Biomarcadores de oclusiones venosas retinianas mediante estrategia de aprendizaje profundo aplicada en imágenes adquiridas por OCT angiografía
Autor: Gallego Suárez, Laura Juliana
Asesor: Quijano Nieto, Bernardo Alfonso
Fecha: 2023-02
Programa: Bogotá - Medicina - Especialidad en Oftalmología
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: Propósito: Desarrollar un método computacional basado en Deep Learning (DL) para detectar automáticamente biomarcadores de oclusiones de venas retinianas en imágenes adquiridas por angiografía por tomografía de coherencia óptica (OCT-A)
Diseño: Desarrollo de algoritmo para detectar biomarcadores de oclusiones de venas retinianas utilizando datos retrospectivos. (Texto tomado de la fuente)

Biomarcadores de oclusiones
venosas retinianas mediante
estrategia de aprendizaje profundo
aplicada en imágenes adquiridas por
OCT angiografía
Laura Juliana Gallego Suárez
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de medicina, Departamento de cirugía, Unidad de oftalmología
Bogotá, Colombia
2023Biomarcadores de oclusiones
venosas retinianas mediante
estrategia de aprendizaje profundo
aplicada en imágenes adquiridas por
OCT angiografía
Laura Juliana Gallego Suárez
Tesis o trabajo de investigación presentada(o) como requisito parcial para optar al título
de:
Especialista en oftalmología
Director:
Bernardo Alfonso Quijano Nieto.
Médico Oftalmólogo
Supraespecialista en Retina y Vítreo.
Asesor Temático
Oscar Julián Perdomo Charry
Ingeniero Electrónico. M.Sc, Ph.D. Ingeniería de Sistemas y Computación.
Líder Ophthalmic Images. MindLab. Universidad Nacional de Colombia.
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de medicina, Departamento de cirugía, Unidad de oftalmología
Bogotá, Colombia
2023Y todo lo que hagan, de palabra o de obra,
háganlo en el nombre del Señor Jesús, dando
gracias a Dios el Padre por medio de él.
(Colosenses 3:17)
“My soul is painted like the wings of butterflies
Fairy tales of yesterday, will grow but never die
I can fly, my friends
The show must go on…”
Bryan May-QueenVII
Declaración de obra original
Yo declaro lo siguiente:
He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.
«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al
respeto de los derechos de autor. Esta disertación representa mi trabajo original, excepto
donde he reconocido las ideas, las palabras, o materiales de otros autores.
Cuando se han presentado ideas o palabras de otros autores en esta disertación, he
realizado su respectivo reconocimiento aplicando correctamente los esquemas de citas y
referencias bibliográficas en el estilo requerido.
He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de
autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de
texto).
Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida
por la universidad.
________________________________
Laura Juliana Gallego Suárez
Fecha 20/01/2023VIII
Biomarcadores de oclusiones venosas retinianas mediante estrategia de
aprendizaje profundo aplicada en imágenes adquiridas por OCT angiografía
Resumen
Biomarcadores de oclusiones de venas retinianas mediante una estrategia de
aprendizaje profundo aplicada a imágenes obtenidas por angiografía OCT.
Propósito: Desarrollar un método computacional basado en Deep Learning (DL) para
detectar automáticamente biomarcadores de oclusiones de venas retinianas en imágenes
adquiridas por angiografía por tomografía de coherencia óptica (OCT-A)
Diseño: Desarrollo de algoritmo para detectar biomarcadores de oclusiones de venas
retinianas utilizando datos retrospectivos.
Participantes: Se utilizaron imágenes de las capas superficial, profunda, en face,
coriocapilar y retina externa a coriocapilar (ORCC) obtenidas de 254 pacientes atendidos
en dos centros oftalmológicos para entrenar y probar un modelo de inteligencia artificial
(IA).
Métodos: Las exploraciones de OCT-A se anotaron manualmente con cuatro
biomarcadores (BM): interrupción del plexo capilar perifoveal, áreas de no perfusión
(NPA), tortuosidad vascular y espacios cistoides. Posteriormente, se proporcionó
segmentación e identificación para construir y entrenar el modelo DL utilizando redes
neuronales convolucionales profundas. Principales medidas de resultado: tasa de
detección e índice Jaccard
Resultados: La tasa de detección del modelo para disrupción del plexo capilar perifoveal,
áreas de no perfusión (NPA), tortuosidad vascular y espacios cistoides fue del 93%, 92%,
91% y 84% respectivamente. Los valores del índice de Jaccard fueron 0,85, 0,77, 0,72 y
0,73 respectivamente
Conclusión: El modelo de DL propuesto puede identificar con buen rendimiento cuatro
biomarcadores de oclusiones de venas retinianas en imágenes OCT-A
Palabras clave: Inteligencia artificial, aprendizaje profundo, oclusión venosa retiniana,
angiografía por tomografía de coherencia óptica.Lista de tablas IX
Abstract
Biomarkers of retinal vein occlusions using a deep learning strategy applied to
images obtained by OCT angiography.
Purpose: To develop a computational method based on Deep Learning (DL) to
automatically detect biomarkers of retinal vein occlusions in images acquired by optical
coherence tomography angiography (OCT- A)
Design: Algorithm development for detect biomarkers of retinal vein occlusions using
retrospective data.
Participants: Images of the superficial, deep, en face, choriocapillaris and outer retina
to choriocapillaris (ORCC) layers obtained from 254 patients attended in an Ophthalmology
Clinic were used to train and test an artificial intelligence (AI) model.
