Segmentation par une approche statistique de la zone avasculaire centrale sur des angiographies rétiniennes numériques

par Abdelkader Haddouche

Thèse de doctorat en Optique, image et signal

Sous la direction de Monique Rasigni et de Mouloud Adel.

Soutenue en 2005

à Aix-Marseille 3 .


  • Résumé

    Cette thèse traite de la détection automatique de la zone avasculaire centrale (ZAC) au cours d'une rétinopathie diabétique (RD) et du suivi objectif de cette maladie, par application du traitement d'image sur des angiographies numériques. A cet effet, et après avoir testé différentes méthodes classiques de traitement d'image qui se sont avérées inadaptées pour résoudre ce problème, deux méthodes algorithmiques originales ont été conçues. La première est basée sur le test du rapport de vraisemblance maximale, elle nécessite une étape de prétraitement par décomposition en valeurs singulières ; la seconde utilise les champs aléatoires de Markov. Elles exploitent toutes les deux les propriétés statistiques des informations issues d'images réalisées sur des patients. La détection Bayésienne du contour de la ZAC obtenue est très encourageante. Nous pensons, à travers ce travail, apporter à la communauté des ophtalmologues une aide assistée par ordinateur dans la détection et le suivi de la rétinopathie diabétique

  • Titre traduit

    Central avascular zone (CAZ) segmentation on digital retinal angiograms by statistical approach


  • Résumé

    The goal of this thesis consists in automatically detecting the central avascular zone (CAZ) on numerical angiograms during a diabetic retinopathy and objective diagnosis of this disease by using image processing techniques. After having tested various classical methods of image processing which proved to be unsuitable to solve this problem, two original algorithmic methods were proposed. First method is based on the maximum likelihood ratio test and requires singular value decomposition as an additional processing stage. The second one uses Markov Random Fields. These two methods are based on statistical properties of information resulting from retinal angiograms. The Bayesian model used for CAZ edge detection is very promising. We think, through this work, bring to the ophthalmologists a computer-aided detection and follow-up methods for diabetic retinopathy.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (118 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 110-117

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