[en] Purpose: The aim of this study was to analyze the relevance of asymmetry features between both eyes of the same patient for glaucoma screening using optical coherence tomography. Methods: Spectral-domain optical coherence tomography was used to estimate the thickness of the peripapillary retinal nerve fiber layer in both eyes of the patients in the study. These measurements were collected in a dataset from healthy and glaucoma patients. Several metrics for asymmetry in the retinal nerve fiber layer thickness between the two eyes were then proposed. These metrics were evaluated using the dataset by performing a statistical analysis to assess their significance as relevant features in the diagnosis of glaucoma. Finally, the usefulness of these asymmetry features was demonstrated by designing supervised machine learning models that can be used for the early diagnosis of glaucoma. Results: Machine learning models were designed and optimized, specifically decision trees, based on the values of proposed asymmetry metrics. The use of these models on the dataset provided good classification of the patients (accuracy 88%, sensitivity 70%, specificity 93% and precision 75%). Conclusions: The obtained machine learning models based on retinal nerve fiber layer asymmetry are simple but effective methods which offer a good trade-off in classification of patients and simplicity. The fast binary classification relies on a few asymmetry values of the retinal nerve fiber layer thickness, allowing their use in the daily clinical practice for glaucoma screening.

[es] Propósito: El objetivo de este estudio fue analizar la relevancia de las características de asimetría entre ambos ojos del mismo paciente para el cribado del glaucoma mediante tomografía de coherencia óptica (OCT). Método: Se utilizó la tomografía de coherencia óptica de dominio espectral para estimar el grosor de la capa de fibras nerviosas retinianas peripapilar en ambos ojos de los pacientes del estudio. Estas mediciones se recogieron en un conjunto de datos de pacientes sanos y con glaucoma. A continuación, se propusieron varias métricas para la asimetría en el grosor de la capa de fibras nerviosas de la retina entre los dos ojos. Estas métricas se evaluaron utilizando el conjunto de datos mediante la realización de un análisis estadístico para valorar su importancia como características relevantes en el diagnóstico del glaucoma. Por último, se demostró la utilidad de estas características de asimetría mediante el diseño de modelos supervisados de aprendizaje automático que pueden utilizarse para el diagnóstico precoz del glaucoma. Resultados: Se diseñaron y optimizaron modelos de aprendizaje automático, concretamente árboles de decisión, basados en los valores de las métricas de asimetría propuestas. El uso de estos modelos en el conjunto de datos proporcionó una buena clasificación de los pacientes (exactitud 88%, sensibilidad 70%, especificidad 93% y precisión 75%). Conclusiones: Los modelos de aprendizaje automático obtenidos basados en la asimetría de la capa de fibras nerviosas de la retina son métodos simples pero eficaces que ofrecen una buena compensación en la clasificación de los pacientes y la simplicidad. La rápida clasificación binaria se basa en unos pocos valores de asimetría del grosor de la capa de fibras nerviosas de la retina, lo que permite su uso en la práctica clínica diaria para el cribado del glaucoma.