212 research outputs found

    Computational Imaging for Phase Retrieval and Biomedical Applications

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    In conventional imaging, optimizing hardware is prioritized to enhance image quality directly. Digital signal processing is viewed as supplementary. Computational imaging intentionally distorts images through modulation schemes in illumination or sensing. Then its reconstruction algorithms extract desired object information from raw data afterwards. Co-designing hardware and algorithms reduces demands on hardware and achieves the same or even better image quality. Algorithm design is at the heart of computational imaging, with model-based inverse problem or data-driven deep learning methods as approaches. This thesis presents research work from both perspectives, with a primary focus on the phase retrieval issue in computational microscopy and the application of deep learning techniques to address biomedical imaging challenges. The first half of the thesis begins with Fourier ptychography, which was employed to overcome chromatic aberration problems in multispectral imaging. Then, we proposed a novel computational coherent imaging modality based on Kramers-Kronig relations, aiming to replace Fourier ptychography as a non-iterative method. While this approach showed promise, it lacks certain essential characteristics of the original Fourier ptychography. To address this limitation, we introduced two additional algorithms to form a whole package scheme. Through comprehensive evaluation, we demonstrated that the combined scheme outperforms Fourier ptychography in achieving high-resolution, large field-of-view, aberration-free coherent imaging. The second half of the thesis shifts focus to deep-learning-based methods. In one project, we optimized the scanning strategy and image processing pipeline of an epifluorescence microscope to address focus issues. Additionally, we leveraged deep-learning-based object detection models to automate cell analysis tasks. In another project, we predicted the polarity status of mouse embryos from bright field images using adapted deep learning models. These findings highlight the capability of computational imaging to automate labor-intensive processes, and even outperform humans in challenging tasks.</p

    The study of renal function and toxicity using zebrafish (Danio rerio) larvae as a vertebrate model

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    Zebrafish (Danio rerio) is a powerful model in biomedical and pharmaceutical sciences. The zebrafish model was introduced to toxicological sciences in 1960, followed by its use in biomedical sciences to investigate vertebrate gene functions. As a consequence of many research projects in this field, the study of human genetic diseases became instantly feasible. Consequently, zebrafish have been intensively used in developmental biology and associated disciplines. Due to the simple administration of medicines and the high number of offspring, zebrafish larvae became widely more popular in pharmacological studies in the following years. In the past decade, zebrafish larvae were further established as a vertebrate model in the field of pharmacokinetics and nanomedicines. In this PhD thesis, zebrafish larvae were investigated as an earlystage in vivo vertebrate model to study renal function, toxicity, and were applied in drug-targeting projects using nanomedicines. The first part focused on the characterization of the renal function of three-to four-dayold zebrafish larvae. Non-renal elimination processes were additionally described. Moreover, injection techniques, imaging parameters, and post-image processing scripts were established to serve as a toolbox for follow-up projects. The second part analyzed the impact of gentamicin (a nephrotoxin) on the morphology of the pronephros of zebrafish larvae. Imaging methodologies such as fluorescent-based laser scanning microscopy and X-ray-based microtomography were applied. A profound comparison study of specimens acquired with different laboratory X-ray-based microtomography devices and a radiation facility was done to promote the use of X-ray-based microtomography for broader biomedical applications. In the third part, the toxicity of nephrotoxins on mitochondria in renal epithelial cells of proximal tubules was assessed using the zebrafish larva model. Findings were compared with other teleost models such as isolated renal tubules of killifish (Fundulus heteroclitus). In view of the usefulness and high predictability of the zebrafish model, it was applied to study the pharmacokinetics of novel nanoparticles in the fourth part. Various in vivo pharmacokinetic parameters such as drug release, transfection of mRNA/pDNA plasmids, macrophage clearance, and the characterization of novel drug carriers that were manipulated with ultrasound were assessed in multiple collaborative projects. Altogether, the presented zebrafish model showed to be a reliable in vivo vertebrate model to assess renal function, toxicity, and pharmacokinetics of nanoparticles. The application of the presented model will hopefully encourage others to reduce animal experiments in preliminary studies by fostering the use of zebrafish larvae

    Visual Preference, Sensitivity, Perceived Complexity and Similarity of Images Varying in Natural Scene Statistics

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    Introduction: Our visual system is optimised to process natural scenes, but it is still unclear which properties of natural scenes drive these adaptations. Natural scenes are characterised by distance-dependent regularities in their spatial structure such that nearby regions are more similar in their spatial properties, compared to more distal regions. These regularities have been linked to the notions of scale invariance and self-similarity, commonly indexed by the two different scaling techniques: the slope alpha of the Fourier amplitude spectrum (1/f^alpha) and the box-counting fractal dimension (D). The two measures capture either more photometric (amplitude) or more geometric (density) of contrast variations in an image. Aims: The current study aims to examine the role of photometric (spectral contrast amplitude) and geometric (density of spatial contrast variations) properties in visual preference, sensitivity, perceived complexity and similarity in synthetic noise images. We also examine the effects of prolonged exposure (visual adaptation) to natural scene statistics on preference, discrimination sensitivity and perceived complexity. Methods: Visual preference, sensitivity, perceived complexity and similarity were studied separately. The stimuli varied in their amplitude spectral slope (alpha = 0.25, 0.75, 1.25,1.75,2.25) and image type (Greyscale, GS; Threshold, TH; Edges, ED). Stimuli systematically varied in their photometric and geometric properties, thus allowing analyses of their relative contributions. We used a traditional visual adaptation paradigm where participants were exposed to an initial adaptation period (150s, 300s) followed by test trials (AFC, rating tasks) with top-up adaptation periods (5s, 10s). Results & Discussion: Visual sensitivity, preference, perceived complexity and similarity were strongly modulated by the variations in the amplitude spectra of synthetic noise images. The visual preference and perceived complexity were similar, if not identical for different image types, suggesting that these effects are driven mostly by the geometric image properties. Visual preferences were influenced by adaptation, with post-adaptation preference shifting towards the adaptor. Slightly enhanced discrimination performance was observed after adapting to and testing at alpha = 2.25, albeit inconsistently. Overall, the effects of adaptation on sensitivity was neither strong nor robust requiring at least 300s of adaptation for the effects to occur. There were no effects of adaptation on perceived complexity. There were also considerable individual differences in the effects of adaptation, particularly in the case of visual preference and sensitivity. Overall, the results suggest that visual sensitivity, preference, perceived complexity and similarity are affected by variations in natural scene statistics

    Explainable Artificial Intelligence for Image Segmentation and for Estimation of Optical Aberrations

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    State-of-the-art machine learning methods such as convolutional neural networks (CNNs) are frequently employed in computer vision. Despite their high performance on unseen data, CNNs are often criticized for lacking transparency — that is, providing very limited if any information about the internal decision-making process. In some applications, especially in healthcare, such transparency of algorithms is crucial for end users, as trust in diagnosis and prognosis is important not only for the satisfaction and potential adherence of patients, but also for their health. Explainable artificial intelligence (XAI) aims to open up this “black box,” often perceived as a cryptic and inconceivable algorithm, to increase understanding of the machines’ reasoning.XAI is an emerging field, and techniques for making machine learning explainable are becoming increasingly available. XAI for computer vision mainly focuses on image classification, whereas interpretability in other tasks remains challenging. Here, I examine explainability in computer vision beyond image classification, namely in semantic segmentation and 3D multitarget image regression. This thesis consists of five chapters. In Chapter 1 (Introduction), the background of artificial intelligence (AI), XAI, computer vision, and optics is presented, and the definitions of the terminology for XAI are proposed. Chapter 2 is focused on explaining the predictions of U-Net, a CNN commonly used for semantic image segmentation, and variations of this architecture. To this end, I propose the gradient-weighted class activation mapping for segmentation (Seg-Grad-CAM) method based on the well-known Grad-CAM method for explainable image classification. In Chapter 3, I present the application of deep learning to estimation of optical aberrations in microscopy biodata by identifying the present Zernike aberration modes and their amplitudes. A CNN-based approach PhaseNet can accurately estimate monochromatic aberrations in images of point light sources. I extend this method to objects of complex shapes. In Chapter 4, an approach for explainable 3D multitarget image regression is reported. First, I visualize how the model differentiates the aberration modes using the local interpretable model-agnostic explanations (LIME) method adapted for 3D image classification. Then I “explain,” using LIME modified for multitarget 3D image regression (Image-Reg-LIME), the outputs of the regression model for estimation of the amplitudes. In Chapter 5, the results are discussed in a broader context. The contribution of this thesis is the development of explainability methods for semantic segmentation and 3D multitarget image regression of optical aberrations. The research opens the door for further enhancement of AI’s transparency.:Title Page i List of Figures xi List of Tables xv 1 Introduction 1 1.1 Essential Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.1 Artificial intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.2 Explainable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.3 Proposed definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 Explainable Artificial Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.1 Aims and applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3 Computer Vision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.1 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.2 Image classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.3 Image regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.4 Image segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.4 Optics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4.1 Aberrations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.2 Zernike polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.5 Thesis Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5.2 Dissertation outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2 Explainable Image Segmentation 23 2.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.3 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3.1 CAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3.2 Grad-CAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.3.3 U-Net . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3.4 Seg-Grad-CAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.4 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.1 Circles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.2 TextureMNIST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3 Cityscapes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.1 Circles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.5.2 TextureMNIST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.5.3 Cityscapes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.6 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3 Estimation of Aberrations 55 3.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.2 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.3 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.3.1 PhaseNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.3.2 PhaseNet data generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.3.3 Retrieval of noise parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.3.4 Data generator with phantoms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.3.5 Restoration via deconvolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.3.6 Convolution with the “zero” synthetic PSF . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.4 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.4.1 Astrocytes (synthetic data) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.2 Fluorescent beads . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.4.3 Drosophila embryo (live sample) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.4.4 Neurons (fixed sample) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.5.1 Astrocytes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.5.2 Conclusions on the results for astrocytes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.5.3 Fluorescent beads . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.5.4 Conclusions on the results for fluorescent beads . . . . . . . . . . . . . . 81 3.5.5 Drosophila embryo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.5.6 Conclusions on the results for Drosophila embryo . . . . . . . . . . . . . 87 3.5.7 Neurons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4 Explainable Multitarget Image Regression 99 4.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 4.2 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.3 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.3.1 LIME . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.3.2 Superpixel algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.3.3 LIME for 3D image classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.3.4 Image-Reg-LIME: LIME for 3D image regression . . . . . . . . . . . . . 107 4.4 Results: Classification of Aberrations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 viii TABLE OF CONTENTS 4.4.1 Transforming the regression task into classification . . . . . . . . . . . . 110 4.4.2 Data augmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.4.3 Parameter search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 4.4.4 Clustering of 3D images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.4.5 Explanations of classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.4.6 Conclusions on the results for classification . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4.5 Results: Explainable Regression of Aberrations . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.5.1 Explanations with a reference value . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.5.2 Validation of explanations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 4.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 5 Conclusions and Outlook 127 References 12

    Determination of Maximum Accuracy of Concrete Textures as Natural Targets for Movement Tracking Through DIC

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    The use of natural targets is one of the obstacles to the extensive use of digital image cross-correlation for measuring movements in civil structures. Long distance measurement through image and without access to the structure itself, brings results in an improvement in accessibility, being the procedure cheaper and safer than common methods that require direct access to the measuring point. One of the most used materials in construction is concrete. Therefore, it is important to analyze its performance when using image cross-correlation. In this work, we have made a series of concrete probes with different production characteristics to have a representative variety of concrete surfaces. With them, we have studied their floor error in a cross-correlation procedure using different illumination and blur conditions, to evaluate the influence of those parameters on the results. All results are compared to those obtained using the conventional texture for image cross-correlation techniques, that is a pseudo-speckle target. All experiments are done in laboratory conditions to control all variables involved and to avoid the influence of other variables linked to open air conditions, such as atmospheric disturbances. As a result, we have determined the best conditions to use the natural concrete texture and we have quantified that using this texture leads to a decrease in the accuracy of the results from two to three times the one obtained with a typical pseudo-speckle texture.Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. This research was done with the financial support of the Spanish Ministry of Science and Innovation through the project PID2021-126485OB-I00 in which all authors are involved

    Fundamental study on 3D particle tracking, flow stability and particle dynamics relevant to Taylor-Couette reactors

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    Combining axial and rotational flow between two concentric cylinders, Taylor-Couette Reactors (TCRs) bear huge potential for both mixing and separation of particle laden flows. In such flows, the particle dynamics are affected by the structure of the flow, gravitational and centrifugal forces and interaction of particles with the fluid and themselves. However, these effects are not completely understood on their own such that their combined effect on the particle dynamics in TCRs is far from being predictable. Therefore, in the present thesis, the major physical effects relevant in such scenarios are investigated separately to provide a foundation for future potential applications. As particle trajectories differ significantly for laminar, bifurcated or turbulent flow, precise knowledge of the flow stability of the carrier liquid is required to set the process parameters. Given that, a comparative study of the linear stability behavior of the laminar flow in a TCR with rotation of the inner cylinder and with rotation of the outer cylinder is performed by means of swirl and curvature parameter. It is revealed that the stability behavior for both the rotating inner as well the rotating outer cylinder case strongly depends on the curvature parameter. While rotation of the inner cylinder generally has a destabilizing effect, it is revealed that rotation of the outer cylinder can stabilize but also destabilize the flow depending on swirl and the curvature parameter. Until now, the direct observation and characterization of suspensions by means of optical methods bears large potential but is highly challenging especially in small geometries such as in the gap of a TCR. In the present study, different methods are developed to apply Astigmatism Particle Tracking Velocimetry (APTV) on suspension flows for dilute, semi-dilute, mono- and polydisperse suspensions. Using these techniques, the dynamics of mono- and tridisperse suspensions are investigated in pressure driven square duct flows at volume fractions up to 9.1%. It is discovered that interaction of small and large particles can lead to strikingly different concentration patterns in tridisperse compared to monodisperse suspensions depending on Reynolds number, volume fraction and channel height. While particle interaction is usually associated with higher particle volume fractions, it is known that dilute suspension flows in horizontally aligned rotating cylinders could give rise to formation of band shaped particle accumulations. In this thesis, it is investigated how an additional inner cylinder, which is present in a TCR, affects this band formation. To reduce the complexity, a Taylor Couette flow with solid body rotation without axial flow is considered. Different particle patterns are discovered including three types of bands, which are periodic in axial direction, and two types of bands that are periodic in azimuthal direction. It is shown, that the presence of the inner cylinder can significantly alter the particle trajectories and stabilize the particle bands

    Visual and Camera Sensors

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    This book includes 13 papers published in Special Issue ("Visual and Camera Sensors") of the journal Sensors. The goal of this Special Issue was to invite high-quality, state-of-the-art research papers dealing with challenging issues in visual and camera sensors

    Deep into the Eyes: Applying Machine Learning to improve Eye-Tracking

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    Eye-tracking has been an active research area with applications in personal and behav- ioral studies, medical diagnosis, virtual reality, and mixed reality applications. Improving the robustness, generalizability, accuracy, and precision of eye-trackers while maintaining privacy is crucial. Unfortunately, many existing low-cost portable commercial eye trackers suffer from signal artifacts and a low signal-to-noise ratio. These trackers are highly depen- dent on low-level features such as pupil edges or diffused bright spots in order to precisely localize the pupil and corneal reflection. As a result, they are not reliable for studying eye movements that require high precision, such as microsaccades, smooth pursuit, and ver- gence. Additionally, these methods suffer from reflective artifacts, occlusion of the pupil boundary by the eyelid and often require a manual update of person-dependent parame- ters to identify the pupil region. In this dissertation, I demonstrate (I) a new method to improve precision while maintaining the accuracy of head-fixed eye trackers by combin- ing velocity information from iris textures across frames with position information, (II) a generalized semantic segmentation framework for identifying eye regions with a further extension to identify ellipse fits on the pupil and iris, (III) a data-driven rendering pipeline to generate a temporally contiguous synthetic dataset for use in many eye-tracking ap- plications, and (IV) a novel strategy to preserve privacy in eye videos captured as part of the eye-tracking process. My work also provides the foundation for future research by addressing critical questions like the suitability of using synthetic datasets to improve eye-tracking performance in real-world applications, and ways to improve the precision of future commercial eye trackers with improved camera specifications

    Non-invassive assessment of the tear film and the ocular surface: Effect of contact lenses

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    El diagnóstico y tratamiento del síndrome del ojo seco es un reto debido al carácter multifactorial de la enfermedad y la falta de un test clínico “gold standard”. Además, la falta de correlación entre los signos y síntomas de la enfermedad del ojo seco, la falta de correlación entre métricas, su baja repetibilidad, su carácter invasivo y su relativa objetividad dificulta el estudio de la película lagrimal y el diagnóstico de la enfermedad del ojo seco. En el Capítulo 1 del presente trabajo se describen las características principales de la película lagrimal y la enfermedad del ojo seco, y se realiza una revisión bibliográfica sobre técnicas no invasivas de análisis de la película lagrimal y la superficie ocular. Las técnicas de imagen no invasivas tienen un alto potencial a explotar en el estudio de la película lagrimal y del síndrome del ojo seco. El análisis no invasivo de la superficie ocular permite a los clínicos evaluarla bajo condiciones más naturales, evitando el lagrimeo reflejo y la desestabilización de la película lagrimal. Generalmente, estas técnicas son más precisas, repetibles y objetivas que las invasivas. Por lo tanto, técnicas no invasivas deberían ser consideradas para evaluar la película lagrimal y la superficie ocular frente a técnicas invasivas para conseguir una mayor capacidad diagnóstica y manejo de los pacientes con sequedad ocular. Aunque existen muchas técnicas de imagen de análisis de la película lagrimal, este es todavía un campo de estudio que necesita más investigación y que tiene un alto potencial para ser explorado. Por lo tanto, es necesario el desarrollo de nuevos métodos no invasivos y objetivos para evaluar la película lagrimal, siendo necesarios más estudios para mejorar la correlación de estas métricas con hallazgos clínicos en pacientes con sequedad ocular. El Capítulo 2 está enfocado en la justificación y objetivos de la presente tesis doctoral. Debido a la incidencia y morbilidad a la alza del síndrome del ojo seco, es de vital importancia mejorar el diagnóstico temprano de esta patología para proporcionar un mejor tratamiento de la enfermedad. El diagnóstico de la enfermedad del ojo seco es todavía un reto y son necesarias pruebas clínicas objetivas con buena sensibilidad y especificidad, repetibilidad, que sean fáciles de realizar y adecuadas para la práctica clínica. Por lo tanto, nuevas métricas objetivas son todavía requeridas para proporcionar nuevos hallazgos en el análisis de la película lagrimal. Así, el Tear Film and Ocular Surface Society Dry Eye Workshop II Diagnostic Methodology Report reconoció la necesidad de desarrollar nuevas métricas no invasivas, objetivas y tan automáticas como sea posible para evaluar la película lagrimal y la superficie ocular. La presente tesis doctoral tiene como objetivo 1) Estudiar los factores de riesgo de la enfermedad del ojo seco, la repetibilidad de algunas métricas actuales de análisis de la superficie ocular, y la eficacia de la aplicación de bolsas térmicas; 2) Desarrollar y validar nuevas métricas para evaluar la superficie ocular y la película lagrimal de una manera no invasiva y tan objetiva como sea posible; y 3) evaluar el efecto de diferentes lentes de contacto, lágrima artificial, parpadeos y el uso del ordenador en la superficie ocular y en las métricas desarrolladas en la presente tesis doctoral. El Capítulo 3 describe la metodología general de los estudios realizados en la presente tesis doctoral. La superficie ocular y la película lagrimal fueron analizadas mediante diferentes dispositivos: El Keratograph 5M, el osmolarímetro TearLab, el aberrómetro IRX3, el Medmont E 300, el Cobra fundus camera y el Light Disturbance Analyzer. Además, los síntomas oculares fueron evaluados mediante los cuestionarios Ocular Surface Disease Index y el 5-item Dry Ey Questionnaire. Diferentes métricas no invasivas basadas en el procesamiento de imágenes fueron desarrolladas mediante Matlab© R2018a. Finalmente, estas nuevas métricas fueron aplicadas a sujetos adaptados con lentes de contacto. En el Capítulo 4 se estudiaron los factores de riesgos sistémicos, ambientales y del estilo de vida de la enfermedad del ojo seco, debido a la influencia del carácter etiológico multifactorial de la enfermedad en su diagnóstico. Este es un estudio transversal en 120 participantes caucásicos con edades comprendidas entre 18 y 89 años (47.0 ± 22.8 años). Diferentes variables fueron obtenidas en una única sesión clínica: historia médica, información sobre las condiciones ambientales y el estilo de vida, el cuestionario Ocular Surface Disease Index, el cuestionario 5-item Dry Eye Questionnaire, el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo, la osmolaridad y la tinción de la superficie ocular. El diagnóstico de la enferemedad del ojo seco se llevó a cabo de acuerdo con el criterio descrito por el Tear Film and Ocular Surface Society Dry Eye Workshop II Diagnostic Methodology Report. Un modelo de regresión logística multivariado fue construido incluyendo las variables con un p-valor inferior a 0.15 en el análisis univariado. Se obtuvo una prevalencia de 57.7 % para la enfermedad del ojo seco. No se encontraron diferencias en la edad entre aquellos sujetos sanos y con el síndrome del ojo seco (p = 0.243). Sin embargo, el grupo con la enfermedad del ojo seco tenía más mujeres (p = 