Redaelli, Elena
Grasa Orús, Jorge (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2024
Resumen: La interacción entre las propiedades ópticas y biomecánicas de la cornea gobierna la manera en que el ojo refracta y enfoca la luz en la retina. Las propiedades mecánicas del tejido corneal varían entre individuos y pueden cambiar a lo largo del tiempo debido a diferentes factores como el crecimiento ocular, el envejecimiento y posibles patologías como por ejemplo el queratocono. El aumento en la esperanza de vida y las demandas sociales de una visión de alta calidad conduce a un incremento en la preocupación por la salud ocular.
Estimar las propiedades biomecánicas de los tejidos oculares es crucial para entender, diagnosticar y tratar algunas patologías oculares, como ectasias corneales, planificación de cirugías refractivas, implantación de segmentos intrastromales, cirugías mínimamente invasivas de glaucoma (MIGS), tratamientos como el crosslinking corneal, etc.
Esta tesis doctoral tiene como objetivo estimar las propiedades mecánicas del tejido corneal humano in vivo y en tiempo real mediante una combinación de modelos numéricos de alta fidelidad que simulan la prueba de diagnostico de la tonometría de no contacto y técnicas de inteligencia artificial.
La tonometría de no contacto es una prueba clínica no invasiva utilizada para caracterizar la biomecánica corneal y estimar la presión intraocular (PIO), deformando la superficie anterior de la cornea cuando se solicita mediante un pulso de aire. En los desarrollos de esta tesis se considerara el tonometro Corvis ST. A lo largo de la prueba clínica se registra la deformación de la cornea mediante una cámara de alta velocidad.
Esta deformación depende de la combinación de la geometría corneal (en particular del espesor corneal), la PIO, y las propiedades mecánicas del tejido corneal y por ultimo de la presión del pulso de aire. Los modelos in-silico permiten estudiar la influencia de cada factor, y mediante técnicas de análisis inverso estimar las propiedades mecánicas del tejido que no pueden ser obtenidas a dia de hoy con ningun equipo de diagnostico.
En esta tesis se desarrolla y valida una metodologia numerica que combina simulaciones de acoplamiento fluido estructura (FSI) para reproducir lo mas fielmente posible la tonometría de no contacto para un paciente concreto, para el cual se ha registrado la topografía corneal y la PIO. La deformada de la cornea, en el modelo numérico, dependerá de las propiedades del tejido corneal y de la PIO, que no son conocidas. Pero
la PIO y dichas propiedades se pueden estimar obligando a que la deformada numérica mimetice la deformada registrada a lo largo del diagnostico con el Corvis ST.
Basado en los resultados de la simulación numérica, se presenta un enfoque energético para estudiar la tonometría de no contacto y se propone un nuevo algoritmo para estimar la PIO que desacopla la dependencia de la respuesta de las propiedades mecánicas del tejido corneal. El tiempo de velocidad máxima del apex durante el soplo de aire se utiliza para estimar la PIO, en lugar del tiempo en que se produce la primera
aplanación, como se usa actualmente en la practica clínica.
El inconveniente de la simulación numérica propuesta es su elevado tiempo computacional (el tiempo computacional de cada simulación es de 24 horas), que no lo hace factible para estimaciones en tiempo real. Esto se ha solventado en esta tesis desarrollando un modelo de orden reducido basado en la técnica de descomposición ortogonal, que se utilizara en combinación con técnicas de inteligencia artificial para
estimar las propiedades mecánicas especificas del tejido corneal en tiempo real. La estimación de las propiedades con el modelo subrogado es del orden de milisegundos.
El modelo numérico FSI generara resultados virtuales de la tonometría de no contacto para entrenar un modelo subrrogado basado en datos, lo que permitirá predicciones en tiempo real de las propiedades mecánicas de la cornea. El disponer de la respuesta mecánica del tejido permitirá mejorar el diagnostico de patología asociadas a cambio de rigidez y apoyara la toma de decisiones por parte de los clínicos para establecer
tratamientos y valorar la eficacia de los mismos.