Methods: The OCT-A scans were manually annotated with four biomarkers (BMs):
disruption of the perifoveal capillary plexus, non-perfusion areas (NPAs), vascular
tortuosity and cystoid spaces. Segmentation and identification were subsequently provided
to build and training the DL model using Deep Convolutional Neural Networks (DNN)
Main Outcome Measures: detection rate and jaccard index
Results: The detection rate of the model for disruption of the perifoveal capillary plexus,
non-perfusion areas (NPAs), vascular tortuosity and cystoid spaces were 93%, 92%, 91%
and 84% respectively. The Jaccard index values were 0.85, 0.77, 0.72 and 0.73
respectively
Conclusion: The proposed DL model may identify with good performance four biomarkers
of retinal vein occlusions in OCT-A images
Key words: Artificial intelligence, machine learning, retinal vein occlusion, optical
coherence tomography angiography.Contenido XI
Contenido
Resumen ..................................................................................................................... VII
Abstract ..................................................................................................................... VIII
Lista de figuras............................................................................................................. XI
Lista de tablas............................................................................................................. XII
Lista de Símbolos y abreviaturas ................................................................................ XIII
Introducción................................................................................................. 1
1. Marco Teórico.............................................................................................. 3
2. Objetivos .................................................................................................... 12
2.1 Objetivo General ...................................................................................................... 12
2.2 ObjetivosEspecíficos ............................................................................................... 12
3. Metodología ............................................................................................... 13
3.1 Diseño de Estudio ..................................................................................................... 13
3.2 Ubicación Espaciotemporal ................................................................................... 14
3.3 Definición de la población........................................................................................ 15
3.4 Manejo de las imágenes ........................................................................................... 15
3.5 Desarrollo del Algoritmo de Inteligencia Artificial .................................................16
3.6 Muestra para la validación del modelo ................................................................... 17
4. Consideraciones éticas ............................................................................... 19
5. Resultados ................................................................................................. 23
6. Discusión.................................................................................................... 29
7. Conclusiones y recomendaciones................................................................ 32
Bibliografía............................................................................................. 33Contenido XII
Lista de figuras
Pág.
Figura 3.5.1: Procesamiento de imágenes para el reconocimiento automatizado de
biomarcadores.……………………………………………………………………………... 16
Figura 5.1: Fases del desarrollo del modelo……………………………………………. 23
Figura 5.2: segmentación de plexo capilar perifoveal y predicciones..……………… 24
Figura 5.3: segmentación de espacios cistoides y predicciones…………………….. 25
Figura 5.4: segmentación de áreas de no perfusión y predicciones………………... 26
Figura 5.5: segmentación de tortuosidad vascular y predicciones………………….. 27
Figura 5.6 .Diagrama de cajas y bigotes del índice de Jaccard de cada biomarcador. 28Lista de tablas XIII
Lista de tablas
Pág.
Tabla 5.1: Porcentaje de detección e índice de Jaccard………………………………… 28Introducción
Las oclusiones venosas de la retina son una causa común de reducción de agudeza visual
con complicaciones como edema macular, isquemia retiniana y neovascularización
secundaria, llegando a afectar a cerca de 16 millones de personas a nivel mundial (1),con
una prevalencia del 2,1% en la población general mayor de 40 años (2), con reportes de
hasta 4,6% en mayores de 80 años (3,4), asociándose frecuentemente a pérdida de visión
(5), y con ello a un número de sesiones de diagnóstico y tratamiento con impacto en calidad
de vida y costos tanto para pacientes como para los sistemas de salud (6).
La medicina y la salud digital anuncian la era de avances tecnológicos como el uso de
aplicaciones, tecnología portátil, monitoreo remoto, telemedicina, herramientas de
comunicación, y otros dispositivos de diagnóstico para lograr una calidad de atención más
óptima y una respuesta más oportuna a cualquier situación que permitan apoyar los
procesos de prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades, así como el acceso
y lectura oportuna de exámenes diagnósticos (7,8).
Tradicionalmente la angiografía fluoresceínica (AF) se ha considerado el estándar de oro
para la evaluación de la vasculatura retiniana y cuantificación del compromiso isquémico.
No obstante, tiene limitaciones para la visualización de estructuras a nivel capilar, además
de ser una imagen bidimensional donde se dificulta considerar la estratificación de la retina
y coroides (9). Recientemente, la angiografía por tomografía de coherencia óptica (OCT-
A) ha cobrado relevancia al dar la opción de analizar en detalle y segmentar las capas de
la retina permitiendo una mejor evaluación de los plexos vasculares, convirtiéndose en una
alternativa interesante al ser un examen no invasivo y que no presenta los efectos
secundarios potenciales que presenta la angiografía, junto con otras ventajas como
tridimensionalidad y menor tiempo para la adquisición de las imágenes (10).2 Introducción
La inteligencia artificial es un novedoso campo de estudio de gran interés, que mediante
el desarrollo informático, tiene como objetivo permitir la realización de tareas usualmente
realizadas por humanos, representando uno de los recursos con mayor crecimiento e
impacto en diversas áreas de la medicina (11), siendo la oftalmología uno de los campos
con resultados interesantes, al permitir reconocer diferentes hallazgos en imágenes
diagnósticas, con la finalidad de conducir a la identificación y clasificación de
enfermedades oculares (12).
La investigación de las oclusiones venosas de la retina con imágenes de OCT-A es un
campo en constante crecimiento, donde se han descrito algunos hallazgos como áreas de
no perfusión, tortuosidad vascular, formación de vasos colaterales, dilataciones de los
plexos, y espacios cistoides (13), planteando un escenario interesante de búsqueda de
biomarcadores a investigar con estrategias de inteligencia artificial.
El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un algoritmo, haciendo uso de redes
neuronales convolucionales y estrategias de deep learning, que permita identificar
biomarcadores de oclusiones venosas retinianas.1. Marco teórico
Las oclusiones venosas de la retiniana (OVR) son la causa más común de enfermedad
vascular retiniana luego de la diabetes mellitus, siendo el edema macular secundario la
causa más importante de discapacidad visual (14). Las OVR han sido reconocida como
una entidad desde 1855, pero muchos aspectos de la patogenia y el tratamiento de este
trastorno siguen siendo inciertos (6).
