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DETECCIÓN DE QUERATOCONO TEMPRANO MEDIANTE MODELADO 3D PERSONALIZADO Y ANÁLISIS DE SUS PARÁMETROS GEOMÉTRICOS

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MARZO 2019   -  Volumen: 94 -  Páginas: 175-181

DOI:

https://doi.org/10.6036/8895

Autores:

FRANCISCO CAVAS
-
DANIEL GARCIA FERNANDEZ-PACHECO
- FRANCISCO J. FERNANDEZ-CAÑAVATE -
JOSE S. VELAZQUEZ
- JOSE MIGUEL BOLARIN - MAURO TIVERON -
JORGE ALIÓ

Materias:

  • INDUSTRIAS DE LA INFORMACION Y DEL CONOCIMIENTO (CIENCIAS BIOLOGICAS Y DE LA SALUD )

Descargas:   261

Citas Web of Science:  3

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Fecha Recepción :   4 julio 2018

Fecha Evaluando :   6 julio 2018

Fecha Aceptación :   13 noviembre 2018


Palabras clave:
Modelado geométrico, Reconstrucción de la córnea, Diagnóstico, Scheimpflug, Diseño asistido por ordenador, Geometric Modelling, Cornea Reconstruction, Diagnosis, Scheimpflug, Computer-Aided Design
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El propósito de esta comunicación es evaluar si el análisis geométrico de un modelo de la córnea puede ser útil para detectar los casos incipientes de queratocono (KC) con agudeza visual normal mediante la discriminación de este análisis con respecto los casos normales.
El estudio incluyó un total de 286 sujetos (149 pacientes con ojos con sospecha KC con visión normal, con una edad media de 36,14 ± 10,28 años, y
137 pacientes con ojos normales, con una edad media de 34,38 ± 7,02 años).
Se realizó la reconstrucción y posterior análisis de un modelo virtual 3D de cada paciente a partir de los datos en bruto obtenidos del algoritmo de visión del tomógrafo corneal Sirius, el cual está basado en la tecnología Placido-Scheimpflug. Posteriormente fueron analizadas estadísticamente para ambos grupos las variables morfogeométricas extraídas de cada modelo de córnea. Finalmente, mediante el análisis de las curvas ROC se establecieron las variables más significativas y sus valores de corte. Trece de las catorce de las variables morfogeométricas medidas aportaron diferencias significativas entre los grupos (P <.05). El análisis de la capacidad de discriminación de las variables mediante la curva ROC presentó que seis de las variables modeladas obtuvieron un valor superior al 0.7. La desviación del ápex posterior arrojó la mayor área bajo la curva ROC (área: 0,856,
sensibilidad: 99,3%, especificidad: 98,5%). Otras métricas corneales, como el área del ápex por el plano sagital, el área de la superficie corneal anterior y el volumen corneal total, también presentaron una sensibilidad del 99,3%. El análisis de un modelo geométrico personalizado de la córnea demuestra ser una herramienta novedosa y útil en la práctica de la cirugía refractiva, ya que ofrece una excelente precisión en la detección de las deformaciones incipientes corneales en pacientes con sospecha de KC con agudeza visual normal.

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