El modelo numérico FSI desarrollado del globo ocular también se ha utilizado en el marco de esta tesis para simular otros dos problemas clínicos. Se ha estudiado la viabilidad del equipo Corvis ST para detectar la patología del queratocono. Numéricamente se ha observado que, en casos de pacientes con queratocono que todavia no han desarrollado problemas evidentes en la topografía, la deformación de la cornea bajo el efecto del chorro de aire es diferente de la de un paciente sano. Se han definido nuevos biomarcadores basados en la asimetría de la deformación y se propone analizar también la sección perpendicular a la que actualmente se considera en el Corvis ST. De esta manera, es posible la detección precoz de la patología del queratocono. Por ultimo, se ha simulado el flujo del humor acuoso tras la implantación de dispositivos MIGS, observando que numéricamente es necesario utilizar una simulación de acoplamiento fluido-estructura porque las propiedades del ojo influyen sobre la PIO y viceversa. En el futuro, la metodología establecida permitirá diseñar nuevos dispositivos o analizar la posición optima de implantación del dispositivo
Resumen (otro idioma): The interaction between the optical and biomechanical properties of the cornea governs the way the eye refracts and focuses light onto the retina. The mechanical properties of corneal tissue vary between individuals and can change over time due to various factors such as ocular growth, aging, and possible pathologies like keratoconus. The increase in life expectancy and social demands for high-quality vision lead to increased concern for ocular health. Estimating the biomechanical properties of ocular tissues is crucial for understanding, diagnosing, and treating some ocular pathologies, such as corneal ectasias, planning refractive surgeries, implanting intrastromal segments, minimally invasive glaucoma surgeries (MIGS), corneal crosslinking treatments, etc. This doctoral thesis aims to estimate the mechanical properties of human corneal tissue in vivo and in real-time through a combination of high-fidelity numerical models that simulate the non-contact tonometry diagnostic test and artificial intelligence techniques. Non-contact tonometry is a non-invasive clinical test used to characterize corneal biomechanics and estimate intraocular pressure (IOP), deforming the anterior surface of the cornea when stimulated by an air pulse. In the developments of this thesis the tonometer Corvis ST will be considered. During the clinical test, corneal deformation is recorded using a high-speed camera. This deformation depends on the combination of corneal geometry (particularly corneal thickness), IOP, the mechanical properties of corneal tissue, and finally, on the air pulse pressure. In-silico models allow studying the influence of each factor and, through inverse analysis techniques, estimating the mechanical properties of the tissue that cannot be obtained today with any diagnostic equipment. This thesis develops and validates a numerical methodology that combines fluid structure interaction (FSI) simulations to reproduce as faithfully as possible the non contact tonometry for a specific patient, for whom corneal topography and IOP have been recorded. The deformation of the cornea in the numerical model will depend on the properties of the corneal tissue and the IOP, which are not known. However, both the IOP and these properties can be estimated by forcing the numerical deformation to mimic the deformation recorded during the diagnosis with the Corvis ST. Based on the results of the numerical simulation, an energetic approach to study non-contact tonometry is presented, and a new algorithm to estimate IOP independently of the mechanical properties of the corneal tissue is proposed. The time of maximum apex velocity during the air puff is used to estimate IOP, rather than the first applanation time, as currently used in clinical practice. The drawback of the proposed numerical simulation is its high computational time (the computational time for each simulation is 24 hours), making it not feasible for real-time estimation. This has been addressed in this thesis by developing a reduced order model based on the proper orthogonal decomposition technique, which will be used in combination with artificial intelligence techniques to estimate the specific mechanical properties of corneal tissue in real-time. The estimation of the properties with the surrogate model is on the order of milliseconds. The FSI numerical model will generate virtual results of the non-contact tonometry to train a data-based surrogate model, enabling real-time predictions of the corneal mechanical properties. Having the mechanical response of the tissue will improve the diagnosis of pathologies associated with changes in stiffness and support clinicians¿ decision-making to establish treatments and assess their effectiveness. The FSI numerical model developed for the eye has also been used in this thesis to simulate two other clinical problems. The feasibility of the Corvis ST device to detect keratoconus has been studied. Numerically, it has been observed that in patients with keratoconus who have not yet developed evident topographic problems, the corneal deformation along the air jet is different from that of a healthy patient. New biomarkers based on the asymmetry of the deformation are defined, and it is proposed to analyze the section perpendicular to the one currently considered in the Corvis ST. In this way, early detection of keratoconus is possible. Finally, the aqueous humor flow after the implantation of MIGS devices has been simulated, observing that numerically it is necessary to use a fluid-structure interaction simulation because the properties of the eye influence the IOP and viceversa. In the future, the established methodology will allow designing new devices or analyzing the optimal implantation position of the device.
