Classification automatique des images de fond d'oeil

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L'imagerie du fond de l'oeil est la modalité la mieux établie en ophtalmologie pour le dépistage des pathologies principales de la rétine telles que le glaucome, la dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) et la rétinopathie diabétique (RD). Le glaucome est caractérisé par des lésions du nerf optique et le nombre estimé de personnes aveugles en raison d'un glaucome est de 4,5 millions, soit plus de 12% de la cécité mondiale. La DMLA se manifeste quant à elle par des lésions de la rétine maculaire entraînant une altération de la vision centrale qui peut évoluer jusqu'à la cécité, dont elle en représente 8,7% des causes. Enfin, la RD se manifeste sous forme de lésions de la rétine chez la population diabétique. Selon l'organisation mondiale de la santé, la RD est une des causes majeures de déficience visuelle avec une prévalence mondiale de 4,8%. On estime que 100% de la population des diabétiques de type I sera atteinte de RD au bout de 10 ans d'évolution de leur diabète et 33% de la population des diabétiques de type II en sera atteinte au bout de 20 ans. L'objectif général du projet de recherche proposé est de concevoir un système d'aide à la décision pour une évaluation standardisée de la sévérité des lé-sions de la rétine à partir des images de fond d'oeil. Ce projet implique le développement d'algorithmes robustes de segmentation et de recalage des images de la rétine. La construction d'un atlas statistique des structures anatomiques de la rétine permettra une évaluation automatique de la sévérité des trois pathologies, ce qui pourrait aider à optimiser la prise en charge des patients en priorisant ceux qui présentent un risque potentiel d'évoluer vers un stade de pathologie non réversible. L'extraction de nouvelles caractéristiques du réseau vasculaire de la rétine pourrait aussi identifier des biomarqueurs prédicteurs de pathologies cardio-vasculaires. À terme, le projet proposé entrainera des bénéfices à notre système de santé en augmentant l'efficacité des protocoles préventifs et en réduisant le coût des traitements grâce à une détection précoce de la pathologie. De plus, le système proposé permettra de favoriser un programme de dépistage systématique des pathologies oculaires dans les régions urbaines et rurales grâce aux services de télémédecine.