Algoritmo para la segmentación de la opacidad de la cápsula posterior en imágenes en retroiluminación provenientes de la lámpara de hendidura

Abstract

En la actualidad la opacidad de la cápsula posterior es la complicación posoperatoria tardía más frecuente tras una cirugía de catarata exitosa, estando asociada con disminución de la agudeza visual, deterioro de la sensibilidad al contraste y problemas de deslumbramiento que conllevan importantes repercusiones sociales, médicas y económicas. Diagnosticarla depende de la experiencia que tenga el médico para identificar dicha complicación posoperatoria. En la universidad de las ciencias informáticas fue creado un software llamado PANDOC capaz de cuantificar la opacidad de la cápsula posterior en imágenes provenientes del Óculos Pentacam. PANDOC no trabaja con imágenes provenientes de la lámpara de hendidura que es el equipo más comúnmente utilizado para diagnosticar la opacidad de la cápsula posterior. En el presente trabajo de diploma se realizó una búsqueda de técnicas de segmentación de imágenes médicas usando el toolbox de procesamiento digital de imágenes de Matlab, permitiendo elaborar un algoritmo para la detección de la opacidad de la cápsula posterior en las imágenes en retroiluminación provenientes de la lámpara de hendidura. El algoritmo está compuesto por 3 etapas fundamentales: captura, mejora y segmentación de la imagen, y se ha implementado en el software PANDOC dotándolo de una herramienta capaz de identificar las estructuras de opacidad en las imágenes en retroiluminación. La calidad con que el algoritmo detecta la opacidad de la cápsula posterior ha sido calculada según la métrica de precisión, arrojando resultados de hasta un 96% y demostrando que puede ser utilizado en la medicina para la detección de dicha enfermedad posoperatoria.

Currently the opacity of the posterior capsule is the postoperative complications more frequent late after a successful cataract surgery, being associated with decreased visual acuity, impaired contrast sensitivity and glare problems that have important social, medical and economic. Diagnose depends on the experience you have the physician to identify such postoperative complication. At the University of Information Science, he was created a software called Pandoc able to quantify the opacity of the posterior capsule in images from the Óculos Pentacam. Pandoc not work with images from the slit lamp is the equipment most commonly used to diagnose posterior capsule opacity. In this dissertation a search techniques segmentation of medical images using the toolbox of digital image processing of Matlab was made, allowing develop an algorithm for detecting the opacity of the posterior capsule in the images in backlight from the slit lamp. The algorithm is composed of three basic stages: capture, enhancement and image segmentation, and has been implemented in the Pandoc giving it a software tool capable of identifying the structures opacity backlit images. The quality with which the algorithm detects the opacity of the posterior capsule was calculated according to the measuring accuracy, yielding results of up to 96% and demonstrating that can be used in medicine for detection of said postoperative disease.