Analyse automatique d'angiographies rétiniennes au cours de la dégénérescence maculaire liée à l'âge

par Angela Barthes

Thèse de doctorat en Sciences physiques. Optique signal et image

Sous la direction de GEORGES RASIGNI.

Soutenue en 2000

à Aix-Marseille 3 .


  • Résumé

    La degenerescence maculaire liee a l'age, veritable probleme de sante publique actuel, est la premiere cause de cecite dans les pays industrialises. On estime a 1 million l'ensemble des patients presentant ces symptomes avec 3000 nouveaux cas de cecite par an. Notre etude est la premiere a associer degenerescence maculaire liee a l'age et traitement automatique de cliches angiographiques. Apres une succincte presentation de la pathologie, et des techniques d'imagerie utilisee pour son diagnostic, nous decrivons les methodes d'extraction automatique par le traitement d'image, de differentes lesions de la retine : les drusens miliaires et les membranes neovasculaires visibles et occultes. Les premieres sont detectes a l'aide d'algorithmes issus de la morphologie mathematique, les secondes grace aux calculs de variogrammes. La detection de l'arbre vasculaire, utile dans la mise en correspondance d'examens et le suivi temporel des patients, est realisee par des methodes de detection de contours. Nous avons definis des methodes de quantification et de correlation spatiales sur les images, telle que l'analyse de la repartition radiale des drusens ou le calcul de la distance foveola - membrane neovasculaire, qui permettent d'estimer de maniere plus precise et plus objective l'etendue et les risques de la pathologie. Grace a elles nous obtenons une meilleure reproductibilite des mesures. L'etude clinique permet de garder un esprit critique sur les resultats obtenus par des methodes manuelles classique (analyse des variations inter et intra observateur) et sur les performances des algorithmes concus. Elle montre une sensibilite d'extraction automatique de 81% pour les membranes neovasculaires et de 78% pour les drusens et nous permet de determiner des facteurs d'erreurs de detection, tels que la taille et la localisation des lesions ou le temps d'enregistrement des cliches afin d'avoir des bases solide pour l'amelioration des algorithmes.


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 224 p

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T 2757/A-B
  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.