Keratoconus detection using Machine Learning approaches
Creators: name: Lubbad, Mohammed (Μοχάμεντ Λούμπαντ Ναμπίλ)
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Κερατόκωνος
Μηχανική Μάθηση
Μάτι
Keratoconus
Machine learning
Eye

description: Keratoconus is a degenerative corneal disease with a prevalence of 0.052% to 21% across all regions and ethnicities. The disease causes structural changes, leading to visual impairment and complications that affect daily life. Diagnosis is based on clinical signs such as conical cornea, stromal thinning, and Fleischer ring. The pathophysiology and progression of keratoconus are still uncertain, and most cases are detected during optometrists' checkups. Keratoconus progresses from subclinical to advanced stages in 87 to 100% of cases, with the prevalence increasing by up to 4 times per decade from early to late teenage years. Traditional diagnostic methods like slit-lamp biomicroscopy and corneal topography are considered the mainstays, but they face limitations such as lack of availability in clinics, prior patient preparation, and the presence of eye rubbing, contact lenses, ocular hypotensive usage, and allergies. Machine learning, or ML, is one of the most significant contemporary applications of data analysis. It is based on the concept that we can intentionally allow the computer to perform specific operations on data and instruct it to learn the operations from a sufficient number of examples of data and anticipated outputs. The computer is then able to make conclusions or predictions based on new data by repeating the learned operations. This study aims to gather insights from optometrists and use a machine learning method to identify relevant corneal shape parameters for accurate keratoconus diagnosis. The study raises questions about the necessary corneal shape indexes for precise keratoconus diagnosis and the significance of specific corneal shape parameters for classifying stable keratoconus.
description: Ο κερατόκωνος είναι μια εκφυλιστική ασθένεια του κερατοειδούς με επιπολασμό από 0,052% έως 21% σε όλες τις περιοχές και τις εθνικότητες. Η νόσος προκαλεί δομικές αλλαγές, οδηγώντας σε οπτική εξασθένιση και επιπλοκές που επηρεάζουν την καθημερινή ζωή. Η διάγνωση βασίζεται σε κλινικά σημεία όπως ο κωνικός κερατοειδής, η αραίωση του στρώματος και ο δακτύλιος Fleischer. Η παθοφυσιολογία και η εξέλιξη του κερατόκωνου είναι ακόμη αβέβαιες και οι περισσότερες περιπτώσεις εντοπίζονται κατά τη διάρκεια των ελέγχων των οπτομέτρων. Ο κερατόκωνος εξελίσσεται από υποκλινικά σε προχωρημένα στάδια στο 87 έως 100% των περιπτώσεων, με τον επιπολασμό να αυξάνεται έως και 4 φορές ανά δεκαετία από την πρώιμη έως την όψιμη εφηβική ηλικία. Οι παραδοσιακές διαγνωστικές μέθοδοι, όπως η βιομικροσκόπηση με σχισμοειδή λυχνία και η τοπογραφία κερατοειδούς, θεωρούνται οι βασικοί άξονες, αλλά αντιμετωπίζουν περιορισμούς, όπως η έλλειψη διαθεσιμότητας στα ιατρεία, η προηγούμενη προετοιμασία του ασθενούς και η παρουσία τριβής των ματιών, φακών επαφής, χρήσης οφθαλμικών υποτασικών και αλλεργιών. Η μηχανική μάθηση, ή ML, είναι μία από τις σημαντικότερες σύγχρονες εφαρμογές της ανάλυσης δεδομένων. Βασίζεται στην ιδέα ότι μπορούμε σκόπιμα να επιτρέψουμε στον υπολογιστή να εκτελέσει συγκεκριμένες λειτουργίες σε δεδομένα και να τον καθοδηγήσουμε να μάθει τις λειτουργίες από έναν επαρκή αριθμό παραδειγμάτων δεδομένων και αναμενόμενων αποτελεσμάτων. Στη συνέχεια, ο υπολογιστής είναι σε θέση να εξάγει συμπεράσματα ή προβλέψεις με βάση νέα δεδομένα επαναλαμβάνοντας τις λειτουργίες που έμαθε. Η παρούσα μελέτη αποσκοπεί στη συλλογή πληροφοριών από οπτομέτρες και στη χρήση μιας μεθόδου μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό σχετικών παραμέτρων σχήματος κερατοειδούς.