Técnicas de segmentación de células flotantes en patologías oftalmológicas

Abstract

RESUMEN: La uveítis es una enfermedad ocular que afecta a un alto porcentaje de la población y puede conllevar a la ceguera total del ojo afectado. Esta patología produce una inflamación en la que se promueven cambios celulares formándose células flotantes en la cámara anterior. El número de agregados indica la severidad de la uveítis. El examen clásico para su conteo (Tyndall) consiste en un haz de luz proyectado desde la lámpara de hendidura a la córnea y cámara anterior. Éstas son contabilizadas de manera visual por el oftalmólogo y se gradúan en una escala de 0 a 4. El método Tyndall es una técnica subjetiva que contiene el sesgo del examinador. En este trabajo, se presenta el conteo de estos agregados sobre tomografías de coherencia óptica (OCT). Sin embargo, no puede realizarse objetivamente de una manera directa debido a la presencia de un ruido moteado característico denominado speckle. Por ello, se propone una técnica de segmentación pseudo-automatizada que permite caracterizar estas células flotantes. El algoritmo propuesto se basa en la distribución estadística del speckle (valor medio y desviación estándar) para determinar los píxeles asociados a los agregados. Este algoritmo se ha aplicado en tomografías correspondientes a 25 pacientes con uveítis.

ABSTRACT: Uveitis is an eye disease that affects a high percentage of the population and can lead to total blindness in the affected eye. This pathology produces an inflammation in which celular changes are promoted by floating cells forming in the anterior chamber. The number of aggregates indicates the severity of uveitis. The classic count test (Tyndall) consists of a beam of light projected from the slit lamp to the cornea and anterior chamber. These are visually counted by the ophthalmologist and are graded on a scale of 0 to 4. The Tyndall method is a subjective technique that contains the bias of the examiner. In this work, the count of these aggregates on optical coherence tomography (OCT) is presented. However, it cannot be done objectively in a direct way due to the presence of a noise characteristic called speckle. Therefore, a pseudo-automated segmentation technique is proposed to characterize these floating cells. The proposed algorithm is based on the statistical distribution of the speckle (mean value and standard deviation) to determine the pixels associated with the aggregates. This algorithm has been applied in tomographies corresponding to 25 patients with uveitis.