Apprentissage profond pour la détection et la classification de pathologies oculaires

par Amed Mvoulana

Projet de thèse en Signal, Image, Automatique

Sous la direction de Mohamed Akil.

Thèses en préparation à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....) , en partenariat avec Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (laboratoire) et de A3IS - Algorithme, Architecture, Analyse et Synthèse d'Image (equipe de recherche) depuis le 01-10-2018 .


  • Résumé

    Ce travail vise à proposer une méthode basée sur l'apprentissage profond (réseaux de neurones) pour la détection et la classification des zones de la rétine, pour ensuite établir un diagnostic de pathologies oculaires : dégénérescence maculaire liée à l'âge, glaucomes, rétinopathie diabétique...

  • Titre traduit

    Deep learning for the detection and classification of ocular pathologies


  • Résumé

    This work aims to propose a new method based on deep learning (convolutional neural networks) for the detection and classification of areas of the retina (optic disk, cup for example) and then establish a diagnosis of ocular pathologies: age-related macular degeneration, glaucoma, diabetic retinopathy...