Las OVR se clasifican según el lugar donde se localiza la oclusión. La oclusión de la vena
central de la retina al nivel del nervio óptico se conoce como oclusión de la vena central de
la retina (OVCR), mientras que la obstrucción en cualquier rama más distal de la vena
retiniana se conoce como oclusión de rama (BRVO). La ubicación de la oclusión influye en
la patogenia, la presentación clínica y el tratamiento (15).
La oclusión de vena central se divide en dos categorías: no isquémica (perfundida) e
isquémica (no perfundida). La OVCR no isquémica es la más común y representa
alrededor del 70% de los casos, donde la agudeza visual mejor corregida (MAVC) suele
ser mejor que 20/200. Las características de la OVCR no isquémica incluyen buena
agudeza visual, defecto pupilar leve o nulo y cambios visuales leves. La oclusión de la
vena central retiniana no isquémica también puede denominarse retinopatía por estasis
parcial, perfundida o venosa (16).
La OVCR isquémica puede ser primaria o presentarse como progresión de una oclusión
no isquémica, aunque no es común. Aproximadamente la mitad se resuelve sin tratamiento
o intervención. La oclusión isquémica de la vena central de la retina tiene un pronóstico4
visual mucho más bajo y representa aproximadamente el 30% de los casos. Alrededor del
90% de los pacientes con agudeza visual inferior a 20/200 tienen oclusión de la vena
central retiniana isquémica. La oclusión isquémica de la vena central de la retina conlleva
un peor pronóstico y se define por tener al menos 10 áreas de no perfusión capilar
retiniana. Otros nombres para la oclusión isquémica de la vena central de la retina incluyen
retinopatía hemorrágica, no perfundida o completa (16,17).
Las OVR son esencialmente dadas por un bloqueo de una parte de la circulación venosa
que drena la retina. Con el bloqueo, la presión se aumenta en los capilares, lo que lleva a
hemorragia y pérdida de líquido y sangre. Esto puede provocar edema macular con fugas
cerca de la mácula. La isquemia macular ocurre cuando estos capilares, que suministran
oxígeno a la retina, manifiestan fuga y falta de perfusión. Luego ocurre la
neovascularización, un nuevo crecimiento anormal de vasos sanguíneos, que puede
resultar en glaucoma neovascular, hemorragia vítrea y, en casos tardíos o graves,
desprendimiento de retina. La morbilidad visual y la ceguera en las OVR son el resultado
de edema macular, hemorragia retiniana, isquemia macular y glaucoma neovascular
(5,18). Tanto en la OVCR isquémica como en la no isquémica, se produce un bloqueo de
la vena retiniana, pero el tipo no isquémico es capaz de mantener un mejor flujo sanguíneo
relativo a la retina a través de colaterales (19).
La formación de trombos intraluminales en las OVR se asocia con estasis venosa, lesión
endotelial e hipercoagulabilidad de la tríada de Virchow. En la OVCR, la vena suele estar
ocluida por la formación de un trombo que consta de fibrina y plaquetas en el nivel de la
lámina cribosa o posterior al mismo. Por otra parte, el factor desencadenante de la BRVO
suele ser la compresión de la vena adyacente por las arterias retinianas ateroscleróticas
en el sitio del cruce arteriovenoso, lo que provoca un flujo turbulento y estasis venosa (18).
En cuanto a la epidemiología, la mayoría de los pacientes con OVCR son mayores de 65
años, siendo más frecuentemente casos unilaterales, con aproximadamente 6% -14% de
los casos bilaterales (20). Un estudio realizado en Taiwán en 2008 observó una variación
estacional de OVCR, con una incidencia máxima durante el mes de enero (21)Marco teórico 5
Respecto a la BRVO es 3 veces más común que CRVO. Los hombres y las mujeres se
ven afectados por igual, con la mayor parte de las presentaciones entre los 60 y los 70
años (15,20).
La OCT-A es una técnica no invasiva que se ha introducido en los últimos años para
detectar patología oftalmológica. Su uso, cada vez mayor para detectar anomalías
retinianas, puede atribuirse a sus ventajas sobre la AF estándar de referencia, aunque
ambas técnicas se pueden utilizar en asociación. Las ventajas de OCT-A incluyen su
independencia del tinte, su capacidad para producir imágenes de los vasos retinianos y
coroideos con resolución de profundidad que producen imágenes de diferentes capas
vasculares de la retina y la mejor delimitación de la zona avascular foveal (22). Las
desventajas incluyen la falta de datos de pacientes normalizados, problemas de proyección
de artefactos y su incapacidad para detectar lesiones de bajo flujo o condiciones
patológicas. Sin embargo se ha buscado hacer estas situaciones cada vez menos
frecuentes debido a estrategias de corrección de artefactos (23).
Algunos de los hallazgos descritos en OCT-A en oclusiones venosas de la retina son las
áreas de no perfusión (ANP) (24), que son regiones sin capilares perfundidos visibles,
notándose más extensas en el plexo superficial profundo en comparación con el superficial
y siendo más visibles con OCT-A que con AF (25–29). Otros hallazgos son tortuosidad
vascular, formación de vasos colaterales (o anastomosis venovenosa) que se observan
tanto en CRVO y BRVO (30), alteraciones en el plexo capilar perifoveal (28,31,32),
dilataciones del plexo capilar y dilatación venosa (31), microaneurismas , espacios
cistoides y hemorragias intrarretinianas (25). Algunos hallazgos cuantitativos que se han
descrito son la densidad vascular foveal y perifoveal, medición de las áreas de no perfusión
( considerándose el parámetro más significativo asociado con agudeza visual y
sensibilidad macular en microperimetría) (33) y medición de la zona avascular foveal
(34,35).6
La inteligencia artificial descrita como la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas
inteligentes, nació oficialmente en 1956. El término se aplica a una amplia gama de
elementos de la medicina, como la robótica, el diagnóstico médico, las estadísticas
médicas, y biología humana (11). Posee dos ramas: virtual y física.
