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000149420 005__ 20250127135743.0
000149420 037__ $$aTAZ-TFG-2024-4131
000149420 041__ $$aspa
000149420 1001_ $$aPardos Luesma, Marta
000149420 24200 $$aStatistical modeling of signal-carrying speckle in optical coherence tomography for myopia research.
000149420 24500 $$aModelado estadístico de la señal de speckle en tomografía de coherencia óptica para la investigación de la miopía.
000149420 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000149420 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000149420 520__ $$aEl propósito de este trabajo es modelar la intensidad del speckle en imágenes OCT mediante distribuciones estadísticas, explorando posibles relaciones con los grosores corneales y el grado de miopía, e investigando su utilidad como herramienta para el control de esta condición ocular. Se analizaron imágenes OCT de 306 ojos de pacientes con miopía e hipermetropía, con valores esféricos comprendidos entre -7 y +5 dioptrías. Las imágenes fueron segmentadas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes en Matlab para analizar la intensidad de los píxeles. Posteriormente, se modeló estadísticamente la distribución de la intensidad de los píxeles del speckle en el epitelio y estroma corneal, empleando distribuciones Weibull, Gamma y Rayleigh. Los parámetros de cada distribución se calcularon y se correlacionaron con el grado de miopía y el grosor epitelial y estromal, que fueron previamente medidos en 17 ubicaciones estratégicas a lo largo de los meridianos identificados mediante topografía corneal. Como resultados, se encontró una relación estadísticamente significativa (p<0,05) entre varios parámetros extraídos del modelado estadístico de la distribución del speckle y el grado de miopía. Además, el estudio también reveló una fuerte correlación entre el grosor epitelial y estromal con los patrones de speckle. En conclusión, este estudio confirma que el análisis de la distribución de speckle en imágenes OCT es una herramienta efectiva para optimizar el diagnóstico y control de la miopía, este moteado actuando como portador de señales valiosas para la evaluación clínica.<br /><br />
000149420 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Tecnologías Industriales
000149420 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000149420 691__ $$a3 9
000149420 692__ $$aODS 3: Salud y Bienestar. Este trabajo contribuye a este objetivo mediante la mejora en el diagnóstico y control de la miopía, una de las condiciones oculares más prevalentes a nivel mundial, mejorando así el bienestar visual de la población y reduciendo complicaciones oculares a largo plazo. ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura. Este estudio se alinea con este objetivo al emplear tecnologías avanzadas de procesamiento de imágenes y modelado estadístico en el ámbito de la salud ocular. La integración de métodos matemáticos y de ingeniería para el análisis de imágenes OCT refuerza la innovación en el diagnóstico clínico.
000149420 700__ $$aConsejo Vaquero, Alejandra$$edir.
000149420 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b $$c
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