Estimar las propiedades biomecánicas de los tejidos oculares es crucial para entender, diagnosticar y tratar algunas patologías oculares, como ectasias corneales, planificación de cirugías refractivas, implantación de segmentos intrastromales, cirugías mínimamente invasivas de glaucoma (MIGS), tratamientos como el crosslinking corneal, etc.
Esta tesis doctoral tiene como objetivo estimar las propiedades mecánicas del tejido corneal humano in vivo y en tiempo real mediante una combinación de modelos numéricos de alta fidelidad que simulan la prueba de diagnostico de la tonometría de no contacto y técnicas de inteligencia artificial.
La tonometría de no contacto es una prueba clínica no invasiva utilizada para caracterizar la biomecánica corneal y estimar la presión intraocular (PIO), deformando la superficie anterior de la cornea cuando se solicita mediante un pulso de aire. En los desarrollos de esta tesis se considerara el tonometro Corvis ST. A lo largo de la prueba clínica se registra la deformación de la cornea mediante una cámara de alta velocidad.
Esta deformación depende de la combinación de la geometría corneal (en particular del espesor corneal), la PIO, y las propiedades mecánicas del tejido corneal y por ultimo de la presión del pulso de aire. Los modelos in-silico permiten estudiar la influencia de cada factor, y mediante técnicas de análisis inverso estimar las propiedades mecánicas del tejido que no pueden ser obtenidas a dia de hoy con ningun equipo de diagnostico.
En esta tesis se desarrolla y valida una metodologia numerica que combina simulaciones de acoplamiento fluido estructura (FSI) para reproducir lo mas fielmente posible la tonometría de no contacto para un paciente concreto, para el cual se ha registrado la topografía corneal y la PIO. La deformada de la cornea, en el modelo numérico, dependerá de las propiedades del tejido corneal y de la PIO, que no son conocidas. Pero
la PIO y dichas propiedades se pueden estimar obligando a que la deformada numérica mimetice la deformada registrada a lo largo del diagnostico con el Corvis ST.
Basado en los resultados de la simulación numérica, se presenta un enfoque energético para estudiar la tonometría de no contacto y se propone un nuevo algoritmo para estimar la PIO que desacopla la dependencia de la respuesta de las propiedades mecánicas del tejido corneal. El tiempo de velocidad máxima del apex durante el soplo de aire se utiliza para estimar la PIO, en lugar del tiempo en que se produce la primera
aplanación, como se usa actualmente en la practica clínica.
El inconveniente de la simulación numérica propuesta es su elevado tiempo computacional (el tiempo computacional de cada simulación es de 24 horas), que no lo hace factible para estimaciones en tiempo real. Esto se ha solventado en esta tesis desarrollando un modelo de orden reducido basado en la técnica de descomposición ortogonal, que se utilizara en combinación con técnicas de inteligencia artificial para
estimar las propiedades mecánicas especificas del tejido corneal en tiempo real. La estimación de las propiedades con el modelo subrogado es del orden de milisegundos.
El modelo numérico FSI generara resultados virtuales de la tonometría de no contacto para entrenar un modelo subrrogado basado en datos, lo que permitirá predicciones en tiempo real de las propiedades mecánicas de la cornea. El disponer de la respuesta mecánica del tejido permitirá mejorar el diagnostico de patología asociadas a cambio de rigidez y apoyara la toma de decisiones por parte de los clínicos para establecer
tratamientos y valorar la eficacia de los mismos.