La primera incluye enfoques informáticos desde la gestión de la información de aprendizaje
profundo hasta el control de los sistemas de gestión de la salud, incluidos los registros de
salud electrónicos y la orientación activa de los médicos en sus decisiones de
tratamiento. Este componente está representado por Machine Learning, (también llamado
Deep Learning) que se representa por algoritmos matemáticos que mejoran el aprendizaje
a través de experiencia. Estas redes artificiales se disponen a manera de capas
consecutivas que presentan características diversas de la información, a las cuales se
aplican funciones matemáticas para el procesamiento de los datos y el aprendizaje
autónomo con capacidad de jerarquizar la información brindada, simulando la sinapsis en
el sistema nervioso.
Hay tres tipos de algoritmos: (i) no supervisados (capacidad para encontrar patrones), (ii)
supervisado (clasificación y algoritmos de predicción basados en ejemplos anteriores), y
(iii) aprendizaje por refuerzo (uso desecuencias de recompensas y castigos para formar
una estrategia para operación en un espacio de problema específico) (11,36).
La rama física está mejor representada por los robots que se utilizan para ayudar al
paciente o al cirujano que lo atiende. También incorporados en esta rama están los
nanorobots dirigidos, un nuevo sistema único de administración de fármacos. Las
complejidades sociales y éticas de estas aplicaciones requieren mayor reflexión, prueba
de su utilidad médica, valor económico y desarrollo de estrategias interdisciplinarias para
su aplicación más amplia (11).
Uno de los campos con importante crecimiento en la aplicación de inteligencia artificial ha
sido indudablemente el de imágenes diagnósticas, donde en oftalmología se destaca,Marco teórico 7
particularmente en el campo de retina, inicialmente con el análisis de imágenes fondo de
ojo (12)y más recientemente con adquiridas por tomografía de coherencia óptica (37). Las
aplicaciones más representativas de la inteligencia artificial en el campo de las imágenes
diagnósticas incluyen: interpretación de imágenes mediante la identificación de hallazgos
clave de un estudio diagnóstico y la comparación de hallazgos en diferentes estudios de
un mismo paciente o entre diferentes pacientes; fundamento diagnóstico, mediante la
identificación de las causas subyacentes de un hallazgo imagenológico y la capacidad de
integrarlo con información clínica, estableciendo un grupo de posibles diagnósticos
diferenciales; elaboración de informes, mejorando la velocidad, sintaxis y calidad del
informe de forma estructurada y contextualizada (8).
Al sistema se le presenta información de entrada, de forma análoga a una aferencia o
estímulo visual codificado en una matriz numérica, que la máquina integra y procesa para
producir una información de salida de interés, de forma análoga a una eferencia. Para el
caso específico de imágenes adquiridas por OCT A se pueden aplicar redes neuronales
que identifiquen la información de entrada a través de píxeles y voxeles y les asignen una
codificación numérica (38)(38) Estos códigos le permiten a la red generar convoluciones,
es decir definir límites de las estructuras adyacentes que hacen parte del área macular, y
nuevamente darles codificaciones numéricas. Este proceso se repite de forma tal que el
algoritmo de la red neuronal sea capaz de discriminar las capas retinianas y hallazgos,
segmentarlos, identificar texturas, tamaños, formas, contornos y que finalmente sea capaz
de emitir clasificaciones. Al hacer parte del aprendizaje de máquinas el algoritmo tiene la
capacidad de aprender sobre su ejecución a partir de las validaciones realizadas, dando
lugar a una curva de aprendizaje que puede ser tanto positiva como negativa (8).
En los últimos años, ha aumentado significativamente el interés por desarrollar modelos
para la detección automática de síntomas clínicos y la clasificación de enfermedades
oculares, lo que ha llevado a investigadores de todo el mundo a publicar continuamente
sus métodos y bases de datos o conjuntos de datos asociados para el estudio de diferentes
patologías oculares y grupos de pacientes, equipos de adquisición y resolución de
imágenes. Es probable que estos conjuntos de datos se adquieran y los modelos se8
entrenen para desarrollar tareas específicas de interés. Estos conjuntos de datos son
susceptibles de ser obtenidos y son usados para entrenar un modelo para desarrollar
tareas específicas de interés (39).
El Deep learning ha demostrado una evolución sobresaliente para la detección
automatizada de enfermedades oculares que alivia y acelera el proceso diagnóstico del
oftalmólogo, de forma especial con el reconocimiento de enfermedades retinianas (40).
Entre los enfoques de arquitectura de redes neuronales más útiles para el procesamiento
de imágenes de retina figuran sistemas de segmentación de características como DRIU y
modificado para imágenes adquiridas por tomografía de coherencia óptica como SEUnet,
de decodificación y clasificación de pixeles en capas y fluidos como UNet y RelayUnet, de
discriminación de datos segmentados de forma manual y automatizada como Pix2Pix, y
de optimización de resultados de algoritmos mediante aplicación de filtros para el
mejoramiento y procesamiento de imágenes como GoogLeNet, ResNEt y BM3D (41,42).
