El software permite detectar y medir de forma automática la densidad vascular foveal en una imagen de tipo oct-a.

Una correcta detección y medición de este parámetro permite a los expertos realizar un seguimiento o detección de un gran número de patologías, como pueden ser retinopatía diabética y oclusión de la vena retiniana.

Dado que la oct-a es una modalidad de imagen muy reciente, no se conocen técnicas totalmente automáticas para realizar el cálculo del parámetro mencionado. además, la estructura del software permite la integración de nuevos módulos de forma sencilla, facilitando así la

incorporación de nuevas funcionalidades. esto supone una gran ventaja puesto que la modalidad de imagen es actual y está en total explotación.

La principal necesidad del software es proporcionar eficiencia y reproducibilidad al experto. la eficiencia permite procesar una mayor cantidad de imágenes en menos tiempo mientras que la reproducibilidad garantiza el determinismo en el resultado, independientemente de quien o cuando se extraigan.

El software fue desarrollado usando python como lenguaje de programación. Además se utilizó la librería de visión de artificial üpencv.