[en] Dry eye syndrome is a symptomatic disease which affects a wide range of population, and has a negative impact on their daily activities. Its diagnosis is a difficult task due to its multifactorial etiology, and so there exist several clinical tests. One of these tests is the evaluation of the interference patterns of the tear film lipid layer. Guillon designed an instrument known as Tearscope Plus which allows clinicians to rapidly assess the lipid layer thickness, and also defined a grading scale composed of five categories. The classification into these five patterns is a difficult clinical task, especially with thinner lipid layers which lack color and/or morphological features. Furthermore, the subjective interpretation of the experts via visual inspection may affect the classification, and so a high degree of inter- and also intra- observer variability can be produced. The development of a systematic, objective computerized method for analysis and classification is thus highly desirable, allowing for homogeneous diagnosis and relieving the experts from this tedious task. The proposal of this research is the design of an automatic system to assess the tear film lipid layer patterns through the interpretation of the images acquired with the Tearscope Plus. On the one hand, a global methodology is presented to assess the tear film lipid layer by automatically classifying these images into the Guillon categories. The process is carried out using texture and color models, and machine learning algorithms. Then, this global methodology is optimized through the reduction of its computational complexity. Dimensionality reduction techniques are used in order to diminish the memory/time requirements with no degradation in performance. On the other hand, a local methodology is also presented to create tear film maps, which represent the local distribution of the lipid layer patterns over the tear film. The different automated assessments proposed save time for experts, and provide unbiased results which are not affected by subjective factors.

[es] El síndrome de ojo seco es una enfermedad sintomática que afecta a un amplio rango de la población, y tiene un impacto negativo en sus actividades diarias. Su diagnóstico es una tarea difícil debido a su etiología multifactorial, y por eso existen varias pruebas clínicas. Una de esas pruebas es la evaluación de los patrones interferenciales de la capa lipídica de la película lagrimal. Guillon dise˜nó un instrumento denominado Tearscope Plus para evaluar el grosor de la película lagrimal de forma rápida, y también definió una escala de clasificación compuesta de cinco categorías. La clasificación en uno de esos cinco patrones es una tarea clínica dificil, especialmente con las capas lipídicas más finas que carecen de características de color y/o morfológicas. Además, la interpretación subjetiva de los expertos mediante una revisión visual puede afectar a la clasificación, pudiendo producirse un alto grado de inter- e intra- variabilidad entre observadores. El desarrollo de un método sistemático y objetivo para análisis y clasificación es altamente deseable, permitiendo un diagnóstico homogéneo y liberando a los expertos de esta tediosa tarea. La propuesta de esta investigación es el diseño de un sistema automático para evaluar los patrones de la capa lipídica de la película lagrimal mediante la interpretación de las imágenes obtenidas con el Tearscope Plus. Por una parte, se presenta una metodología global para evaluar la capa lipídica de la película lagrimal mediante la clasificación automática de estas imágenes en una de las categorías de Guillon. El proceso se lleva a cabo mediante el uso de modelos de textura y color, y algoritmos de aprendizaje máquina. A continuación, esta metodología global se optimiza mediante la reducción de su complejidad computacional. Se utilizan técnicas de reducción de la dimensión para disminuir los requisitos de memoria/tiempo sin una degradación en su rendimiento. Por otra parte, se presenta una metodología local para crear mapas de la película lagrimal, que representan la distribución local de los patrones de la capa lipídica sobre la película lagrimal. Las diferentes evaluaciones automáticas que se proponen ahorran tiempo a los expertos, y proporcionan resultados imparciales que no están afectados por factores subjetivos.