U-Net es una red totalmente convolucional aplicada a la segmentación de imágenes
biomédicas, que se compone del codificador, el módulo de cuello de botella y el
decodificador. El U-Net ampliamente utilizado cumple con los requisitos de segmentación
de imágenes médicas por su estructura en forma de U combinada con información de
contexto, velocidad de entrenamiento rápida y una pequeña cantidad de datos
utilizados. La red aplica la parte efectiva de cada convolución: el mapa de segmentación
contiene solo píxeles y el contexto completo de los píxeles se puede obtener en la imagen
de entrada. Este método permite una segmentación perfecta en imágenes arbitrariamente
grandes utilizando estrategias de mosaico superpuestas cruciales, sin las cuales la
resolución estará limitada (43,44).
U-Net modifica y amplía la red totalmente convolucional (FCN), lo que la hace funcionar
con muy pocas imágenes de entrenamiento y produce una segmentación más precisa. La
idea principal es reemplazar la red de reducción general con capas secuenciales y la
operación de agrupación está relacionada con el operador de muestreo descendente, que
se complementa con el operador de muestreo ascendente. Por lo tanto, la resolución de laMarco teórico 9
salida aumenta con estas capas. La alta resolución de la ruta contratada se combina con
la salida muestreada para la localización. Por lo tanto, las capas convolucionales
secuenciales podrían estudiar características finas y dar como resultado una segmentación
más precisa (43,45).
Desde que se propuso U-Net, su estructura de red de codificador-decodificador-salto ha
inspirado una gran cantidad de medios de segmentación en imágenes médicas. Las
tecnologías de aprendizaje profundo como el mecanismo de atención, el módulo denso, la
mejora de características, la mejora de la función de evaluación y otras estructuras básicas
se han introducido en la segmentación de imágenes médicas y se han adoptado
ampliamente. Estas variaciones de las redes de aprendizaje profundo relacionadas con U-
Net están diseñadas para optimizar los resultados al mejorar la precisión y la eficiencia
informática de la segmentación de imágenes médicas mediante el cambio de estructuras
de red y la adición de nuevos módulos (43,46).
Un aspecto relevante es la forma de cuantificar el rendimiento de estas redes. El índice de
Jaccard , también conocido como el coeficiente de similitud de Jaccard , es una estadística
que mide la similitud entre conjuntos de muestras finitas y se define como el tamaño de
la intersección dividido por el tamaño de la unión de los conjuntos de muestras (47).
Cuando se utiliza para atributos binarios, el índice de Jaccard es muy similar al coeficiente
de coincidencia simple (SMC). La principal diferencia es que el SMC tiene el término
M00,en su numerador y denominador, mientras que el índice Jaccard no. Por lo tanto, el
SMC cuenta tanto las presencias mutuas (cuando un atributo está presente en ambos
conjuntos) como la ausencia mutua (cuando un atributo está ausente en ambos conjuntos)
como coincidencias y lo compara con el número total de atributos en el universo, mientras
que el índice de Jaccard solo cuenta la presencia mutua como coincidencias y lo compara
con el número de atributos que han sido elegidos por al menos uno de los dos conjuntos
(48).10
El uso de inteligencia artificial para detectar alteraciones en OCT-A y buscar entender
mejor las redes vasculares retinianas es un tema novedoso (49), con pocas publicaciones
hasta el momento en el tema de oclusiones venosas retinianas. Hasta el momento solo se
encuentra documentado una publicación. En esta, Nagasato et al (50)mediante el uso de
aprendizaje profundo, buscan detectar de forma automatizada áreas de no perfusión
causadas por oclusiones venosas, proponiendo un modelo donde el rendimiento de la red
neuronal convolucional fue mejor, con una diferencia estadísticamente significativa, que
los modelos vectoriales en todos los parámetros evaluados, así como superior a los
oftalmólogos en patrones de especificidad, tiempo en promedio requerido y área bajo la
curva.
Lo anterior plantea un escenario interesante para identificar biomarcadores de oclusiones
venosas retinianas ( oclusión de vena central de la retina y oclusión de rama) con
estrategias de aprendizaje profundo y busca dar continuidad a la línea de investigación
fruto de la alianza académica de la sección de retina y vítreo de la unidad de oftalmología
de la Universidad Nacional de Colombia y la plataforma de investigación en inteligencia
artificial MindLab del departamento de ingeniería de sistemas e industrial de la Universidad
Nacional de Colombia que ha tenido hasta el momento hallazgos importantes en el campo
de OCT y OCT-A.2. Objetivos
2.1 Objetivo general
Crear un algoritmo automatizado para la detección de biomarcadores de oclusiones
venosas retinianas usando estrategia de deep learning en imágenes adquiridas por OCTA
2.2 Objetivos específicos
Impactar en la oportunidad de diagnóstico etiológico rápido y oportuno de oclusiones
vasculares de la retina a través de una estrategia automatizada que alivie el proceso
realizado manualmente por un oftalmólogo, facilitando la consecución de información útil
para la orientación terapéutica temprana y mejoría en el pronóstico visual.
Generar conocimiento académico en las áreas de imagen diagnóstica multimodal para
patologías retinianas prevalentes y en el campo de la informática médica.
