Treffer: RECONSTRUCTION OF THE CORNEAL SURFACE OF THE HUMAN EYE USING A COMPUTATIONAL EVOLUTIONARY ALGORITHM. PRACTICAL APPLICATION IN NON-PATHOLOGICAL CASES.

Increasingly, the use of geometric modelling techniques in Applied Ophthalmology is significant in the characterization of important pathologies of the cornea, such as Keratoconus. This article presents a novel method for the geometric reconstruction of the corneal surface from optical topography using a genetic algorithm. Traditionally, mathematical programming methods such as the least squares method have been used to obtain the coefficients of the corneal surface function, such as Navarro model or Zernike polynomials. This new method uses non-dominated multivariable genetic algorithm optimization to obtain the surface function coefficients from the point cloud obtained with corneal topographer device. Once the reconstruction is performed, the surface is represented using CAD software, and morphogeometric parameters are obtained. The experimental sample consisted in 33 healthy patients, aged from 11 to 63, and without previous ocular surgeries or pathologies. Topographic data were obtained using a Scheimpflug Sirius tomographer (CSO, Italy). The computational optimization was executed under Matlab software environment (Mathworks, USA). The new method provides a lower mean squared error (MSE) than those obtained by the least squares or the nonlinear programming algorithms. Thus, the morphogeometric parameters obtained from the patient's corneas fit better, allowing for a better analysis of real clinical conditions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Cada vez más, el uso de técnicas de modelado geométrico en Oftalmología Aplicada es significativo en la caracterización de importantes patologías de la córnea, como el Queratocono. Este artículo presenta un novedoso método para la reconstrucción geométrica de la superficie corneal a partir de topografía óptica utilizando un algoritmo genético. Tradicionalmente, para obtener los coeficientes de la función de la superficie corneal, como el modelo de Navarro o los polinomios de Zernike, se han utilizado métodos de programación matemática como el de mínimos cuadrados. Este nuevo método utiliza la optimización mediante algoritmos genéticos multivariables no dominados para obtener los coeficientes de la función superficial a partir de la nube de puntos obtenida con el dispositivo topógrafo corneal. Una vez realizada la reconstrucción, se representa la superficie mediante software CAD y se obtienen los parámetros morfogeométricos. La muestra experimental consistió en 33 pacientes sanos, con edades comprendidas entre los 11 y los 63 años, y sin cirugías ni patologías oculares previas. Los datos topográficos se obtuvieron utilizando un tomógrafo Scheimpflug Sirius (CSO, Italia). La optimización computacional se ejecutó en el entorno de software Matlab (Mathworks, EE.UU.). El nuevo método proporciona un error cuadrático medio (ECM) inferior a los obtenidos por los algoritmos de mínimos cuadrados o de programación no lineal. Así, los parámetros morfogeométricos obtenidos a partir de las córneas de los pacientes se ajustan mejor, permitiendo un mejor análisis de las condiciones clínicas reales. [ABSTRACT FROM AUTHOR]