Cambio De Ubicación Del Círculo De Cálculo De Rnfl; Perfiles De Grosor Tsnit - Zeiss CIRRUS HD-OCT 500 Manual Del Usuario

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2660021169016 Rev. A 2018-04
Segmento posterior
Hay varias razones por las que una región determinada puede diferir de lo normal. El mapa
de desviación muestra cuándo una región determinada del ojo es más delgada que la
misma región en una población de sujetos normal, pero dicha desviación no siempre se
debe a la pérdida patológica de RNFL, por ninguna de las siguientes razones:
1. En cada súper-píxel, un 5 % de los normales se resaltarán por lo general en amarillo
y el 1 % de los normales en rojo. Puesto que cada mapa contiene
2.500 súper-píxeles, se puede esperar que se resalte un promedio de 125 píxeles en
cada normal.
2. La base de datos normativa se compone de población con un rango limitado de error
esférico (de -12 D a +6 D) y longitud axial (de 22 a 28 mm). Los sujetos con ojos muy
miopes o hipermétropes pueden tener una distribución de los valores de grosor RNFL
diferente. Asimismo, pueden tender a ver más moscas flotantes que los sujetos que se
encuentren dentro del rango de población que suele crear la base de datos normativa.
Entre la población normal existe una amplia variación en la distribución de la anchura
anatómica RNFL. Una persona con una anchura anatómica dividida o con un patrón de
anchura RNFL inclinado puede mostrar una desviación de la anatomía normal sin que esto
indique que esta persona haya perdido RNFL.
Cambio de ubicación del círculo de cálculo de RNFL
Cambiar la ubicación del círculo de cálculo de RNFL cambia el mapa de desviación de
normales así como los cálculos de parámetros del disco óptico. Esto se debe a que cada
súper-píxel en la zona tomografiada se define en relación al centro del círculo de cálculo.
Las posiciones de los súper-píxeles en los datos normativos se definen en relación a un
centro fijo basado en las muestras normativas asociadas a la edad. Por lo tanto, cuando
cambie la posición del círculo de cálculo, también cambiará el súper-píxel específico en los
datos normativos con el que se compara cada súper-píxel en los datos del examen.
NOTA: cuando la RNFL temporal es muy delgada o no existe, el algoritmo RNFL puede
mostrar un engrosamiento artificial de la RNFL en esta zona. Si la RNFL temporal es más
gruesa de lo normal, compruebe las líneas del algoritmo mostradas en la tomografía
B obtenidas para determinar si el algoritmo ha identificado la RNFL correctamente.

Perfiles de grosor TSNIT

Manual del usuario del CIRRUS HD-OCT