Construir un algoritmo con arquitectura susceptible de ser alimentada y modificada para la
generación de nuevos resultados que perfeccionen el rendimiento diagnóstico en
oclusiones venosas, así como en otras áreas de interés para diferentes patologías
retinianas.3. Metodología
3.1 Diseño de Estudio
Estudio de diseño y validación de un algoritmo de inteligencia artificial para la identificación
de biomarcadores mediante el análisis retrospectivo y procesamiento de imágenes de OCT
A obtenidas a partir de bases de datos de un centro oftalmológico
3.2 Ubicación Espaciotemporal
Las imágenes diagnósticas incluidas en el estudio hacen parte de la base de datos de
OCT-A de Clínica de Ojos y clínica oftalmológica Colsubsidio en Bogotá, obtenidas
durante el periodo comprendido entre enero 2021 y octubre de 2022 en el equipo Cirrus
5000.14 Metodología
3.3 Criterios de selección:
Inclusión:
Imágenes de pacientes adultos (mayores de 18 años), con impresión diagnóstica clínica
de oclusión venosa de la retina ( rama o vena central de la retina) sin antecedente de
tratamientos previos que cuente con imágenes de OCT-A
Exclusión
Imágenes de inadecuada calidad que no permitan una adecuada valoración
Pacientes con otras patologías que provoquen edema macular (retinopatía diabética,
degeneración macular asociada a la edad, retinopatía hipertensiva y coriorretinopatía
central serosa como causas frecuentes)
3.4 Manejo de las imágenes:
Se tomaron imágenes de los plexos superficial, profundo, en face, coriocapilar y de retina
externa-coroides de OCT-A de 254 pacientes con oclusión venosa de la retina. Estas
fueron marcadas manualmente, a través de la plataforma digital Labelbox. En ellas se
segmentaron los biomarcadores de alteración del plexo capilar perifoveal, espacios
cistoides, áreas de no perfusión y tortuosidad vascular. Para proteger la seguridad y
privacidad de los pacientes, previo al análisis todas las imágenes fueron desidentificadas.
La aprobación de este estudio fue otorgada por el Comité de Ética de la Facultad de
Medicina de la Universidad Nacional de Colombia (Acta de Evaluación No. 012-12).Metodología 15
3.5 Desarrollo del Algoritmo de Inteligencia Artificial
El algoritmo se desarrolló mediante la realización de tres fases consecutivas:
La primera fue de entrenamiento del modelo, mediante alimentación del sistema con las
imágenes de OCT-A recolectadas. El 70% de estas imágenes fueron debidamente
segmentadas y clasificadas. Los biomarcadores fueron codificados como etiquetas, y
mediante el programa de segmentación digital de Labelbox los hallazgos fueron marcados
de forma manual, con diferentes colores para cada uno de ellos en cada imagen adquirida
y destinada para esta fase.
La segunda fase, fase de validación, uso el 20% de las imágenes recolectadas y
analizadas. En esta se realizó procesamiento de la información mediante el uso de redes
neuronales que se perfeccionan para la creación de un algoritmo final. A su vez esta
segunda fase tiene dos etapas que fueron conducidas por los ingenieros expertos de
MindLab:
Pre-procesamiento: consiste en la extracción de la región de interés de los scans
adquiridos por OCT A, ajustando el tamaño de la imagen a una resolución de 256x256
pixeles, manteniendo el aspecto original y realizando transformaciones de aumento de la
imagen para la identificación subsecuente de los diferentes filtros o etiquetas,
correspondientes a los biomarcadores a evaluar.
Procesamiento: integración del modelo ensamblado con las redes neuronales
convolucionales modificadas de UNet, para crear el algoritmo definitivo. La selección de
estas redes neuronales obedece a que corresponden a las de mejor rendimiento para la
identificación de diferentes biomarcadores evaluados en estudios previos, de acuerdo a la
revisión de la literatura detallada en el marco teórico.
La tercera fase, fase de prueba, uso el 10% de las imágenes, estimando el rendimiento del
modelo mediante el cálculo del porcentaje de detección y el índice de Jaccard
En la figura 3.5.1 se muestra el proceso de desarrollo del algoritmo de inteligencia artificial.16 Metodología
Figura 3.5.1: Procesamiento de imágenes para el reconocimiento automatizado de
biomarcadores.
3.6 Definición de la muestra
Para el tamaño de muestra de validación, se realizó un análisis de sensibilidad para
tamaño para exactitud del algoritmo, siguiendo los siguientes parámetros y supuestos:
• Sensibilidad y especificidad del modelo mayor de 80%
• Error marginal 5-10%
• Nivel de confianza del 95%
• Proporción prevalencia: 20-52%
Se calculó un tamaño de muestra de mínimo 118 hasta 819 imágenes.
3.7 Control de sesgos:
Existen múltiples sesgos que pueden ocurrir en estudios de concordancia y en estudios de
prueba diagnóstica, los cuales se sintetizan a continuación y se relacionan con los
respectivos métodos para la prevención:Metodología 17
Selección y tamaño de muestra:
Teniendo en cuenta la curva de aprendizaje del algoritmo y el número de
imágenes etiquetadas para su calibración inicial se realizó una consulta previa
con los ingenieros de sistemas participantes y asesores temáticos para el
proyecto, para poder estimar de esta forma los estudios necesarios y la
proporción de imágenes suficientes para el umbral.
Enmascaramiento en la interpretación de las pruebas:
Considerando que la falta de enmascaramiento sobreestima el rendimiento de la prueba
diagnóstica, tomó mayor relevancia la necesidad de cegar al oftalmólogo de la información
clínica y paraclínica.4. Consideraciones éticas
Este estudio se llevó a cabo cumpliendo las normas éticas expuestas en la
declaración de Helsinki, así como lo estipulado en la Resolución Nº 008430
de 1993 del Ministerio de Salud de Colombia (23) y en el Consejo de
Organizaciones Internacionales de las Ciencias Médicas (CIOMS)
Cabe resaltar que este proyecto cumple con todos los criterios de la
investigación científica en términos de formulación del problema basado en
el conocimiento científico actual, sigue una metodología científica
preestablecida que protege los intereses de los participantes y un análisis
de resultados libre de conflictos de intereses por parte de los investigadores.
Según la legislación nacional consignada en el artículo 11 de la Resolución
08430 de 1993 esta investigación es clasificada sin riesgo.
