshipThis research was funded by Ministerio de Ciencia e Innovación, Government of Spain [research projects PDC2022-133132-I00,TED2021-131201B-I00, and PID2023-148913OB-I00]; Consellería de Cultura, Educación e Universidade, Xunta de Galicia, through Grupos de Referencia Competitiva [grant number ED431C 2024/33], predoctoral grant [grant number ED481A 2021/161]. This work was supported by the Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) under the grant [FORT23/00010] as part of the Programa FORTALECE of Ministerio de Ciencia e Innovación and research project [PI23/00828]: Desarrollo evaluación de un algoritmo de detección de glaucoma a partir de un abordaje multimodal en pacientes con miopía magna, as well as Thea Research Grant 2022-2024. The funding organisations had no role in the design or conduct of this research. Funding for open access charge: Universidade da Coruña/CISUG.es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431C 2024/33es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED481A 2021/161es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherElsevier B.V.es_ES
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2024.102464es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/*
dc.subjectGlaucomaes_ES
dc.subjectMyopiaes_ES
dc.subjectDeep learninges_ES
dc.subjectSegmentationes_ES
dc.subjectComputer-aided diagnosises_ES
dc.subjectOphthalmologyes_ES
dc.titleCircumpapillary OCT-based multi-sector analysis of retinal layer thickness in patients with glaucoma and high myopiaes_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
UDC.journalTitleComputerized Medical Imaging and Graphicses_ES
UDC.volume118es_ES
UDC.startPage102464es_ES
UDC.coleccionInvestigaciónes_ES
UDC.departamentoCiencias da Computación e Tecnoloxías da Informaciónes_ES
UDC.grupoInvGrupo de Visión Artificial e Recoñecemento de Patróns (VARPA)es_ES
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