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This is a Cross-Sectional Study study.

October 11, 2025Journal of Refractive Surgery0 citations

Cuantificación Automatizada de la Corteza del Cristalino y Opacidad Nuclear Basada en Tomografía de Cohesión Óptica de Segmento Anterior de Fuente Barrida

XHXiaotong HanSun Yat-sen University XZXin ZhangYanbian University JZJiaqing ZhangSun Yat-sen University

Puntos clave

Los modelos de IA lograron una alta precisión de segmentación para la corteza y el núcleo del cristalino, con valores promedio de intersección sobre unión de 0.959 y 0.928 respectivamente.
Se encontró una alta concordancia en la cuantificación de opacidad con un coeficiente de correlación intraclase de 0.9933 para la corteza y 0.9939 para el núcleo.
El estudio transversal evaluó técnicas automatizadas en comparación con mediciones manuales de oftalmólogos, demostrando un rendimiento significativo.
El modelo de IA ofrece métodos más rápidos y objetivos para cuantificar la opacidad del cristalino, lo cual es beneficioso para las prácticas clínicas.

Resumen

Propósito: Desarrollar y validar un método automatizado para la cuantificación de la corteza del cristalino y la opacidad nuclear basado en tomografía de cohesión óptica de segmento anterior de fuente barrida (AS-OCT). Métodos: Este estudio transversal incluyó 504 candidatos a cirugía de cataratas. Las imágenes del cristalino se capturaron utilizando AS-OCT de fuente barrida (CASIA-2; Tomey Corporation). Basado en el marco nnUNet, se entrenaron de manera independiente dos modelos de segmentación de inteligencia artificial (IA) para cuantificar la opacidad en la corteza y el núcleo del cristalino. Los datos de 275 y 229 individuos se utilizaron para el entrenamiento del modelo de núcleo del cristalino y la prueba externa, respectivamente. Los números correspondientes para el modelo de corteza del cristalino fueron 100 y 38. Se utilizó validación cruzada de cinco pliegues para la selección del modelo. Se evaluó el rendimiento de la auto-segmentación, así como los valores promedio de intensidad de píxel dentro del área de interés, en comparación con las etiquetas generadas por humanos. Resultados: Los modelos de IA demostraron buena precisión de segmentación para la corteza y el núcleo del cristalino (promedio de intersección sobre unión MIoU = 0.959, IC del 95%: 0.957 a 0.961 para la corteza; MioU = 0.928, IC del 95%: 0.925 a 0.931 para el núcleo), y alta concordancia en la cuantificación de opacidad (coeficiente de correlación intraclase ICC = 0.9933, IC del 95%: 0.9872 a 0.9965 para la corteza; ICC = 0.9939, IC del 95%: 0.9921 a 0.9953 para el núcleo), en comparación con las mediciones manuales de los oftalmólogos. Conclusiones: El modelo de IA es capaz de cuantificar de manera precisa y objetiva la opacidad tanto de la corteza como del núcleo del cristalino basado en imágenes de AS-OCT de fuente barrida, ofreciendo así un método más preciso, objetivo y rápido para la cuantificación tanto en la práctica clínica como en entornos de investigación.

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