Sobre la protección de la información en cumplimiento a lo dispuesto en la
Ley estatutaria 1581 de 2012, los datos utilizados para la realización de la
investigación estuvieron bajo la responsabilidad y custodia de los
investigadores, con la protección de uso de claves informáticas personales
y el acceso único con fines pertinentes a la investigación. Se consideran
datos sensibles los datos biométricos y relativos a la salud, por lo tanto,
según las disposiciones del Artículo 6, parágrafo e, al tener una finalidad
histórica, estadística o científica, se adoptaron las medidas conducentes a
la supresión de identidad de los titulares manteniendo los principios de
acceso y circulación restringida, seguridad y confidencialidad.20 Consideraciones éticas
Se declara que por ninguna razón se publicaran las identificaciones de los
participantes del estudio, a menos que la persona de su autorización escrita,
que las conclusiones no se referirán a personas en particular sino al grupo
objeto, y que la retroalimentación y conclusiones derivadas de esta
investigación serán entregadas a la IPS y a los participantes que así lo
requieran.
Para el ocultamiento de los datos en las imágenes diagnósticas se usó la
opción de anonimización de datos y se exportaron las imágenes en formato
JPEG y denominadas con el código único asignado. Los formatos de imagen
obtenidos tienen un respaldo en medio magnético (disco duro externo
Toshiba cifrado en formato MacOS con clave) al que solo tienen acceso los
investigadores.
De tal forma, en ningún momento para la recolección y el análisis de los
datos los participantes tuvieron acceso a datos de las personas
involucradas. Y a partir de las etapas de análisis ningún participante
necesito acceder a los datos personales o las imágenes.
Para la recolección de datos de investigación, la información de todas las
variables se obtiene de una fuente secundaria, por lo tanto, no se requiere
de la realización de consentimiento informado.
El autor, tutor y asesores temáticos de este proyecto declaran no tener
conflicto de intereses:
- Financiero, no hay vínculos o intereses de tipo financiero con la
industria del sector de la salud o con los sujetos de investigación.
- Intelectuales o de pertenencia.
- Familiares, sin vinculación hasta el cuarto grado de
consanguinidad, el segundo grado de afinidad y el primer grado
civil.
- Misceláneos, no existen otras circunstancias que puedan afectar
la independencia u objetividad para la participación en el proyecto.Consideraciones éticas 21
El estudio no está relacionado con la industria farmacéutica, de imágenes
diagnósticas o de desarrollo informático. El desarrollo del algoritmo de
inteligencia artificial se realizó sin necesidad de cobros adicionales a los
pacientes, y se ejecutó como un desarrollo posterior con base en los
repositorios disponibles en las clínicas.5. Resultados
Teniendo en cuenta las fases de desarrollo del modelo anteriormente expuestas en la
metodología figura 5.1. Se muestran imágenes representativas de cada biomarcador
(alteración del plexo capilar perifoveal, espacios cistoides, áreas de no perfusión y
tortuosidad vascular) en los diferentes plexos (figura 5.2, 5.3, 5.4, 5.5)
Figura 5.1: Fases del desarrollo del modelo24
Figura 5.2 : segmentación de los cambios del plexo capilar perifoveal y predicciones. De
arriba abajo imagen original, segmentación manual realizada, predicciones de UNet.25
Figura: 5.3 segmentación de espacios cistoides y predicciones. De arriba abajo imagen
original, segmentación manual realizada, predicciones de UNet.26
Figura 5.4 : segmentación de áreas de no perfusión y predicciones. De arriba abajo imagen
original, segmentación manual realizada, predicciones de UNet27
Figura: 5.5 segmentación de tortuosidad vascular y predicciones. De arriba abajo imagen
original, segmentación manual realizada, predicciones de UNet28
En la tabla 5.1 1 se presenta el porcentaje de detección en cada biomarcador y media del
índice de Jaccard encontrado.
Tabla 5.1.
Biomarcador Porcentaje de detección Índice de Jaccard (DS)
(%)
Alteración plexo capilar 93 0.85 ( 0.22)
perifoveal
Espacios cistoides 84 0.73 (0.2)
Áreas de no perfusión 92 0.77 (0.14)
Tortuosidad vascular 91 0.72 (0.04)
En la figura 5.6 se muestran un diagrama de cajas y bigotes del índice de Jaccard de cada
biomarcador.
Figura 5.6 .Diagrama de cajas y bigotes del índice de Jaccard de cada biomarcador.29
6. Discusión
La angiografía por tomografía de coherencia óptica es una técnica novedosa que puede
proporcionar imágenes de la microcirculación habilitadas mediante el procesamiento de
datos de tomografía de coherencia óptica. Es no invasivo, tridimensional (3D) y obtiene
una resolución a escala micrométrica. Desde una perspectiva clínica, es más segura y
rápida que la angiografía basada en colorantes, al mismo tiempo que conserva la
capacidad de caracterizar muchas de las mismas características patológicas. Esta técnica
tiene capacidad predictiva, así como su naturaleza no invasiva, con capacidad para
detectar cambios patológicos subclínicos haciendolo ideal para diagnóstico por imagen y
supervisión.
Estas ventajas explican en gran medida la explosión de interés en la investigación de
OCTA desde su introducción al uso clínico en 2014, con más de 1000 publicaciones solo
en 2020. A pesar del gran volumen de investigación reciente de OCTA, todavía hay mucho
potencial para que la tecnología mejore.
