Viladés Palomar, Elisa
Garcia Martin, Elena (dir.) ; Pablo Julvez, Luis Emilio (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2021
Resumen: 1. Objetivo
El objetivo de esta tesis doctoral es evaluar la capacidad de discriminar entre sujetos sanos y pacientes con esclerosis múltiple (EM) mediante técnicas de aprendizaje automático utilizando datos de tomografía de coherencia óptica (OCT). Por otro lado, se ha estudiado si un método de análisis novedoso aumentaría el valor diagnóstico del electrorretinograma multifocal (mfERG) en el diagnóstico de la EM en etapa temprana.
2.Metodología
Se estudiaron diversas cohortes de sujetos sanos y pacientes con EM. Se utilizó el dispositivo Triton (Topcon, Japón) con un protocolo de OCT de campo amplio que se centra tanto en la mácula (ETDRS: exploración del estudio de retinopatía diabética de tratamiento temprano) como en el área peripapilar (TSNIT: exploración temporal-superior-nasal-inferior-temporal). Se empleó también el OCT Cirrus High Definition del que se extrajeron los valores de capa de fibras nerviosas de la retina (CNFR) del protocolo “optic disc 200x200” y los espesores de retina y capa de células ganglionares (CCG) del protocolo “macular cube 512x512”.
Se registraron los valores de latencia de la onda P100 obtenida mediante potenciales evocados visuales (PEV) y la amplitud y latencia de las ondas N1 y P1 obtenidas con mfERG. Se utilizó el análisis estándar basado en latencias y amplitudes y un nuevo método para evaluar el error cuadrático medio normalizado (FNRMSE) entre las señales del modelo y los registros mfERG.
Se analizó la función visual mediante la medición de la visión cromática (con test de Ishihara), de la sensibilidad al contraste (CSV-1000), de la agudeza visual (con optotipos de Snellen y ETDRS) y campo visual.
3. Resultados
En los pacientes con EM, la OCT reveló una correlación moderada entre el aumento de EDSS y el adelgazamiento de la CFNR y este a su vez se correlacionó moderadamente con una menor calidad de vida. El anillo 3 del mfERG es el que mejor discrimina entre sujetos sanos y con EM, no obstante, el nuevo análisis de señal basado en el error cuadrático medio muestra un poder de discriminación mayor que el método estándar.
En análisis mediante support vector machine (SVM) sugiere que la variable más discriminante es el grosor total de GCL ++ (entre la membrana limitante interna y los límites de la capa nuclear interna), evaluada en el área peripapilar.
A excepción de la GCL+ (entre CFNR y los límites de la capa nuclear interna) que muestra un adelgazamiento continuo a lo largo de la vida, el resto de las capas de la retina parece adelgazarse a partir de la 3ª década de vida.
4.Conclusiones
Los pacientes con esclerosis múltiple presentan una pérdida axonal progresiva de la capa de fibras nerviosas. Es posible clasificar sujetos controles sanos y pacientes con EM sin episodios previos de neuritis óptica, aplicando técnicas de aprendizaje automático para detectar la neurodegeneración subclínica estructural de la retina.
Resumen (otro idioma):
El objetivo de esta tesis doctoral es evaluar la capacidad de discriminar entre sujetos sanos y pacientes con esclerosis múltiple (EM) mediante técnicas de aprendizaje automático utilizando datos de tomografía de coherencia óptica (OCT). Por otro lado, se ha estudiado si un método de análisis novedoso aumentaría el valor diagnóstico del electrorretinograma multifocal (mfERG) en el diagnóstico de la EM en etapa temprana.
2.Metodología
Se estudiaron diversas cohortes de sujetos sanos y pacientes con EM. Se utilizó el dispositivo Triton (Topcon, Japón) con un protocolo de OCT de campo amplio que se centra tanto en la mácula (ETDRS: exploración del estudio de retinopatía diabética de tratamiento temprano) como en el área peripapilar (TSNIT: exploración temporal-superior-nasal-inferior-temporal). Se empleó también el OCT Cirrus High Definition del que se extrajeron los valores de capa de fibras nerviosas de la retina (CNFR) del protocolo “optic disc 200x200” y los espesores de retina y capa de células ganglionares (CCG) del protocolo “macular cube 512x512”.
Se registraron los valores de latencia de la onda P100 obtenida mediante potenciales evocados visuales (PEV) y la amplitud y latencia de las ondas N1 y P1 obtenidas con mfERG. Se utilizó el análisis estándar basado en latencias y amplitudes y un nuevo método para evaluar el error cuadrático medio normalizado (FNRMSE) entre las señales del modelo y los registros mfERG.
Se analizó la función visual mediante la medición de la visión cromática (con test de Ishihara), de la sensibilidad al contraste (CSV-1000), de la agudeza visual (con optotipos de Snellen y ETDRS) y campo visual.
3. Resultados
En los pacientes con EM, la OCT reveló una correlación moderada entre el aumento de EDSS y el adelgazamiento de la CFNR y este a su vez se correlacionó moderadamente con una menor calidad de vida. El anillo 3 del mfERG es el que mejor discrimina entre sujetos sanos y con EM, no obstante, el nuevo análisis de señal basado en el error cuadrático medio muestra un poder de discriminación mayor que el método estándar.
En análisis mediante support vector machine (SVM) sugiere que la variable más discriminante es el grosor total de GCL ++ (entre la membrana limitante interna y los límites de la capa nuclear interna), evaluada en el área peripapilar.
A excepción de la GCL+ (entre CFNR y los límites de la capa nuclear interna) que muestra un adelgazamiento continuo a lo largo de la vida, el resto de las capas de la retina parece adelgazarse a partir de la 3ª década de vida.
4.Conclusiones
Los pacientes con esclerosis múltiple presentan una pérdida axonal progresiva de la capa de fibras nerviosas. Es posible clasificar sujetos controles sanos y pacientes con EM sin episodios previos de neuritis óptica, aplicando técnicas de aprendizaje automático para detectar la neurodegeneración subclínica estructural de la retina.
Resumen (otro idioma):
Pal. clave: inteligencia artificial ; oftalmologia ; neurologia ; optometria
Titulación: Programa de Doctorado en Medicina
Plan(es): Plan 497
Nota: Presentado: 04 03 2021
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2021
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Registro creado el 2021-06-29, última modificación el 2021-06-29
