Notícia

Estudo do Glaucoma

Fonte

IEEE Transactions on Biomedical Engineering

Data

quinta-feira, 3 julho 2014 11:55

Áreas

Oftalmologia. Glaucoma.

Pesquisadores do Hamilton Glaucoma Center e do Departamento de Oftalmologia da Universidade da Califórnia em San Diego e do estudo multicêntrico ADAGES (African Descent and Glaucoma Evaluation Study), que inclui a Universidade do Alabama, publicaram estudo sobre a avaliação de dados de padrões alterados do campo visual na detecção da progressão glaucomatosa na edição de julho da revista científica IEEE Transactions on Biomedical Engineering. O glaucoma é uma neuropatia óptica e se constitui na segunda maior causa de cegueira no mundo. O acompanhamento da doença depende da identificação de defeitos estruturais ou funcionais e de sua evolução no tempo. Neste sentido, o reconhecimento de defeitos no campo visual relacionados ao glaucoma é fundamental.

O método proposto consiste em uma sequência de análise dividida em três estágios: identificação do perfil glaucomatoso, detecção do limite do contorno do glaucoma e teste de progressão do glaucoma. Os pesquisadores usam Modelos de Misturas Gaussianas e Maximização de Expectativas para identificar os olhos glaucomatosos e, na sequência, separar os indivíduos que apresentam progressão glaucomatosa daqueles cuja configuração da doença é estável. No artigo, os pesquisadores comparam resultados de reconhecimento com outros resultados obtidos com técnica SAP (Standard Automated Perimetry), disponível comercialmente. Os algoritmos de teste de progressão disponíveis atualmente em programas SAP incluem o índice do campo visual (VFI, visual field index) e a análise guiada da progressão (GPA, guided progression analysis).

Os testes clínicos para a identificação inicial de olhos glaucomatosos apontaram 1146 olhos saudáveis em 721 indivíduos e 939 olhos com perfil anormal em 677 indivíduos. Os resultados da análise de progressão do glaucoma obtidos pela equipe de pesquisadores mostraram-se mais precisos com a metodologia e os algoritmos propostos do que com o uso de métodos comerciais com o programa SAP.

Fonte: Yousefi, S. ; Goldbaum, M.H. ; Balasubramanian, M. ; Medeiros, F.A. ; Zangwill, L.M. ; Liebmann, J.M. ; Girkin, C.A. ; Weinreb, R.N. ; Bowd, C. Learning from data: recognizing glaucomatous defect. Patterns and detecting progression from visual field measurements. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v.61, n.7, Julho de 2014.

Em suas publicações, o Portal Tech4Health da Rede T4H tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal Tech4Health tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas.