Méthodes de traitement d’images pour le dépistage de la rétinopathie diabétique assisté par ordinateur

par Xiwei Zhang

Thèse de doctorat en Morphologie mathématique

Sous la direction de Etienne Decencière.

Le président du jury était Guy Cazuguel.

Le jury était composé de Etienne Decencière, Bruno Lay, Jesus Angulo.

Les rapporteurs étaient Hugues Talbot, Nicolas Passat.


  • Résumé

    La rétinopathie diabétique est la cause principale de cécité dans la population en âge de travailler. Une détection précoce et un traitement adapté permettent de réduire considérablement le risque de perte de vue. Les autorités médicales recommandent un examen annuel pour les patients diabétiques. Plusieurs programmes de dépistage de la rétinopathie diabétique ont été déployés pour appliquer cette recommandation. L'objectif du projet TeleOphta était de détecter automatiquement des examens normaux dans un système de dépistage du diabète, afin de réduire le fardeau des lecteurs, et donc servir plus de patients. Cette thèse propose plusieurs méthodes pour extraire des informations liées à des lésions provoquées par la rétinopathie diabétique dans des images en couleurs du fond d'œil.La détection des exsudats, microanévrismes et hémorragies est discutée en détail. L'un des principaux défis de ce travail est de traiter des images cliniques, acquises avec différents types de caméras de fond d'œil, par des personnes différentes. Par conséquent, l'hétérogénéité de la base de données est élevé. Des nouvelles méthodes de pré-traitement, qui effectuent non seulement des tâches de normalisation et de débruitage, mais aussi de détection de réflexions et d'artefacts optiques, sont proposées. Des méthodes de segmentation des candidats basées sur la morphologie mathématique, et de nouveaux descripteurs de texture et de contexte sont proposées pour la caractérisation des lésions. Un algorithme de forêts aléatoires est utilisé pour choisir les lésions parmi les candidats. Les méthodes proposées utilisent largement des nouvelles méthodes d'analyse des résidus.En outre, trois nouvelles bases de données publiques d'images de la rétine, e-ophtha EX, e-ophtha MA et e-ophtha HM, respectivement conçues pour développer et évaluer les méthodes de détection d' exsudats,de microanévrismes et d'hémorragies, sont proposées dans ce travail. Les images ont été extraites du réseau de télémédecine OPHDIAT pour le dépistage de la rétinopathie diabétique. Des annotations manuelles détaillées des lésions sont fournies avec ces bases de données. Les algorithmes proposés sont évalués sur ces bases.Les méthodes proposées ont été intégrées dans le système TeleOphta , qui est présentée et évaluée sur deux grandes bases de données. Chaque dossier du patient est classé en deux catégories: “Pour avis” ou “Normal". La classification est basée non seulement sur les résultats des méthodes présentées, mais aussi sur les signatures d'image fournies par d'autres partenaires, ainsi que sur l'information médicale du patient, et les données liées à l'acquisition. L'évaluation montre que le système TeleOphta permet de traiter deux fois plus de patients dans un réseau de dépistage, à moyens constants.

  • Titre traduit

    Image processing methods for computer-aided screening of diabetic retinopathy


  • Résumé

    Diabetic retinopathy is the main cause of blindness among the middle-aged population. An early detection and adapted treatment considerably reduce the risk of sight loss. Medical authorities recommend an annual examination to diabetic patients. Several diabetic retinopathy screening programs have been deployed to enforce this recommendation. The aim of the TeleOphta project was to automatically detect normal examinations in a diabetic screening system, in order to reduce the burden on readers, and therefore serve more patients. This thesis proposes several methods to extract information linked to diabetic retinopathy lesions from color eye fundus images.The detection of exudates, microaneurysms and hemorrhages is discussed in detail. One of the main challenges of this work is to deal with clinical images, acquired by different types of eye fundus cameras, by different persons. Therefore the data base heterogeneity is high. New pre-processing methods, which perform not only normalization and denoising tasks, but also detect reflections and artifacts in the images, are proposed. Novel candidate segmentation methods based on mathematical morphology, and new textural and contextual features for lesion characterization, are proposed. A random forest algorithm is used to detect lesions among the candidates. The proposed methods make extensive use of new residue analysis methods.Moreover, three new publicly available retinal image databases, e-ophtha EX, e-ophtha MA and e-ophtha HM, respectively designed to develop and evaluate exudate, microaneurysms and hemorrhages detections methods, are proposed in this work. The images are extracted from the OPHDIAT telemedicine network for diabetic retinopathy screening. Manual annotations of the lesions are given in detail in these databases. The proposed algorithms are evaluated on these databases.The proposed methods have been integrated within the TeleOphta system, which is presented and evaluated on two large databases. Each patient record is classified into two categories: “To be referred” or “Normal”. The classification is based not only on the results of the presented methods, but also on image signatures provided by other partners, as well as on medical and acquisition-related information. The evaluation shows that the TeleOphta system can make about 2 times more patients benefit from the diagnosis service.


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