Desarrollo de un sistema automático de discriminación del campo visual glaucomatoso basado en un clasificador Neuro-Fuzzy

  1. J García-Feijoó
  2. EJ Carmona Suárez
  3. LM Gallardo
  4. M González Hernández
  5. A Fernández Vidal
  6. M González de la Rosa
  7. J Mira Mira
  8. J García Sánchez
Revista:
Archivos de la Sociedad Española de Oftalmologia

ISSN: 0365-6691

Any de publicació: 2002

Volum: 77

Número: 12

Pàgines: 669-676

Tipus: Article

DOI: 10.4321/S0365-66912002001200006 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAccés obert editor

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Objectius de Desenvolupament Sostenible

Resum

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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