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Medellín, Colombia – Investigadores del Grupo de Óptica y Fotónica del Instituto de Física de la Universidad de Antioquia, en colaboración con la Institución Universitaria Digital de Antioquia, desarrollaron una técnica innovadora que combina inteligencia artificial y sensores ópticos para mejorar significativamente la detección de aberraciones ópticas en el ojo humano. Este trabajo, recientemente publicado en la prestigiosa revista Scientific Reports, del grupo editorial Nature, representa un avance destacado en el campo de la óptica visual y su aplicación a la salud visual.

El estudio propone un nuevo enfoque que utiliza una red neuronal convolucional (CNN) tipo ResNet modificada para mejorar el rendimiento del sensor Hartmann-Shack (HSS), ampliamente empleado en la evaluación del frente de onda ocular. Esta tecnología es esencial en óptica visual porque permite analizar la calidad de formación de imágenes en el sistema visual humano y su relación con el rendimiento visual. Sin embargo, métodos tradicionales como el HSS enfrentan limitaciones importantes en cuanto a precisión, rango dinámico y velocidad de procesamiento.

Con el fin de superar estas restricciones, los investigadores propusieron una arquitectura de aprendizaje profundo entrenada con imágenes generadas mediante un simulador visual monocular personalizado. El conjunto de datos incluyó tanto imágenes sin ruido como imágenes afectadas por ruido de speckle, una condición común en aplicaciones experimentales. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo CNN desarrollado logró una precisión superior, reduciendo el tiempo de reconstrucción del frente de onda ocular entre un 300 % y 400 %, e incrementando el rango dinámico en más del 300 % en comparación con los métodos tradicionales.

Relevancia e impacto en la investigación

Este trabajo introduce una nueva metodología experimental en la aplicación de redes neuronales profundas para el análisis de imágenes del sensor Hartmann-Shack, en un contexto donde la mayoría de investigaciones previas han estado centradas en simulaciones o en el ámbito astronómico.

La comparación directa entre el modelo de inteligencia artificial y el método tradicional de detección de centroides revela la superioridad del modelo propuesto, especialmente en la predicción de coeficientes de Zernike, tanto dentro como fuera del rango dinámico convencional del sensor. Además, se demostró la capacidad del modelo para adaptarse a condiciones adversas, como la presencia de ruido, a través de estrategias de entrenamiento y pre-entrenamiento específicas, abriendo la puerta a su futura aplicación en mediciones sobre ojos reales.

El estudio también cuantifica la mejora lograda en la extensión del rango dinámico del HSS, reduciendo el valor RMS de 1.42 µm (método tradicional) a 0.45 µm, cubriendo de manera efectiva el espectro típico de aberraciones oculares.

Impacto y proyección del trabajo

“Estamos muy cerca de contar con un dispositivo adaptable, económico y de alta precisión que podría transformar el diagnóstico visual en regiones con acceso limitado a tecnología avanzada”, afirmó el profesor Walter Arley Torres Sepúlveda, investigador de la Institución Universitaria Digital de Antioquia.

Por su parte, el profesor Alejandro Mira Agudelo, investigador del Instituto de Física de la Universidad de Antioquia, resaltó: “La mejora en la precisión y en el rango de detección de aberraciones ópticas no solo permitirá diagnósticos más detallados de la calidad visual, sino que también abre la posibilidad de diseñar y personalizar lentes oftálmicas y de contacto con mayor eficacia, optimizando la experiencia visual de los usuarios.”

Aplicaciones y colaboraciones futuras

Gracias a su capacidad para procesar imágenes más rápidamente y con mayor rango dinámico, esta tecnología tiene el potencial de impulsar:

• Diagnósticos ópticos más detallados.

• Sistemas de óptica adaptativa en tiempo real.

• Avances en el diseño de lentes personalizadas.

• Simuladores visuales para educación e investigación.

Actualmente, se continúa la colaboración con la Institución Universitaria Digital de Antioquia mediante proyectos de investigación conjuntos, incluyendo uno recientemente aprobado en convocatoria interna. Asimismo, el equipo explora nuevas alianzas internacionales, entre ellas con el Centro de Desarrollo de Sensores, Instrumentación y Sistemas (CD6) de la Universidad Politécnica de Cataluña, con miras a desarrollar dispositivos portátiles de bajo costo para el diagnóstico visual clínico.

Reconocimientos y apoyo institucional

Este proyecto fue financiado por la Universidad de Antioquia y la Institución Universitaria Digital de Antioquia. Como parte de los logros derivados de esta colaboración, el estudiante de Ingeniería de Software y Datos Andrés Osorno-Quiroz, coautor de la investigación, fue reconocido con el Premio Medellín Investiga 2024, por su destacada participación en el desarrollo de esta línea de trabajo y su contribución a la publicación científica.

Asimismo, el profesor Walter Arley Torres Sepúlveda realizó una estancia de investigación en el CD6 de la Universidad Politécnica de Cataluña, fortaleciendo así las relaciones académicas internacionales en el ámbito de la óptica visual.

Este resultado posiciona a la Universidad de Antioquia y a sus investigadores como referentes regionales en la aplicación de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial al campo de la óptica visual, y contribuye a fortalecer la proyección internacional de la ciencia producida en Colombia.

🔗 Consulta el artículo completo en Scientific Reports:
https://www.nature.com/articles/s41598-024-80615-8