Libro de Resúmenes: Segundas Jornadas de Investigación en Oftalmología

Libro de Resúmenes Segundas Jornadas de Investigación en Oftalmología 17 Trabajo: 45 Escaneo 3D de iris a partir de una sola imagen Autores: Benalcazar Daniel En esta investigación se busca generar el modelo 3D del iris de un sujeto a partir de una sola imagen capturada con luz visible. Introducción: El escaneo 3D de iris busca representar la superficie del iris como un modelo tridimensional de nube de puntos. Este modelo 3D se puede emplear en biometría para identificar a una persona por la textura de su iris. Además, es posible generar cortes transversales del modelo 3D, arrojando información parecida a la de un examen OCT. [1] Objetivos: Desarrollar un algoritmo robusto de escaneo 3D de iris mediante redes neuronales convolucionales (CNN), que produzca un modelo 3D de iris a partir de una sola imagen. Material y Métodos: El método consiste en adaptar la red T 2 Net de Zheng et. al [2] para trabajar con iris humano. Para reentrenar esta CNN se adquirió una base de datos de 28.800 imágenes de iris real de 120 sujetos y otras 72.000 imágenes de iris sintético. Gracias al entrenamiento, T 2 Net aprende del iris sintético como predecir un mapa de profundidad a partir de imágenes reales. Este mapa de profundidad se emplea luego para construir un modelo 3D de nube de puntos o de malla. A continuación, se validó la predicción del modelo 3D comparando con cuatro cortes de OCT por ojo de un sujeto. Resultados: Se estudiaron distintas variaciones del método, y la mejor produjo un error promedio de 93µm comparado con el de OCT. Conclusiones: Se produjo un algoritmo que genera un modelo 3D a partir de una imagen de iris. Este modelo 3D tiene varias aplicaciones en biometría y oftalmología.