Este estudio evalúa la validez de las métricas de reflectancia de la capa de fibras nerviosas de la retina RNFL para la valoración del glaucoma mediante tomografía de coherencia óptica de dominio espectral OCT. Para medir el impacto de la atenuación óptica se compararon varias estrategias de normalización: el complejo del epitelio pigmentario PPEC, la técnica Post-NFL-Mean y un método novedoso Post-NFL-Bright que selecciona el 50 por ciento superior de píxeles de alta intensidad. El objetivo es distinguir pérdidas verdaderas de tejido neuronal de artefactos causados por variaciones en la iluminación y la atenuación del tejido.
Los resultados sugieren que la elección de la normalización influye significativamente en la sensibilidad y especificidad de las métricas de reflectancia. Métodos como Post-NFL-Mean ofrecen una corrección global mientras que Post-NFL-Bright, al centrarse en píxeles de mayor intensidad, puede reducir el sesgo provocado por regiones atenuadas y mejorar la consistencia interpaciente. Sin embargo, cada estrategia tiene compromisos: la selección de subconjuntos brillantes puede ser sensible al ruido y requiere validación clínica adicional y pruebas multicéntricas para confirmar su rendimiento diagnóstico en poblaciones diversas.
La integración de estos avances con herramientas analíticas avanzadas abre oportunidades para mejorar la detección precoz del glaucoma. Modelos de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje profundo pueden combinar reflectancia, grosor de la RNFL y otros biomarcadores para ofrecer evaluaciones más robustas y explicables, especialmente cuando se corrigen los efectos de atenuación mediante normalizaciones adecuadas. En este contexto Q2BSTUDIO aporta experiencia práctica en desarrollo e implementación: ofrecemos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que integran modelos de IA y pipelines de procesamiento de imágenes médicas. Con nuestros servicios de ia para empresas y agentes IA podemos crear flujos automatizados que preprocesen OCT, apliquen la normalización óptima y generen reportes clínicos compatibles con sistemas sanitarios.
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