Maestría en Ciencia de Datos

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Browsing Maestría en Ciencia de Datos by Subject "AMD"

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    Estadificación imagenológica de la atrofia geográfica en la degeneración macular relacionada con la edad (DMAE), utilizando tomografía óptica coherente (OCT) con 3 cortes, en una población del sur de Colombia
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Quiñones Lucio, Andrés Felipe; Vargas Cardona, Hernán Darío
    La degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) es una enfermedad degenerativa que afecta el segmento posterior del ojo, específicamente la mácula, que es la parte central de la retina responsable de la visión detallada y nítida. Es una de las principales causas de pérdida visual en personas mayores de 50 años. Existen dos tipos de DMAE: la atrófica o seca y la exudativa o húmeda. La forma atrófica es la más común y se caracteriza por la presencia de atrofia geográfica y acumulación de drusas— depósitos de desechos celulares y lipídicos—en la retina, particularmente en la mácula. Fisiopatológicamente, ocurre una descomposición y muerte (apoptosis) de las células maculares, lo que conduce a un deterioro gradual de la visión central. La forma exudativa es menos común pero más agresiva; se distingue por el desarrollo de neovascularización anormal debajo de la retina que puede sangrar y ocasionar cicatrices, resultando en una disminución más rápida de la agudeza visual. Aunque la DMAE no tiene cura, existen tratamientos que ayudan a retrasar su progresión y preservar la visión, lo que resalta la importancia del diagnóstico y tratamiento tempranos. La tomografía de coherencia óptica (OCT) se ha consolidado como una herramienta esencial para visualizar las capas retinianas y detectar cambios estructurales asociados con la DMAE. Las tecnologías avanzadas de OCT permiten obtener imágenes de alta resolución, facilitando la identificación de la atrofia y otras lesiones asociadas. La clasificación consensuada de la atrofia en DMAE mediante OCT ha sido establecida para estandarizar diagnósticos y fue la utilizada en el presente trabajo para su aplicación en técnicas de aprendizaje profundo.