Desarrollo de un sistema automático de discriminación del campo visual glaucomatoso basado en un clasificador Neuro-Fuzzy
Objetivo: Construir un sistema automático de clasificación del campo visual (CV), basado en reglas fuzzy, como herramienta de ayuda al diagnóstico de glaucoma. Método: Se analizaron 212 perimetrías blanco-blanco (OCTUPUS 123 programa G1X) correspondientes a 61 controles y 151 glaucomatosos (incipientes 49,0%, moderados 29,1% y avanzados 21,9%) de 198 pacientes. Criterios de inclusión (glaucomatosos): Agudeza visual >0,5, PIO <20 mm Hg (con tratamiento), refracción (<5D y experiencia perimétrica previa. Criterios de exclusión: mióticos, otra patología ocular que pudiera afectar la realización de la perimetría; Controles: Agudeza visual >0,5 sin patología ocular salvo defectos de refracción (refracción (5D). Un clasificador neuro-fuzzy (NEFCLASS) es un sistema formado por un conjunto de reglas fuzzy, obtenidas a partir de un proceso de aprendizaje, que pretende asignar a una entrada dada la clase de salida correspondiente. Inicialmente, se seleccionan las características de entrada, seguidamente, se construye una base de reglas a partir del conocimiento a priori existente y, finalmente, la etapa de aprendizaje, permite optimizar los parámetros del clasificador. Resultados: Utilizando como características de entrada los defectos medios, calculados en áreas específicas del CV, se obtuvieron cinco reglas que arrojaron unos valores de sensibilidad y especificidad del 96,0% y 93,4%, respectivamente. Conclusiones: La aplicación de técnicas neuro-fuzzy en la discriminación de campos visuales normales y glaucomatosos ofrece resultados muy competitivos frente a técnicas ya utilizadas en esta tarea (análisis discriminante y redes neuronales).
| Main Authors: | , , , , , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Sociedad Española de Oftalmología
2002
|
| Online Access: | http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0365-66912002001200006 |
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| Summary: | Objetivo: Construir un sistema automático de clasificación del campo visual (CV), basado en reglas fuzzy, como herramienta de ayuda al diagnóstico de glaucoma. Método: Se analizaron 212 perimetrías blanco-blanco (OCTUPUS 123 programa G1X) correspondientes a 61 controles y 151 glaucomatosos (incipientes 49,0%, moderados 29,1% y avanzados 21,9%) de 198 pacientes. Criterios de inclusión (glaucomatosos): Agudeza visual >0,5, PIO <20 mm Hg (con tratamiento), refracción (<5D y experiencia perimétrica previa. Criterios de exclusión: mióticos, otra patología ocular que pudiera afectar la realización de la perimetría; Controles: Agudeza visual >0,5 sin patología ocular salvo defectos de refracción (refracción (5D). Un clasificador neuro-fuzzy (NEFCLASS) es un sistema formado por un conjunto de reglas fuzzy, obtenidas a partir de un proceso de aprendizaje, que pretende asignar a una entrada dada la clase de salida correspondiente. Inicialmente, se seleccionan las características de entrada, seguidamente, se construye una base de reglas a partir del conocimiento a priori existente y, finalmente, la etapa de aprendizaje, permite optimizar los parámetros del clasificador. Resultados: Utilizando como características de entrada los defectos medios, calculados en áreas específicas del CV, se obtuvieron cinco reglas que arrojaron unos valores de sensibilidad y especificidad del 96,0% y 93,4%, respectivamente. Conclusiones: La aplicación de técnicas neuro-fuzzy en la discriminación de campos visuales normales y glaucomatosos ofrece resultados muy competitivos frente a técnicas ya utilizadas en esta tarea (análisis discriminante y redes neuronales). |
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