OCTAL (OCT Automatic Labeler)

Software para el Cribado Automatizadode Degeneración Macular Asociada a la Edad

a partir de imágenes OCT

Serrano Aguilar P, Ramallo Y, Abreu R, Canalís L, Artal C,

Servicio de Evaluación y PlanificaciónDirección del Servicio Canario de Salud

pserrano@gobiernodecanarias.org

PI FIS-ISCIII 09/ 01308

Magnitud de la Deg. Macular Asoc. Edad (DMAE)

• Causa más importante de ceguera en países desarrollados (+65 años)

• Afectación bilateral y asimétrica, avance silente, diagnóstico tardío

• Disponibilidad reciente de diagnóstico certero (OCT) y tratamiento (anti-VEFG)

• Listas de espera que retrasan la confirmación y tratamiento

• No se logra reducir el impacto de la enfermedad

Objetivos

• Desarrollar un programa informático de reconocimiento automático imágenes de lesiones maculares captadas por OCT (OCTAL)

• Validar técnica y clínicamente OCTAL, mediante la estimación de sensibilidad, especificidad, valores predictivos, etc.

• Evaluar el coste-efectividad de OCTAL para el diagnóstico precoz de DMAE en población general de más de 55 años de edad.

Antecedentes

• Sistemas computarizados de ayuda al diagnóstico (SCAD) para reducir la carga de diagnóstico basado en imágenes

• Experiencias previas en Cribado de Cáncer de Mama

• Lectura automatizada de Retinografías (con poco éxito)

• Sin antecedentes para la lectura de imágenes OCT

Desarrollo del SCAD “OCTAL”

• Ingenieros de la Universidad de Las Palmas de GC.

• Análisis de imágenes por visión artificial: Optimización de Enjambres de Partículas

• Clasifica las imágenes OCT en Probablemente SANAS o PATOLÓGICAS

• El análisis de imágenes consta de dos fases:

- Normalización de imágenes

- Detección, medida de estructuras y comparación con estándares

• Gestión cromática y de la reflectividad

• Corrección de curvas Bezier

Normalización de imágenes

Detección, medida y comparación de estructuras

• Todo el tejido de la Mácula Retiniana

• Complejos de Fotorreceptores

• Huecos

• Foveola

Validación de OCTAL

• Repositorios de imágenes OCT almacenadas (Cirrus y Stratus) :

HUNSC (Tenerife), C. Mayo, C. Barraquer, H. Juan Canalejo

250 Sanas / 250 Patológicas

• Aleatorización de imágenes

• Lectura “cegada” por parte de OCTAL y especialistas en retina (OCT+Ret+HC)

Resultados

• Sensibilidad : 91,5%

• Especificidad: 93,1%

• Valor Predictivo Positivo: 92,7%

• Valor Predictivo Negativo: 89%

• Coeficiente de Probabilidad Positivo: 12.79

Conclusiones

• OCTAL permite el diagnóstico precoz automatizado de DMAE

• OCTAL ofrece validez diagnóstica sobre todo tipo de máquinas OCT

• Su utilidad se puede extender a cualquier lesión Macular

• Gran Impacto previsible sobre salud visual de las personas de edad

• Gran Impacto esperado sobre las lista de espera

• Pendiente del Análisis Coste-efectividad para su Transferencia

Muchas gracias