El modelo numérico FSI desarrollado del globo ocular también se ha utilizado en el marco de esta tesis para simular otros dos problemas clínicos. Se ha estudiado la viabilidad del equipo Corvis ST para detectar la patología del queratocono. Numéricamente se ha observado que, en casos de pacientes con queratocono que todavia no han desarrollado problemas evidentes en la topografía, la deformación de la cornea bajo el efecto del chorro de aire es diferente de la de un paciente sano. Se han definido nuevos biomarcadores basados en la asimetría de la deformación y se propone analizar también la sección perpendicular a la que actualmente se considera en el Corvis ST. De esta manera, es posible la detección precoz de la patología del queratocono. Por ultimo, se ha simulado el flujo del humor acuoso tras la implantación de dispositivos MIGS, observando que numéricamente es necesario utilizar una simulación de acoplamiento fluido-estructura porque las propiedades del ojo influyen sobre la PIO y viceversa. En el futuro, la metodología establecida permitirá diseñar nuevos dispositivos o analizar la posición optima de implantación del dispositivo
Resumen (otro idioma): The interaction between the optical and biomechanical properties of the cornea governs the way the eye refracts and focuses light onto the retina. The mechanical properties of corneal tissue vary between individuals and can change over time due to various factors such as ocular growth, aging, and possible pathologies like keratoconus. The increase in life expectancy and social demands for high-quality vision lead to increased concern for ocular health. Estimating the biomechanical properties of ocular tissues is crucial for understanding, diagnosing, and treating some ocular pathologies, such as corneal ectasias, planning refractive surgeries, implanting intrastromal segments, minimally invasive glaucoma surgeries (MIGS), corneal crosslinking treatments, etc. This doctoral thesis aims to estimate the mechanical properties of human corneal tissue in vivo and in real-time through a combination of high-fidelity numerical models that simulate the non-contact tonometry diagnostic test and artificial intelligence techniques. Non-contact tonometry is a non-invasive clinical test used to characterize corneal biomechanics and estimate intraocular pressure (IOP), deforming the anterior surface of the cornea when stimulated by an air pulse. In the developments of this thesis the tonometer Corvis ST will be considered. During the clinical test, corneal deformation is recorded using a high-speed camera. This deformation depends on the combination of corneal geometry (particularly corneal thickness), IOP, the mechanical properties of corneal tissue, and finally, on the air pulse pressure. In-silico models allow studying the influence of each factor and, through inverse analysis techniques, estimating the mechanical properties of the tissue that cannot be obtained today with any diagnostic equipment. This thesis develops and validates a numerical methodology that combines fluid structure interaction (FSI) simulations to reproduce as faithfully as possible the non contact tonometry for a specific patient, for whom corneal topography and IOP have been recorded. The deformation of the cornea in the numerical model will depend on the properties of the corneal tissue and the IOP, which are not known. However, both the IOP and these properties can be estimated by forcing the numerical deformation to mimic the deformation recorded during the diagnosis with the Corvis ST. Based on the results of the numerical simulation, an energetic approach to study non-contact tonometry is presented, and a new algorithm to estimate IOP independently of the mechanical properties of the corneal tissue is proposed. The time of maximum apex velocity during the air puff is used to estimate IOP, rather than the first applanation time, as currently used in clinical practice. The drawback of the proposed numerical simulation is its high computational time (the computational time for each simulation is 24 hours), making it not feasible for real-time estimation. This has been addressed in this thesis by developing a reduced order model based on the proper orthogonal decomposition technique, which will be used in combination with artificial intelligence techniques to estimate the specific mechanical properties of corneal tissue in real-time. The estimation of the properties with the surrogate model is on the order of milliseconds. The FSI numerical model will generate virtual results of the non-contact tonometry to train a data-based surrogate model, enabling real-time predictions of the corneal mechanical properties. Having the mechanical response of the tissue will improve the diagnosis of pathologies associated with changes in stiffness and support clinicians¿ decision-making to establish treatments and assess their effectiveness. The FSI numerical model developed for the eye has also been used in this thesis to simulate two other clinical problems. The feasibility of the Corvis ST device to detect keratoconus has been studied. Numerically, it has been observed that in patients with keratoconus who have not yet developed evident topographic problems, the corneal deformation along the air jet is different from that of a healthy patient. New biomarkers based on the asymmetry of the deformation are defined, and it is proposed to analyze the section perpendicular to the one currently considered in the Corvis ST. In this way, early detection of keratoconus is possible. Finally, the aqueous humor flow after the implantation of MIGS devices has been simulated, observing that numerically it is necessary to use a fluid-structure interaction simulation because the properties of the eye influence the IOP and viceversa. In the future, the established methodology will allow designing new devices or analyzing the optimal implantation position of the device.
Pal. clave: biomecánica ; oftalmología ; propiedades mecánicas de materiales ; análisis numérico
Titulación: Programa de Doctorado en Ingeniería Biomédica
Plan(es): Plan 510
Área de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
Nota: Presentado: 23 09 2024
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2024
Aportación del TFG/M a la Sostenibilidad: Garantizar una vida saludable y promover el bienestar para todos y todas en todas las edades.
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Registro creado el 2024-12-11, última modificación el 2025-09-24
