Description
Date depot: 13 septembre 2022
Titre: Analyse d'images de la vascularisation rétinienne en haute résolution et large champ
Directrice de thèse:
Florence ROSSANT (LISITE)
Encadrante :
Hélène URIEN (LISITE)
Directeur de thèse:
Michel PAQUES (Institut de la vision (ED3C))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Images et vision
Resumé: Ce sujet s’inscrit dans la continuité des travaux menés avec l’hôpital des Quinze-Vingts sur l’analyse automatique d’images de fond d’œil acquises en optique adaptative. Nous avons proposé de nouvelles méthodes de segmentation des vaisseaux rétiniens fondées sur l’extraction d’un masque binaire par apprentissage profond et l'application de contours actifs paramétriques spécifiques pour la délimitation précise des parois. Ces segmentations, réalisées sur des images en petit champ, permettent de calculer différents biomarqueurs caractérisant la morphométrie vasculaire rétinienne. Les outils développés ont été utilisés pour des études cliniques aux Quinze-Vingts et dans d’autres centres de recherche.
Au niveau de la segmentation, les limites actuelles sont des imprécisions de segmentation qui nécessitent l’intervention de l’expert médical pour réinitialiser le processus, le traitement limité aux images en champ étroit, la qualité variable des images, dans leur globalité ou localement.
Dans cette thèse, il s’agit maintenant 1/ d’aller plus loin dans l’automatisation des méthodes, en gagnant en fiabilité et en précision, 2/ de traiter des montages large champ afin d’extraire des biomarqueurs sur toute l’arborescence. Pour cela, le doctorant travaillera sur des méthodes d’apprentissage profond permettant de générer des cartes de qualité de l’image, afin de déterminer automatiquement quelles zones sont exploitables pour l’extraction de biomarqueurs. Il étendra ensuite les méthodes de segmentation (deep learning + contours actifs) afin de traiter des images de très grandes dimensions et de restituer l’intégralité de la structure vasculaire, dans un temps de traitement acceptable. Il proposera aussi une méthode de classification des vaisseaux en veines et artères et de reconstruction du graphe restituant toute la structure vasculaire (bifurcations artérielles, confluences veineuses, branches mère, filles, etc.) à partir du masque de segmentation. Cette étape est très difficile, étant donnée la complexité des arborescences vasculaires. Un point clé sera la modélisation des informations a priori sur la structure vasculaire rétinienne (règles sur les croisements, sur les calibres aux bifurcations ou confluences), en prenant en compte toutes les sources d’imprécision et d'incertitude. De nouveaux biomarqueurs pourront être extraits de ces analyses large champ, en collaboration avec les cliniciens des Quinze-Vingts et l’équipe du Jose-Maria Fullana (UPMC) qui travaille sur la modélisation du flux sanguin rétinien.
Doctorant.e: Aissa Abir