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RECONSTRUCCIÓN DE LA SUPERFICIE CORNEAL DEL OJO HUMANO MEDIANTE UN ALGORITMO EVOLUTIVO COMPUTACIONAL. APLICACIÓN A CASOS NO PATOLÓGICOS

 |    : /

ENERO 2024   -  Volumen: 99 -  Páginas: 85-92

DOI:

https://doi.org/10.6036/10998

Autores:

FRANCISCO L. SAEZ-GUTIERREZ
-
JOSE S. VELAZQUEZ
-
JORGE ALIO DEL BARRIO
-
JORGE ALIÓ
-
FRANCISCO CAVAS

Materias:

  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (ARTIFICIAL INTELLIGENCE / INTELIGENCIA ARTIFICIAL )

Descargas:   42

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   6 julio 2023

Fecha Evaluando :   7 julio 2023

Fecha Aceptación :   8 noviembre 2023

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Palabras clave:
Bioengineering, Corneal surface reconstruction, CAD, genetic algorithm
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

Cada vez más, el uso de técnicas de modelado geométrico en Oftalmología Aplicada es significativo en la caracterización de importantes
patologías de la córnea, como el Queratocono. Este artículo
presenta un novedoso método para la reconstrucción geométrica
de la superficie corneal a partir de topografía óptica utilizando
un algoritmo genético. Tradicionalmente, para obtener los coeficientes de la función de la superficie corneal, como el modelo de Navarro o los polinomios de Zernike, se han utilizado métodos de programación matemática como el de mínimos cuadrados. Este nuevo método utiliza la optimización mediante algoritmos genéticos
multivariables no dominados para obtener los coeficientes de la función superficial a partir de la nube de puntos obtenida con el dispositivo topógrafo corneal. Una vez realizada la reconstrucción, se representa la superficie mediante software CAD y se obtienen los parámetros morfogeométricos. La muestra experimental consistió
en 33 pacientes sanos, con edades comprendidas entre los 11 y los 63 años, y sin cirugías ni patologías oculares previas. Los datos topográficos se obtuvieron utilizando un tomógrafo Scheimpflug
Sirius (CSO, Italia). La optimización computacional se ejecutó en el entorno de software Matlab (Mathworks, EE.UU.). El nuevo método proporciona un error cuadrático medio (ECM) inferior a los obtenidos por los algoritmos de mínimos cuadrados o de programación no lineal. Así, los parámetros morfogeométricos obtenidos a partir de las córneas de los pacientes se ajustan mejor, permitiendo un mejor análisis de las condiciones clínicas reales.

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