Análisis de estrategias para campimetrías y propuestas alternativas basadas en estadística espacial y redes neuronales.
Analysis of visual perimetry strategies and alternatives with spatial statistics and neural networks.

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Valle Pérez, Daniel (2020) Análisis de estrategias para campimetrías y propuestas alternativas basadas en estadística espacial y redes neuronales. [Trabajo Fin de Máster]

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Abstract

La campimetría visual es una prueba oftalmológica que se realiza para valorar el campo visual de una persona. Su realización es de gran importancia para detectar patologías que producen pérdidas en dicho campo visual, algunas de ellas irreversibles. Por eso, es importante disponer de técnicas de obtención de campimetrías lo más precisas posibles para la correcta diagnosis y seguimiento de las enfermedades por parte del oftalmólogo. El objetivo del trabajo es introducir algunos conceptos básicos relacionados con la campimetría, haciendo hincapié en dos de las técnicas de medición del campo visual del perímetro Octopus: la estrategia de bracketing estándar y otra más moderna y rápida como es la estrategia Tendency-Oriented Perimetry (TOP). Aparte de explicar su funcionamiento, se compararán sus resultados a partir de datos reales de 81 pacientes utilizando diversas métricas estadísticas. Además, se propondrán nuevas técnicas basadas en estadística espacial y aprendizaje automático.

Resumen (otros idiomas)

Visual perimetry is the ophthalmological test to assess a person’s visual field. This medical exam is essential for detecting diseases which produce some type of visual field loss. It’s important to have techniques for obtaining precise campimetries for the correct diagnosis by the ophthalmology specialist. The goal of this dissertation is to introducing some basic concepts about visual field evaluation with Octopus perimeter, focusing on explaining and comparing two real strategies: the standard bracketing procedure and the faster Tendency-Oriented Perimetry. This comparison will be made with real data from 81 patients using various statistical metrics. Furthermore, it will be proposed and analyzed some new techniques based on spatial statistics and machine learning.

Item Type:Trabajo Fin de Máster
Additional Information:

Calificación: 9,5

Directors:
Directors
Director email
Gregorio Rodríguez, Carlos
cgr@sip.ucm.es
Fenoy Muños, María del Mar
mar_fenoy@mat.ucm.es
Uncontrolled Keywords:Campimetría; Interpolación; Estadística Espacial; Variograma; Redes Neuronales
Palabras clave (otros idiomas):Campimetry; Tendency-Oriented Perimetry; Interpolation; Spatial Statistics; Kriging; Neural Networks
Subjects:Sciences > Computer science > Artificial intelligence
Sciences > Mathematics
Sciences > Mathematics > Applied statistics
Medical sciences > Optics
Título del Máster:Tratamiento estadístico computacional de la información
ID Code:68455
Deposited On:04 Nov 2021 13:48
Last Modified:04 Nov 2021 13:53

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