Inteligencia artificial y Oftalmología

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Una investigación orientada al mejoramiento de la visión de la población cubana, que destaca por el uso de la Inteligencia artificial y modelación numérica del globo ocular, figura entre los 18 trabajos del año 2022 distinguidos por la Agencia de Energía Nuclear y Tecnologías de Avanzada (AENTA).  Este trabajo es fruto de la colaboración entre profesionales del Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas de la Universidad de la Habana (InSTEC) y el Instituto Cubano de Oftalmología (ICO) “Ramón Pando Ferrer”. Leer articulo completo (Tribuna de La Habana).

 

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Using a multilayer perceptron in intraocular lens power calculation
Fernández-Álvarez J, Hernández-López I, Cruz-Cobas P, Cárdenas-Díaz T, Batista-Leyva A. Journal of Cataract & Refractive Surgery (2019)

Red neuronal artificialEstudio conjunto del ICO «Ramón Pando Ferrer» y el Instituto Superior de Ciencias Aplicadas(Instec) que demuestra la factibilidad del uso de redes neuronales artificiales para el cálculo del lente intraocular en la cirugía de catarata, como un método con menores errores de predicción que los métodos actualmente usados. Leer artículo completo

 

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Robot surgeon can slice eyes finely enough to remove cataracts
Sally Adee. New Scientist magazine . 12 November 2016

AxsisRobotCataratologoLa firma tecnológica Cambridge Consultants ha creado un robot al que llamaron Axsis, que puede operar de cataratas con una precisión milimétrica. Consta de brazos que terminan en pinzas (aunque en las operaciones pueden se sustituidos con bisturís). Los brazos los maneja un cirujano por control remoto con ayuda de dos joysticks. El médico ve los movimientos de Axsis en una pantalla donde la imagen está ampliada, con lo que puede observar con más exactitud lo que ocurre en el ojo. Ver artículo completo

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Detecting Preperimetric Glaucoma with Standard Automated Perimetry Using a Deep Learning Classifier
Asaoka R, Murata H, Iwase A, Araie M. Ophthalmology 2016 vol: 123 (9) pp: 1974-1980 

Campo visual deep learningUn clasificador automático basado en una red neuronal artificial logró diferenciar, con una gran exactitud, campos visuales preperimétricos procedentes de ojos de pacientes con glaucoma primario de ángulo abierto; de ojos de pacientes sanos.

 

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