Los avances en OCTA se están produciendo junto con mejoras similares en el análisis de
imágenes impulsadas por la introducción de la inteligencia artificial y, en particular, en
algoritmos basados en el aprendizaje profundo. Los algoritmos basados en IA se
encuentran entre las técnicas más importantes en informática, con aplicaciones en la
academia, el comercio y la industria. Al mismo tiempo, la imagen médica es uno de los
campos que más se ha beneficiado de la introducción de la IA, con algoritmos basados en
IA que logran un rendimiento de vanguardia en el reconocimiento y la clasificación de
características en varias modalidades, incluida la imagen por resonancia magnética,
tomografía computarizada y rayos X.30
OCTA tiene el potencial de mejorar el estándar de atención para varias
enfermedades vasculares de la retina. Los estudios ya han demostrado que la
cuantificación tridimensional de la patología, por ejemplo complejidad de lesión
neovascular (Nesper et al., 2018) o parafoveal 3D, densidad de vasos (Wang et al., 2019)-
puede mejorar la capacidad de diagnóstico y pronóstico. De manera similar, la resolución
de profundidad en OCTA permite la cuantificación de la patología dentro de los plexos
retinianos individuales, que también parece ofrecer ventajas para las imágenes clínicas y
puede mejorar nuestra comprensión de la fisiopatología de la enfermedad (Hormel et al.,
2020). Sin embargo, la complejidad de la información capturada durante un procedimiento
OCTA y el tamaño de los conjuntos de datos significan que el manual
el análisis puede ser inviable.
Al permitir que los investigadores y los médicos accedan a información valiosa
latente en los datos de OCTA, la inteligencia artificial puede ayudar a alcanzar su potencial.
Con la IA, tareas como la segmentación del área sin perfusión, que requeriría mucho
tiempo para llevar a cabo manualmente en grandes conjuntos de datos, se puede lograr
fácilmente. En otros casos, como la diferenciación de venas y arterias, la IA puede extraer
características de imágenes que son esencialmente imposibles de caracterizar con
precisión mediante inspección.
Las características detectables por OCTA pueden ser sensibles a cambios de manera
simple y rápida. Los ejemplos incluyen las áreas de no perfusión, neovascularización
coroidea, detección de arterias y venas, mediciones de densidades vasculares, entre
otras.
Las mediciones de la densidad de los vasos suelen cuantificar la pérdida de perfusión a
través una imagen completa. Sin embargo, la pérdida de perfusión en algunas
enfermedades se limita con frecuencia a regiones específicas (51)
Este patrón de pérdida de perfusión se capta mejor calculando área de no perfusión(52) ,
definida como cualquier zona patológicamente avascular por encima de un umbral de
tamaño (53), pudiendo lograr resultados más sólidos con un aprendizaje profundo (54).
Resaltando que la literatura ya incluye algoritmos de prueba de concepto para tareas
difíciles y complicadas como diagnóstico de enfermedades directamente a partir de31
volúmenes de datos de OCTA (55,56). Sin embargo, se requieren datos para que las CNN
alcancen su potencial.
El grado de isquemia retiniana es un factor pronóstico clave en el manejo de varias
enfermedades retinianas incluyendo las oclusiones venosas. Varios estudios han
demostrado que la disminución de la densidad vascular en los plexos capilares superficial
y profundo se asocia con mayor severidad de la enfermedad y peor pronóstico. En este
caso las redes neuronales convolucionales han tenido un rendimiento similar e incluso
superior que el de los oftalmólogos para la identificacion y clasificacion de areas de no
perfusión, distinguiendo ojos con oclusión venosa isquémica de los normales mediante la
segmentación automática de estas imagenes, y la posibilidad de un diagnóstico
automatizado de estas patologías a futuro mediante el uso de inteligencia artificial (50).
En el campo de oclusiones venosas e inteligencia artificial hasta la fecha se ha
documentado el entrenamiento de un modelo de IA para clasificar fotografías de fondo de
ojo en color de pacientes con OVR con un rendimiento estable tanto en conjuntos de datos
internos como externos. Considerando que esto puede ser de gran importancia para la
predicción del riesgo en pacientes con oclusión venosa retiniana (57).
En OCTA se tiene reporte del trabajo de Nagasato et al (50). En este estudio, el rendimiento
de la red neuronal convolucional fue mejor, con una diferencia estadísticamente
significativa, que los modelos vectoriales en todos los parámetros evaluados, así como
superior a los oftalmólogos en patrones de especificidad, tiempo en promedio requerido y
área bajo la curva. Así, la combinación de deep learning con las imágenes de OCT-A
demostró gran precisión para la detección de áreas de no perfusión, convirtiéndola en una
estrategia potencialmente útil en la práctica clínica así como en los modelos de tamización.
Sin embargo, debemos esperar la validación de muchas técnicas OCTA en ensayos
clínicos en el área. De nuevo, debido a la complejidad del análisis de datos de OCTA, estos
ensayos seguramente se basarán en alguna forma de análisis de IA.32
7. Conclusiones y recomendaciones
El modelo automatizado para la detección de biomarcadores en oclusiones
venosas retinianas en imágenes de OCTA desarrollado mediante estrategia de
aprendizaje profundo se obtuvo mediante la realización de 3 fases consecutivas
de entrenamiento, validación y prueba.
El desempeño del algoritmo, en función de las métricas de porcentaje de detección
de alteración e índice de Jaccard son comparables con el estado del arte actual,
con limitaciones dada la escasa información hasta el momento. Resaltando este
trabajo como uno de los primeros en hacer uso de inteligencia artificial en
oclusiones venosas de la retina en imágenes de OCTA
La arquitectura de este modelo es susceptible de ser complementada con
información clínica de interés, así como de integrarse con otros métodos de
diagnóstico y pronóstico, facilitando el desarrollo de estrategias de atención
oportuna y la toma de decisiones clínicas de forma personalizada y confiable.
El presente trabajo ofrece una arquitectura de base que puede alimentarse
mediante la representación de múltiples centros oftalmológicos multicentricos,
alimentándose con mayor número de imágenes y lectores expertos, de forma que
pueda tener un mejor comportamiento diagnóstico y ser mas fácilmente
extrapolable a diferentes grupos poblacionales.
Este modelo desarrollado puede llegar a ser una herramienta de enseñanza para
la lectura e interpretación de imágenes de OCT-A.33
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