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Title: Desenvolvimento e validação de ferramentas automáticas de análise de pro-gressão em ectasias da córnea
Other Titles: Development and validation of automatic tools for corneal ectasia progression analysis
Authors: Murta, João Pedro Vieira Neto
Orientador: Rosa, Andreia de Faria Martins
Keywords: Queratocone;; Fatores epidemiológicos; Fatores clínicos; Fatores topográficos; Progressão; Keratoconus; Epidemiological factors; Clinical factors; Topographic factors; Progression
Issue Date: 13-Jun-2019
Serial title, monograph or event: Desenvolvimento e validação de ferramentas automáticas de análise de pro-gressão em ectasias da córnea
Place of publication or event: Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra/ Serviço de Oftalmologia
Abstract: Apresentamos um novo software que compara automaticamente os parâmetros tomográficos e avalia a progressão do queratocone com base em critérios pré-determinados. O software tem utilidade clínica como uma ferramenta de suporte na decisão médica e é compatível com a maioria dos tomógrafos comercialmente disponíveis e, portanto, não está restrito a um único dispositivo.Desenvolvimento de uma ferramenta informática capaz de identificar progressão em doentes com queratocone. Numa segunda fase, foi realizada a validação desta ferramenta através da comparação com os resultados obtidos com classificadores (graders) humanos com experiência nesta área (córnea e cirurgia refrativa). Para esta validação, estudaram-se retrospetivamente olhos com queratocone, seguidos na consulta de córnea do serviço de Oftalmologia do Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC). Os critérios de inclusão centraram-se em doentes com queratocone diagnosticado clínica e topograficamente. Excluíram-se doentes com intervenção cirúrgica prévia. Foram incluídos os exames topográficos (Pentacam) seriados, separados por mais de 4 meses, de todos os doentes observados no serviço de Oftalmologia do CHUC com queratocone e cujos exames estavam disponíveis em formato digital. Foi comparada a classificação automática obtida com o software (em progressão ou estável) com o parecer de um grader diferenciado. Foi também incluído um grader indiferenciado (não dedicado à área da córnea) para avaliação da utilidade do software para o utilizador geral. Os graders classificaram subjetivamente cada olho em 0 – não progressão, 1 – progressão duvidosa, 2 – progressão clara. Na análise de concordância entre os graders e o software foram avaliados: a percentagem de concordância, o Kappa de Cohen () e Gwet’s AC. Para os dois coeficientes estatísticos, o grau de concordância entre: 0 a 0.2 (insignificante), 0.2 a 0.4 (mediano), 0.4 a 0.6 (moderado), 0.6 a 0.8 (substancial) e 0.8 a 1.0 (quase perfeito).
We present a novel software tool that automatically compares tomographic parameters and evaluates keratoconus progression based on prespecified criteria. The software has clinical utility as a supporting tool in medical decision and is able to accept parameters from most commercially available tomographers and thus is not restricted to a single device. Development of a software capable of identifying progression in patients with keratoconus. In a second phase, validation of this tool through the comparison with the results obtained by human classifiers. For this validation, patients with keratoconus, followed in the corneal consultation of the Ophthalmology Department of the Hospital and University Center of Coimbra (CHUC), were retrospectively studied. Inclusion criteria were centered on patients with clinically and topographically diagnosed keratoconus. Patients with prior surgical intervention were excluded. We included consecutive topographic exams (Pentacam) of all patients seen at the Ophthalmology Department of CHUC with keratoconus and whose examinations were available digitally. Two graders (one cornea specialist and one general ophthalmologist) evaluated two tomographic scans of keratoconus patients separated by more than 4 months and subjectively classified each pair in 0 – no progression, 1 – doubtful progression, 2 – clear progression. The graders were instructed to evaluate as they would in a real-life setting and no other grading guidelines were provided. The agreement between the automated software and each grader was evaluated: percentage of agreement, Cohen’s kappa () and Gwet’s AC. For both coefficients, the agreement degree: 0 to 0.2 (poor); 0.2 to 0.4 (fair); 0.4 to 0.6 (moderate); 0.6 to 0.8 (substantial) and 0.8 to 1.0 (almost perfect).
Description: Trabalho Final do Mestrado Integrado em Medicina apresentado à Faculdade de Medicina
URI: http://hdl.handle.net/10316/89947
Rights: embargoedAccess
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