Reconstrucción de la superficie corneal del ojo humano mediante un algoritmo evolutivo computacional.Aplicación a casos no patológicos

  1. FRANCISCO CAVAS 1
  2. FRANCISCO L. SAEZ-GUTIERREZ 1
  3. JOSE S. VELAZQUEZ 1
  4. JORGE ALIÓ 2
  1. 1 Universidad Politécnica de Cartagena
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    Universidad Politécnica de Cartagena

    Cartagena, España

    ROR https://ror.org/02k5kx966

  2. 2 Universidad Miguel Hernández de Elche
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    Universidad Miguel Hernández de Elche

    Elche, España

    ROR https://ror.org/01azzms13

Zeitschrift:
Revista DYNA

ISSN: 0012-7361 0012-7361

Datum der Publikation: 2024

Ausgabe: 99

Nummer: 1

Seiten: 85-92

Art: Artikel

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Zusammenfassung

Cada vez más, el uso de técnicas de modelado geométrico en Oftalmología Aplicada es significativo en la caracterización de importantes patologías de la córnea, como el Queratocono. Este artículo presenta un novedoso método para la reconstrucción geométrica de la superficie corneal a partir de topografía óptica utilizando un algoritmo genético. Tradicionalmente, para obtener los coeficientes de la función de la superficie corneal, como el modelo de Navarro o los polinomios de Zernike, se han utilizado métodos de programación matemática como el de mínimos cuadrados. Este nuevo método utiliza la optimización mediante algoritmos genéticos multivariables no dominados para obtener los coeficientes de la función superficial a partir de la nube de puntos obtenida con el dispositivo topógrafo corneal. Una vez realizada la reconstrucción, se representa la superficie mediante software CAD y se obtienen los parámetros morfogeométricos. La muestra experimental consistió en 33 pacientes sanos, con edades comprendidas entre los 11 y los 63 años, y sin cirugías ni patologías oculares previas. Los datos topográficos se obtuvieron utilizando un tomógrafo Scheimpflug Sirius (CSO, Italia). La optimización computacional se ejecutó en el entorno de software Matlab (Mathworks, EE.UU.). El nuevo método proporciona un error cuadrático medio (ECM) inferior a los obtenidos por los algoritmos de mínimos cuadrados o de programación no lineal. Así, los parámetros morfogeométricos obtenidos a partir de las córneas de los pacientes se ajustan mejor, permitiendo un mejor análisis de las condiciones clínicas reales.