Cálculos del Índice de Tortuosidad en Imágenes Retinales: Algunas Críticas que Surgen de Enfoques Comúnmente Utilizados
Autores: Martelli, Francesco; Giacomozzi, Claudia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Cálculos del Índice de Tortuosidad en Imágenes Retinales: Algunas Críticas que Surgen de Enfoques Comúnmente Utilizados
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Investigación
Imagenología retiniana
Tortuosidad vascular
Métricas
Imágenes de OCT
Microvasculatura
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Un creciente cuerpo de investigación en imagenología retinal está considerando recientemente medidas o índices de tortuosidad vascular, con definiciones y métodos derivados en su mayoría de la investigación cardiovascular. Sin embargo, la microvasculatura retinal tiene sus propias peculiaridades que deben ser consideradas para producir mediciones fiables. Este estudio analizó y comparó varias métricas derivadas (por ejemplo, TI, TI_prom, TI*CV) a través de cuatro flujos de trabajo computacionales existentes. Específicamente, la implementación de los modelos en dos imágenes críticas de OCT destacó las principales trampas de los métodos, que pueden fallar en diferenciar de manera fiable una imagen altamente tortuosa de una normal. Se describe en el artículo un enfoque tentativo y alentador para mitigar el problema en las mismas imágenes ejemplificativas de OCT, basado en el índice sugerido TI*CV.
Descripción
Un creciente cuerpo de investigación en imagenología retinal está considerando recientemente medidas o índices de tortuosidad vascular, con definiciones y métodos derivados en su mayoría de la investigación cardiovascular. Sin embargo, la microvasculatura retinal tiene sus propias peculiaridades que deben ser consideradas para producir mediciones fiables. Este estudio analizó y comparó varias métricas derivadas (por ejemplo, TI, TI_prom, TI*CV) a través de cuatro flujos de trabajo computacionales existentes. Específicamente, la implementación de los modelos en dos imágenes críticas de OCT destacó las principales trampas de los métodos, que pueden fallar en diferenciar de manera fiable una imagen altamente tortuosa de una normal. Se describe en el artículo un enfoque tentativo y alentador para mitigar el problema en las mismas imágenes ejemplificativas de OCT, basado en el índice sugerido TI*CV.