Análisis multicentro del cribado automático de glaucoma en pacientes con alta miopía a través de retinografías

UDC.coleccionInvestigaciónes_ES
UDC.conferenceTitleBioIntegraSaúde - BIS 2025es_ES
UDC.departamentoCiencias da Computación e Tecnoloxías da Informaciónes_ES
UDC.grupoInvGrupo de Visión Artificial e Recoñecemento de Patróns (VARPA)es_ES
UDC.institutoCentroINIBIC - Instituto de Investigacións Biomédicas de A Coruñaes_ES
dc.contributor.authorMillán Guerrero, Ulises
dc.contributor.authorGoyanes, Elena
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorMagadán Salazar, Andrea
dc.contributor.authorMoctezuma Ochoa, Daniela
dc.contributor.authorMartínez-de-la-Casa, José María
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2025-05-16T15:39:26Z
dc.date.available2025-05-16T15:39:26Z
dc.date.issued2025-05
dc.descriptionPoster presentado a BioIntegraSaúde 2025, co-organizado por los tres institutos: IDIS, IISGS e INIBIC, en Santiago de Compostela, 15 de mayo de 2025.es_ES
dc.description.abstract[Resumen]: El glaucoma es una causa principal de ceguera irreversible en todo el mundo, siendo la detección temprana esencial para prevenir la pérdida de visión. Sin embargo, diagnosticar glaucoma en pacientes altamente miopes presenta desafíos significativos debido a alteraciones anatómicas, como la deformación de la cabeza del nervio óptico y el adelgazamiento de la capa de fibras nerviosas de la retina, que pueden oscurecer los cambios relacionados con la enfermedad y llevar a un diagnóstico erróneo. Para abordar estas limitaciones, proponemos un sistema basado en técnicas avanzadas de inteligencia artificial para la detección automatizada de glaucoma en ojos altamente miopes. Nuestro enfoque aprovecha el aprendizaje multi-transferencia, integrando pre-entrenamiento a gran escala con adaptación específica del dominio utilizando un conjunto formado por 10,000 imágenes de 5,000 pacientes. Además, se realiza un análisis entre múltiples centros clínicos, cada uno empleando un retinógrafo distinto, lo que permite evaluar la robustez y aplicabilidad del modelo en escenarios reales y diversos. Los centros participantes son el Hospital Clínico San Carlos (HCSC), la Clínica Universidad de Navarra (CUN), el Hospital Ramón y Cajal (RYC) y el Instituto Universitario Fernández-Vega de Oviedo (IRU). Esta colaboración multicéntrica asegura una mayor representatividad de los datos, y además refuerza la capacidad del sistema para adaptarse a las variaciones en los equipos de adquisición, un desafío clave en la práctica clínica. Los resultados experimentales demuestran que el modelo propuesto supera consistentemente los métodos de referencia, logrando una precisión y robustez superiores en la detección de glaucoma dentro de poblaciones altamente miopes. Estos hallazgos subrayan el potencial de las herramientas de detección impulsadas por IA como ayudas diagnósticas confiables y precisas, apoyando a los clínicos en la detección temprana y el manejo efectivo del glaucoma en casos complejos.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo es parte del proyecto PID2023-148913OB-I00 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por ”FEDER Una manera de hacer Europa”. Ha sido también financiado por la Consellería de Educación, Universidade e Formación Profesional, Xunta de Galicia, Grupos de Referencia Competitiva, [código ED431C 2024/33], ayuda predoctoral [ED481A-2023-152]. Además, está apoyado por el ISCIII bajo la ayuda [FORT23/00010] como parte del Programa FORTALECE del Ministerio de Ciencia e Innovación; y el proyecto de investigación [PI23/00828]: Desarrollo evaluación de un algoritmo de detección de glaucoma a partir de un abordaje multimodal en pacientes con miopía magna.es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431C 2024/33es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED481A-2023-152es_ES
dc.identifier.citationMillán, U., Goyanes, E., de Moura Ramos, J., Magadán Salazar, A., Moctezuma, D., Martínez de la Casa, J.M., Novo Buján, J., Ortega Hortas, M. (2025). Análisis multicentro del cribado automático de glaucoma en pacientes con alta miopía a través de retinografías. En BioIntegraSaúde - BIS 2025, Santiago de Compostela, 15 de maio de 2025.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/42016
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherIDISes_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2023-148913OB-I00/ES/IA CONFIABLE Y EXPLICABLE PARA EL DIAGNOSTICO POR IMAGEN MEDICA ASISTIDO POR ORDENADOR: NUEVOS AVANCES Y APLICACIONESes_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ISCIII/Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023/FORT23%2F00010/ES/Solicitud del Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (INIBIC) para el Programa FORTALECEes_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/ISCIII/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PI23%2F00828/ES/Desarrollo y evaluación de un algoritmo de detección de glaucoma a partir de un abordaje multimodal en pacientes con miopía magnaes_ES
dc.relation.urihttps://www.idisantiago.es/wp-content/uploads/2025/05/IDIS_BIS25_comunicacions-posteres.pdfes_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.subjectGlaucomaes_ES
dc.subjectMiopíaes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectOftalmologíaes_ES
dc.subjectVisión por computadores_ES
dc.titleAnálisis multicentro del cribado automático de glaucoma en pacientes con alta miopía a través de retinografíases_ES
dc.typeconference outputes_ES
dc.type.hasVersionVoRes_ES
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication20509a9e-9f98-4198-baf6-dbc0e34686f9
relation.isAuthorOfPublication028dac6b-dd82-408f-bc69-0a52e2340a54
relation.isAuthorOfPublication0fcd917d-245f-4650-8352-eb072b394df0
relation.isAuthorOfPublication1fb98665-ea68-4cd3-a6af-83e6bb453581
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery20509a9e-9f98-4198-baf6-dbc0e34686f9

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Goyanes_Elena_2025_Analisis_multicentro_del_cribado automatico_de_glaucoma.pdf
Size:
1.11 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description: