Automated detection of photoreceptors in in-vivo retinal images

The inclusion of adaptive optics (AO) into ophthalmic imaging technology has allowed the study of histological elements of retina in-vivo, such as photoreceptors, retinal pigment epithelium (RPE) cells, retinal nerve fiber layer and ganglion cells. The high-resolution images obtained with ophthalmic AO imaging devices are rich with information that is difficult and/or tedious to quantify using manual methods. Thus, robust, automated analysis tools that can provide reproducible quantitative information about the tissue under examination are required. Automated algorithms have been developed to detect the position of individual photoreceptor cells and characterize the RPE mosaic. In this work, an algorithm is presented for the detection of photoreceptors. The algorithm has been tested in synthetic and real images acquired with an Adaptive Optics Scanning Laser Ophthalmoscope (AOSLO) and compared with the one developed by Li and Roorda. It is shown that both algorithms have similar performance on synthetic and cones-only images, but the one here proposed shows more accurate measurements when it is used for cones-rods detection in real images.La inclusión de la óptica adaptativa (adaptive optics, AO) en la tecnología de imágenes oftálmicas ha permitido el estudio in-vivo de los elementos histológicos de retina, como los fotorreceptores, células del epitelio pigmentario de la retina (retinal pigment ephitelium, RPE), la capa de fibras nerviosas de la retina y células ganglionares. Las imágenes de alta resolución obtenidas con dispositivos oftálmicos con AO son ricos en información, que es difícil y/o tediosa de cuantificar por medio de métodos manuales. Por lo tanto, se requieren herramientas de análisis automatizadas robustas que puedan proporcionar información cuantitativa reproducible del tejido bajo examen. Algoritmos automatizados han sido desarrollados para detectar la posición de células individuales fotorreceptoras y caracterizar el mosaico RPE. En este trabajo, se presenta un algoritmo para la detección de los fotorreceptores. El algoritmo ha sido probado en imágenes sintéticas y reales adquiridas con un oftalmoscopio de barrido láser con óptica adaptativa (Adaptive Optics Scanning Laser Ophthalmoscope, AOSLO) y comparado con el desarrollado por Li y Roorda. Se muestra que ambos algoritmos tienen un rendimiento similar en imágenes sintéticas e imágenes con sólo conos, pero el algoritmo propuesto muestra mediciones más precisas cuando se utiliza para la detección de conos-bastones en imágenes reales

Desarrollo multidisciplinario en investigación y docencia del centro universitario UAEM Valle de México

DESARROLLO MULTIDISCIPLINARIO EN INVESTIGACIÓN Y DOCENCIA DEL CENTRO UNIVERSITARIO UAEM VALLE DE MÉXICOLa Universidad Autónoma del Estado de México ha evolucionado a través de sus 188 años de historia, dedicada a la educación, la investigación, la cultura y el deporte, como sus grandes ejes rectores, formadora de hombres y mujeres con un alto sentido humanista y ético, contribuyendo a lograr nuevas y mejores formas de existencia y convivencia social. Durante el proceso de desconcentración de la UAEM, se crearon las Unidades Académicas y Centros Universitarios para brindar el servicio de educación a más jóvenes en todo el Estado de México, este Centro Universitario fue uno de los primeros y a sus veinte años de existencia se está consolidando como uno de los mejores. Es en los últimos años que se ha venido impulsando la investigación al contar con cuerpos académicos, en formación y en consolidación, con infraestructura de primera tanto en equipo como en laboratorios especializados, con profesores de tiempo completo que participan en congresos, seminarios y presentan publicaciones en revistas indexadas. Por ello para celebrar esos veinte años de existencia de esta honorable institución, se planeó la compilación de esta obra que es parte del quehacer multidisciplinario en investigación y docencia como parte del Plan de Desarrollo 2013-2017, de esta administración. Esta obra reúne investigaciones tanto de profesores como de alumnos desde las diferentes ramas del saber en las que se inscriben sus siete licenciaturas, Actuaría, Administración, Contaduría, Derecho, Economía, Relaciones Económicas Internacionales e Informática Administrativa, tanto presencial como a distancia, así como sus tres ingenierías, Industrial, en Computación y Sistemas y Comunicaciones, así como gracias a la vinculación y colaboración académico – científica que se tiene con otras instituciones de educación superior a nivel nacional, como el Instituto Tecnológico de Orizaba, la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, la Universidad Nacional Autónoma de México, la Universidad Autónoma Metropolitana, Universidad Politécnica de Victoria, el Instituto Politécnico Nacional entre otras. En el capítulo 1 se abordan seis temáticas diferentes de vanguardia en el área de las Ingenierías, en los capítulos 2 y 3 se incluyen temas de interés y gran relevancia en materia de ciencias sociales, política y economía. Se hace extensivo un reconocimiento para todos los que participaron tanto en la revisión de los trabajos, como en la compilación del producto final de este Libro intitulado “Desarrollo Multidisciplinario en Investigación y Docencia del Centro Universitario UAEM Valle de México”

Measurement of Longitudinal Chromatic Aberration in the Last Crystalline Lens Surface Using Hartmann Test and Purkinje Images

Research has shown that longitudinal chromatic aberration (LCA) of the human eye is generated across all of the eye’s optical surfaces. However, it may not be necessary to measure the LCA from the first surface of the cornea to the retina, as it is known that most of the changes that can modify the path of light occur from the first surface of the cornea to the last surface of the crystalline lens. This investigation presents the study of an objective technique that allows the measurement of longitudinal chromatic aberration (LCA) on the last crystalline lens surface by developing a pulse width wavefront system using a Hartmann test, Purkinje image, and Zernike polynomial. A blue pulse (440–480 nm) and a red pulse (580–640 nm) were used to generate a pattern of spots in the human eye. This pattern generated on the posterior surface of the crystalline lens of the human eye allows the reconstruction of the wavefront via a modal method with Zernike polynomials. Once the wavefront is reconstructed, Zernike coefficients can be used to quantify the LCA. The methodology and objective measurements of the magnitude of the longitudinal chromatic aberration of five test subjects are explained in this article

Automated detection of photoreceptors in in-vivo retinal images

The inclusion of adaptive optics (AO) into ophthalmic imaging technology has allowed the study of histological elements of retina in-vivo, such as photoreceptors, retinal pigment epithelium (RPE) cells, retinal nerve fiber layer and ganglion cells. The high-resolution images obtained with ophthalmic AO imaging devices are rich with information that is difficult and/or tedious to quantify using manual methods. Thus, robust, automated analysis tools that can provide reproducible quantitative information about the tissue under examination are required. Automated algorithms have been developed to detect the position of individual photoreceptor cells and characterize the RPE mosaic. In this work, an algorithm is presented for the detection of photoreceptors. The algorithm has been tested in synthetic and real images acquired with an Adaptive Optics Scanning Laser Ophthalmoscope (AOSLO) and compared with the one developed by Li and Roorda. It is shown that both algorithms have similar performance on synthetic and cones-only images, but the one here proposed shows more accurate measurements when it is used for cones-rods detection in real images.La inclusión de la óptica adaptativa (adaptive optics, AO) en la tecnología de imágenes oftálmicas ha permitido el estudio in-vivo de los elementos histológicos de retina, como los fotorreceptores, células del epitelio pigmentario de la retina (retinal pigment ephitelium, RPE), la capa de fibras nerviosas de la retina y células ganglionares. Las imágenes de alta resolución obtenidas con dispositivos oftálmicos con AO son ricos en información, que es difícil y/o tediosa de cuantificar por medio de métodos manuales. Por lo tanto, se requieren herramientas de análisis automatizadas robustas que puedan proporcionar información cuantitativa reproducible del tejido bajo examen. Algoritmos automatizados han sido desarrollados para detectar la posición de células individuales fotorreceptoras y caracterizar el mosaico RPE. En este trabajo, se presenta un algoritmo para la detección de los fotorreceptores. El algoritmo ha sido probado en imágenes sintéticas y reales adquiridas con un oftalmoscopio de barrido láser con óptica adaptativa (Adaptive Optics Scanning Laser Ophthalmoscope, AOSLO) y comparado con el desarrollado por Li y Roorda. Se muestra que ambos algoritmos tienen un rendimiento similar en imágenes sintéticas e imágenes con sólo conos, pero el algoritmo propuesto muestra mediciones más precisas cuando se utiliza para la detección de conos-bastones en imágenes reales

Automated detection of photoreceptors in in-vivo retinal images

The inclusion of adaptive optics (AO) into ophthalmic imaging technology has allowed the study of histological elements of retina in-vivo, such as photoreceptors, retinal pigment epithelium (RPE) cells, retinal nerve fiber layer and ganglion cells. The high-resolution images obtained with ophthalmic AO imaging devices are rich with information that is difficult and/or tedious to quantify using manual methods. Thus, robust, automated analysis tools that can provide reproducible quantitative information about the tissue under examination are required. Automated algorithms have been developed to detect the position of individual photoreceptor cells and characterize the RPE mosaic. In this work, an algorithm is presented for the detection of photoreceptors. The algorithm has been tested in synthetic and real images acquired with an Adaptive Optics Scanning Laser Ophthalmoscope (AOSLO) and compared with the one developed by Li and Roorda. It is shown that both algorithms have similar performance on synthetic and cones-only images, but the one here proposed shows more accurate measurements when it is used for cones-rods detection in real images

Evaluation of a quality improvement intervention to reduce anastomotic leak following right colectomy (EAGLE): pragmatic, batched stepped-wedge, cluster-randomized trial in 64 countries

Background Anastomotic leak affects 8 per cent of patients after right colectomy with a 10-fold increased risk of postoperative death. The EAGLE study aimed to develop and test whether an international, standardized quality improvement intervention could reduce anastomotic leaks. Methods The internationally intended protocol, iteratively co-developed by a multistage Delphi process, comprised an online educational module introducing risk stratification, an intraoperative checklist, and harmonized surgical techniques. Clusters (hospital teams) were randomized to one of three arms with varied sequences of intervention/data collection by a derived stepped-wedge batch design (at least 18 hospital teams per batch). Patients were blinded to the study allocation. Low- and middle-income country enrolment was encouraged. The primary outcome (assessed by intention to treat) was anastomotic leak rate, and subgroup analyses by module completion (at least 80 per cent of surgeons, high engagement; less than 50 per cent, low engagement) were preplanned. Results A total 355 hospital teams registered, with 332 from 64 countries (39.2 per cent low and middle income) included in the final analysis. The online modules were completed by half of the surgeons (2143 of 4411). The primary analysis included 3039 of the 3268 patients recruited (206 patients had no anastomosis and 23 were lost to follow-up), with anastomotic leaks arising before and after the intervention in 10.1 and 9.6 per cent respectively (adjusted OR 0.87, 95 per cent c.i. 0.59 to 1.30; P = 0.498). The proportion of surgeons completing the educational modules was an influence: the leak rate decreased from 12.2 per cent (61 of 500) before intervention to 5.1 per cent (24 of 473) after intervention in high-engagement centres (adjusted OR 0.36, 0.20 to 0.64; P < 0.001), but this was not observed in low-engagement hospitals (8.3 per cent (59 of 714) and 13.8 per cent (61 of 443) respectively; adjusted OR 2.09, 1.31 to 3.31). Conclusion Completion of globally available digital training by engaged teams can alter anastomotic leak rates. Registration number: NCT04270721 (http://www.clinicaltrials.gov)