0.008). La regresión logística univariada identificó los siguientes parámetros como potenciales factores de riesgo para la enfermedad del ojo seco: Sexo femenino, horas de sueño al día, menopausia, ansiedad, enfermedades sistémicas reumatológicas, ansiolíticos, tomar medicación diariamente, cirugía ocular, dieta de pobre calidad, ingerir una cantidad mayor de ultraprocesados en la dieta, no beber café y horas de exposición al aire acondicionado por día. La regresión logística multivariada reveló que las horas de sueño al día, la menopausia y el uso de ansiolíticos estaban independientemente asociados con la enfermedad del ojo seco (p ≤ 0.026). Para concluir, la enfermedad del ojo seco está asociada con factores de riesgos sistémicos, ambientales y del estilo de vida. Estos hallazgos son útiles para identificar potenciales factores de riesgo modificables, en conjunto con los tratamientos convenciones para la enfermedad del ojo seco. Debido a la relevancia del tiempo de ruptura lagrimal no invasivo en el diagnóstico de la enfermedad del ojo seco, el Capítulo 5 tiene como objetivo evaluar la repetibilidad intraexaminador del tiempo de ruptura lagrimal no invasivo utilizando el Oculus Keratograph 5M, el cual es una de las herramientas más utilizadas para la evaluación objetiva de la película lagrimal. 80 sujetos sanos con edades comprendidas entre 30 y 89 años participaron en el presente estudio. Las medidas fueron clasificadas de acuerdo con la edad, el sexo y la presencia o no de síndrome del ojo seco. La repetibilidad de las medidas fue evaluada a través de la desviación estándar entre las medidas en cada sujeto, el coeficiente de repetibilidad y el coeficiente de variación. Además, el método de regresión Passing-Bablok fue aplicado. Los coeficientes de repetibilidad mostraron una baja repetibilidad en las medidas de todos los grupos, con valores entre 3.57 y 7.14; 9.90 y 19.79; y 51.90 y 65.49, para cada coeficiente, respectivamente. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo entre los sujetos sanos y con la enfermedad del ojo seco (p = 0.188). Los grupos con más riesgo de desarrollar sequedad ocular tenían una mejor repetibilidad. La regresión Passing-Bablok también confirmó una falta de acuerdo entre el valor máximo y mínimo del tiempo de ruptura lagrimal no invasivo. Para concluir, el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo tiene una baja repetibilidad intraexaminador incluso considerando el sexo, la edad o el diagnóstico del ojo seco. Sin embargo, no solo esta baja repetibilidad es debida al dispositivo, sino que también es debida a la variabilidad intrínseca de la película lagrimal. Debido al hecho de que el enrojecimiento ocular es un importante signo a tener en cuenta en algunas enfermedades inflamatorias y a la relación entre el enrojecimiento ocular y la enfermedad del ojo seco, el Capítulo 6 tiene como objetivo evaluar la repetibilidad intraexaminador de las medidas de enrojecimiento de la superficie ocular obtenidas mediante el Oculus Keratograph 5M. Setenta y ocho ojos derechos de 78 voluntarios sanos con edades comprendidas entre 18 y 79 años participaron en el presente estudio. El enrojecimiento de la conjuntiva bulbar fue medido tres veces consecutivas en el mismo ojo. El enrojecimiento fue clasificado automáticamente por el dispositivo dependiendo de la zona evaluada: temporal bulbar, nasal bulbar, temporal limbal, nasal limbal y total. La repetibilidad fue evaluada para cada métrica a través del cálculo de la desviación estándar entre las medidas en cada sujeto, el coeficiente de repetibilidad y el coeficiente de variación. Además, el método de regresión Passing-Bablok fue aplicado. Un p-valor inferior a 0.05 fue definido como estadísticamente significativo. Los coeficientes de repetibilidad revelaron una repetibilidad aceptable en todas las métricas. El método de regresión Passing-Bablok también confirmó el buen grado de acuerdo entre la medida máxima y mínima de enrojecimiento bulbar para cada métrica. La repetibilidad más alta fue conseguida en el enrojecimiento bulbar total con una pendiente de 1; por lo tanto, solo errores sistemáticos causados por el intercepto podrían alterar los resultados. En el resto de las métricas, la repetibilidad fue peor cuando el enrojecimiento ocular era mayor pero, incluso en estos casos, la repetibilidad fue aceptable. El análisis de Friedman mostró diferencias estadísticamente significativas entre la tercera medida y las primeras dos, siendo la tercera ligeramente más elevada. Sin embargo, estas diferencias no pueden considerarse clínicamente significativas. Finalmente, las medidas bulbares obtuvieron valores clínicamente más elevados que las limbales; el enrojecimiento bulbar total fue clínicamente más elevado que los valores limbales; y los valores nasales fueron clínicamente mayores que los temporales. Como conclusión se obtuvo que el Keratograph 5M es un dispositivo útil y repetible para evaluar el enrojecimiento ocular. Todas las medidas proporcionaron valores objetivos con una repetibilidad aceptable, lo cual podría ayudar a los clínicos en el diagnóstico y tratamiento de diferentes patologías relacionadas con la inflamación de la superficie ocular, como el síndrome del ojo seco o la uveítis. Debido a que el Keratograph 5M es una de las herramientas más utilizadas para la evaluación objetiva de la superficie ocular, conocer su utilidad en el seguimiento de algunos tratamientos es relevante. Por lo tanto, el Capítulo 7 tiene como objetivo evaluar la asociación entre la aplicación de las bolsas térmicas MGDRx EyeBags y los signos y síntomas de la superficie ocular en sujetos jóvenes y mayores. Treinta voluntarios jóvenes con edades comprendidas entre 18 y 31 años (23.95 ± 3.94 años) y treinta sujetos mayores con edades comprendidas entre 61 y 90 años (77.97 ± 8.11 años) participaron en este estudio. Distintos parámetros de la superficie ocular fueron evaluados mediante el Oculus Keratograph 5M, siguiendo las recomendaciones del Tear Film and Ocular Surface Dry Eye Workshop II Diagnostic Methodology Report. Solo los sujetos que tenían una puntuación positiva en uno de los cuestionarios y el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo inferior a 10 segundos fueron incluidos en el estudio. Después de la aplicación de las bolsas térmicas en ambos ojos, diariamente y durante dos semanas, el protocolo fue realizado de nuevo. Los sujetos fueron instruidos a realizar un masaje palpebral inmediatamente después de la aplicación de las bolsas térmicas. El grado de cumplimiento del tratamiento y el grado de mejora fueron también evaluados. El grupo joven mostró una mejora del tiempo de ruptura lagrimal no invasivo, la capa lipídica, el porcentaje de pérdida de las glándulas de meibomio en el párpado superior y en los síntomas de sequedad ocular durante las dos semanas de tratamiento. Mejoras en la calidad del meibum, la obstrucción de las glándulas, la puntuación de telangiectasias, y en los síntomas de ojo seco fueron encontradas en el grupo de mayor edad. El ANOVA mixto reveló mejor tiempo de ruptura lagrimal no invasivo y capa lipídica en los sujetos jóvenes. A pesar de que el cumplimiento del tratamiento fue mayor en los sujetos mayores que en los jóvenes (p = 0.002), no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la mejora subjetiva entre grupos (p = 0.097). Para concluir, los síntomas de sequedad ocular mejoraron después de la aplicación de las bolsas térmicas, mientras que el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo y la capa lipídica mejoraron solo en el grupo de sujetos jóvenes. El Tear Film and Ocular Surface Dry Eye Workshop II Diagnostic Methodology Report reconoció la necesidad de desarrollar nuevas métrica no invasivas y tan objetivas como sea posible para evaluar la película lagrimal y la superficie ocular. Por ello, el Capítulo 8 está enfocado en el desarrollo de nuevas métricas para evaluar la película lagrimal y la superficie ocular de una forma no invasiva y objetiva. En la primera parte de este capítulo (Capítulo 8.1) se desarrolla un método para evaluar la visibilidad de las glándulas de meibomio a partir del análisis de los valores de intensidad de gris de los píxeles de las meibografías obtenidas a través de meibografía infrarroja de no contacto. El Capítulo 8.1.1 tiene como objetivo desarrollar este nuevo método semiautomático para analizar la visibilidad de las glándulas de meibomio cuantitativamente. 112 voluntarios sanos con edades comprendidas entre 18 y 90 años (48.3 ± 27.5 años) participaron en el presente estudio. Las meibografías fueron obtenidas del párpado superior de los sujetos mediante el Oculus Keratograph 5M y se clasificaron en 3 grupos: Grupo 1 = Sujetos con buena visibilidad subjetiva de las glándulas y una pérdida de las glándulas 1/3 del área total de las glándulas de meibomio. Las nuevas métricas basadas en la visibilidad de las glándulas de meibomio fueron calculadas y posteriormente comparadas entre grupos. Correlaciones de Rho Spearman fueron utilizadas para evaluar las correlaciones entre cada métrica y el porcentaje de pérdida de las glándulas de meibomio con la muestra completa y después de excluir el grupo 2. Un p-valor inferior a 0.05 fue definido como estadísticamente significativo. Cincuenta y seis sujetos fueron clasificados en el grupo 1 (24.5 ± 9.6 años), 19 en el grupo 2 (69.2 ± 21.3 años) y 37 en el grupo 3 (73.6 ± 13.7 años). No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre el grupo 1 y el 2 en el porcentaje de pérdida de glándulas de meibomio. Todas las métricas, excepto la entropía, mostraron una visibilidad mayor de las glándulas de meibomio en el grupo 1 que en los otros dos grupos. Se encontraron correlaciones moderadas estadísticamente significativas para todas las métricas, con excepción de la entropía. Las correlaciones fueron más fuertes después de excluir el grupo 2 del análisis. Como conclusión se obtuvo que el método propuesto es útil para evaluar la visibilidad de las glándulas de meibomio de una forma objetiva y repetible, lo cual podría ayudar a los clínicos a mejorar el diagnóstico de la disfunción de las glándulas de meibomio y el seguimiento de sus tratamientos. En el Capítulo 8.1.2, se analiza la capacidad diagnóstica de estas nuevas métricas relacionadas con la visibilidad de las glándulas para detectar la disfunción de las glándulas de meibomio, así como sus correlaciones con otros signos clínicos y síntomas de la enfermedad el ojo seco y la disfunción de las glándulas de meibomio. 112 voluntarios sanos (48.3 ± 27.5 años) participaron en el presente estudio. Distintos parámetros de la superficie ocular fueron evaluados mediante el Oculus Keratograph 5M. Los sujetos fueron clasificados de acuerdo con la presencia o ausencia de disfunción de las glándulas de meibomio. Las nuevas métricas basadas en la visibilidad de las glándulas de meibomio fueron calculadas y posteriormente comparadas entre grupos. La capacidad diagnóstica de distintos parámetros de la superficie ocular y de las métricas basadas en la visibilidad de las glándulas fue estudiada a través de curvas de la característica operativa del receptor. Un modelo de regresión logística fue utilizado para obtener una curva combinada de las métricas con la capacidad diagnostica más elevada. Diferencias estadísticamente significativas fueron encontradas entre los grupos para todos los parámetros de la superficie ocular evaluados y las nuevas métricas basadas en la visibilidad de las glándulas de meibomio, excepto para el primer tiempo de ruptura lagrimal no invasivo y la expresibilidad de las glándulas. Las nuevas métricas relacionadas con la visibilidad de las glándulas mostraron una sensibilidad y especificidad superior que las métricas actuales cuando su capacidad diagnostica se evalúo sin ninguna combinación. La capacidad diagnóstica aumentó cuando las nuevas métricas desarrolladas se incorporaron a la regresión logística conjuntamente con el porcentaje de pérdida de glándulas de meibomio, la altura del menisco lagrimal, los síntomas de sequedad ocular y la puntuación de anormalidad en el margen palpebral (p < 0.001). La combinación de la mediana de la intensidad de los pixeles de los valores de gris de la meibografía con las métricas que se acaban de mencionar consiguió el área bajo la curva más elevada (0.99), y una excelente sensibilidad (1.00) y especificidad (0.93). Para concluir, las nuevas métricas basadas en la visibilidad de las glándulas de meibomio tienen más poder diagnóstico para la disfunción de las glándulas de meibomio que las métricas actuales y pueden servir como una herramienta complementaria para apoyar en el diagnostico de la disfunción de las glándulas de meibomio. En el Capítulo 8.2, se desarrolla un método para evaluar la propagación y la dinámica de la película lagrimal a través del seguimiento de las partículas en suspensión en la película lagrimal después del parpadeo. Se evaluaron distintos parámetros de la superficie ocular y se grabó un video de la propagación de las partículas en suspensión en la película lagrimal después de un parpadeo espontáneo en 81 voluntarios sanos (43.7 ± 27.0 años) utilizando el Oculus Keratograph 5M. El software desarrollado automáticamente descomponía el video en “frames” para posteriormente seguir la posición de las partículas manualmente durante 1.75 segundos después del parpadeo. Las siguientes métricas relacionadas con la dinámica de la película lagrimal fueron automáticamente calculadas: media, mediana, máxima y mínima velocidad de las partículas, la velocidad en diferentes intervalos de tiempo después del parpadeo y el tiempo transcurrido hasta que la velocidad de las partículas decrece hasta < 1.20 mm/segundo. La repetibilidad de cada métrica basada en la dinámica de la película lagrimal, y sus correlaciones con signos y síntomas de sequedad ocular fueron analizadas. Se realizó también una regresión logística binomial para evaluar la predictibilidad de las nuevas métricas para diferentes parámetros oculares. La repetibilidad tendió a ser inferior justo después del parpadeo (variabilidad de 12.24 %), mientras que las métricas a partir de 0.5 segundos tenían una repetibilidad aceptables (variabilidad por debajo del 10 %). Las nuevas métricas basadas en la dinámica de la película lagrimal estaban positivamente correlacionadas con el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo y negativamente con la pérdida de glándulas de meibomio. La regresión logística binomial reveló que las métricas basadas en la dinámica de la película lagrimal pueden predecir el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo. Sin embargo, no se encontró una asociación estadísticamente significativa con la pérdida de glándulas de meibomio. Esto significa que una mayor velocidad de propagación de las partículas en suspensión en la película lagrimal después del parpadeo está relacionada con un tiempo de ruptura lagrimal más largo. La métrica llamada “tiempo transcurrido hasta que la velocidad de las partículas decrece hasta < 1.20 mm/segundo” puede ser considerada la mejor métrica para evaluar la calidad de la película lagrimal, debido a que estaba más fuertemente correlacionada con el tiempo de ruptura lagrimal no invasivo (r = 0.42, p = 0.004), estaba más fuertemente asociada en la regresión logística binomial con el tiempo de ruptura lagrimal y mostró una buena repetibilidad (variabilidad = 5.49 %). Como conclusión se obtuvo que las nuevas métricas desarrolladas basadas en la dinámica de la película lagrimal son parámetros emergentes que pueden servir para evaluar la homeostasis de la película lagrimal e indirectamente evaluar la calidad de la película lagrimal en condiciones naturales con una repetibilidad aceptable. En el Capítulo 8.3, se desarrolla un método para evaluar el espesor de la capa lipídica a través del análisis de los valores de intensidad de gris de los píxeles del disco de Plácido reflejado en la película lagrimal. Distintos parámetros de la superficie ocular fueron evaluados utilizando el Oculus Keratograph 5M en 94 voluntarios sanos (43.8 ± 26.8 años). La c

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