Description
Date depot: 23 septembre 2020
Titre: Modélisation 3D de la lame criblée en tomographie de cohérence optique (OCT)
Directrice de thèse:
Florence ROSSANT (LISITE)
Directeur de thèse:
Michel PAQUES (Institut de la vision (ED3C))
Encadrante :
Hélène URIEN (LISITE)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Images et vision
Resumé:
Le nerf optique, situé à l'arrière de l'œil, recueille l'ensemble des fibres optiques issues des neurones de la rétine. Le nerf optique comprend 1 million de fibres qui passent toutes par un étroit goulet, la lame criblée, lieu de transition entre l'intérieur et l'extérieur de l'œil. Cet endroit est sélectivement affecté par une maladie très fréquente, le glaucome, caractérisé par une perte de ces fibres optiques. Observer les déformations de la lame criblée qui accompagnent (voire précèdent) la perte des fibres optiques est très important pour diagnostiquer et suivre le glaucome. Ces déformations ne peuvent actuellement être analysées correctement par les systèmes d'imagerie classiques en l'absence d'un logiciel dédié.
La tomographie par cohérence optique (OCT) est une technique d'imagerie oculaire à balayage qui utilise la lumière infrarouge pour observer les fines structures de la rétine et du nerf optique. Cette technique permet de reconstruire en trois dimensions les structures imagées.
Le sujet consiste à modéliser les axones de la lame criblée en 3D à partir d’images OCT. Il comprend différents aspects :
• La reconstitution d’une image 3D mieux résolue à partir de 2 images 3D obtenues suivant 2 orientations différentes (coupes horizontales et verticales).
• La délimitation de la lame criblée dans la tête du nerf optique, et la segmentation des trajets axonaux dans la lame criblée, avec des approches mixtes traitement/analyse d’images et apprentissage automatique. On peut envisager aussi une analyse multimodale avec des images d’optique adaptative (OA).
• La modélisation 3D des trajets des axones et l’extraction de biomarqueurs
• Le suivi temporel des déformations pour la caractérisation de l’évolution du glaucome
Dans ce contexte, le candidat retenu pour cette thèse devra donc proposer des méthodes combinant à la fois le traitement d’image, l’apprentissage automatique et la modélisation.
Doctorant.e: Ding Nan