Détection et caractérisation du réseau vasculaire rétinien

Retinal vascular network detection and characterisation

• Auteur / Autrice : Thomas Langrognet
• Direction : Etienne Decenciere
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Morphologie mathématique
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2021
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : CMM - Centre de Morphologie Mathématique
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université de Recherche Paris Sciences et Lettres (2015-2019)

Mots clés

Mots clés libres

Santé

Deep Learning

Morphologie Mathématique

Healthcare

Deep Learning

Mathematical Morphology

Résumé

De nombreuses pathologies telles que la DMLA, le glaucome ou encore la rétinopathie diabétique peuvent être détectées et mesurées à l'aide d'une simple image de la rétine qui peut s'obtenir très facilement avec un rétinographe. Ces images rétiniennes contiennent en effet des caractéristiques physiologiques, comme le réseau vasculaire et le nerf optique, qui se sont avérées fondamentales dans de nombreuses applications. Dans ce contexte, le sujet de cette thèse portera sur l'extraction et la caractérisation du réseau vascularisation rétinien. Ce travail comprendra la conception de nouvelles méthodes, la l'amélioration des algorithmes existants ainsi que le développement de nouvelles applications et démontrer leurs avantages pratiques.

Many pathologies like AMD, glaucoma or diabetic retinopathy, can be detected and measured on a simple retina image. Such images can very easily be acquired in a few minutes with a retinograph. Many new medical indications detection and applications based on retinal images are still to be designed and developed. All retinal images contain physiological features like vascular network and optic nerve for instance. These landmarks have proved to be fundamental in many applications. In this context, this thesis will focus on the extraction and characterisation of the retinal vascular network. This work will include the design of new methods, the improvement of existing algorithms as well as the development of new applications and demonstrate their practical benefits.