Thèse
Auteur :
Walter Thomas

Date de soutenance :
01 septembre 2003



École :

MINES ParisTech
Intitulé de la thèse : Application de la Morphologie Mathématique au diagnostic de la Rétinopathie Diabétique à partir d'images couleur


Résumé : Cette thèse porte sur le traitement automatique d'images couleur du fond de l'oeil, et son application au diagnostic de la Rétinopathie Diabétique.
La Rétinopathie Diabétique une complication du diabète - est une maladie grave et répandue: elle est la première cause de cécité parmi les 25-65 ans. L'utilisation de plus en plus courante d'images numériques couleur permet par ailleurs l'application de traitements d'images afin de faciliter et d'améliorer le diagnostic de la Rétinopathie Diabétique. Premièrement, la lecture manuelle peut être facilitée par em l'amélioration d'images. Deuxièmement, le caractère asymptomatique de la Rétinopathie Diabétique dans ses stades initiaux fait qu'elle est souvent détectée trop tard pour permettre un traitement optimal. Ce problème peut être résolu par un em dépistage de masse assisté par ordinateur. Troisièmement, des techniques de recalage d'images et d'analyse automatique permettent une comparaison quantitative de clichés pris lors d'examens successifs. Cette comparaison d'images est essentielle pour le em suivi de la maladie. Ces trois pistes (l'amélioration d'images, le dépistage de masse et le suivi de la maladie) sont explorées dans cette thèse.
Nous présentons de nouveaux outils d'amélioration d'images, l'augmentation de contraste et la correction d'illumination non uniforme étant nos principaux centres d'intérêt.
Les méthodes automatiques de dépistage et de suivi de la Rétinopathie Diabétique se basent sur la détection des structures anatomiques principales de la rétine et celle des lésions. La détection des structures anatomiques est essentielle dans tout traitement automatique des images rétiniennes: elle joue un rôle important dans la classification des lésions et sert également à trouver des points caractéristiques servant au recalage d'images. Nous présentons de nouvelles approches pour la détection du réseau vasculaire, de la papille et de la macula.
Les microanévrismes sont le premier signe non équivoque de la Rétinopathie Diabétique; leur détection automatique est essentielle pour un dépistage de masse assisté par ordinateur. De plus, leur nombre est un bon indicateur de l'aggravation de la maladie. Par conséquent, leur détection automatique en combinaison avec des méthodes de recalage d'images simplifie le suivi de la maladie et permet des diagnostics plus sophistiqués.
Comme la Rétinopathie Diabétique est une maladie silencieuse, il est important de détecter le passage au stade des complications, les plus graves étant les néovaisseaux en réponse à une ischémie locale, et l'oedème maculaire. Ces deux complications sont difficiles à détecter directement à partir des images couleur. Nous présentons donc des méthodes automatiques pour la détection des exsudats, signe indirect d'un oedème, et pour celle des hémorragies, qui, en grand nombre, témoignent d'une ischémie.
A partir des algorithmes présentés dans cette thèse, il est possible de concevoir des outils de diagnostic qui pourraient jouer un rôle majeur dans le dépistage et le suivi de la Rétinopathie Diabétique. En combinaison avec des systèmes de télémédecine, ces outils permettraient un dépistage efficace, même dans des pays avec peu de spécialistes en ophtalmologie. Un autre domaine d'application pourrait être la recherche médicale et pharmaceutique, où il est essentiel d'évaluer quantitativement l'évolution de la maladie suite à un traitement.Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Analyse von Farbbildern des Augenhintergrundes und ihrer Anwendung auf die Diagnose der Diabetischen Retinopathie.
Diabetische Retinopathie - eine Komplikation des Diabetes - ist eine gravierende und weit verbreitete Augenkrankheit: Sie ist die Hauptursache für Blindheit unter der Bevölkerung zwischen 25 und 65 Jahren. Die Verwendung digitaler Farbfotos des Augenhintergrundes zur Diagnose dieser Krankheit ist weit verbreitet und nimmt weiter zu. Diese Tatsache eröffnet die Möglichkeit, Bildverarbeitungstechniken zur Vereinfachung und Verbesserung der Diagnose in verschiedener Hinsicht anzuwenden. Erstens kann die manuelle Analyse durch Verbesserung der Bildqualität erleichtert werden. Zweitens kann das Hauptproblem der Diagnose dieser Krankheit, dass nämlich Diabetische Retinopathie oft zu spät diagostiziert wird, um eine optimale Behandlung zu gewährleisten, mit Hilfe von computerunterstützten Routineuntersuchungen für alle noch nicht erkrankten Diabetiker gelöst werden. Drittens können unter Zuhilfenahme automatischer Registrierungs-Algorithmen retinale Farbilder verglichen werden, die bei aufeinanderfolgenden Untersuchungen aufgenommen wurden, was essentiell für die optimale Betreuung der an dieser Krankheit leidenden Patienten ist. Diese drei Verbesserungsmöglichkeiten der Diagnose diabetischer Retinopathie wurden in dieser Arbeit untersucht und entsprechende Algorithmen wurden entwickelt.
Wir präsentieren in dieser Arbeit zunächst neue Methoden zur Bildqualitätsverbesserung, insbesondere Kontrastverstärkung und Egalisierung des uneinheitlich beleuchteten Hintergrundes des Bilder.
Automatische Methoden für Routine- und Folgeuntersuchungen basieren auf der Detektion der anatomischen Merkmale und der pathologischen Symptome der Krankheit. Die Detektion der anatomischen Strukturen ist deswegen so wichtig für ein System zur automatischen Analyse retinaler Bilder, weil sie einerseits charakteristische Punkte für die Registrierung der Bilder liefert und andererseits eine Klassifikation der detektierten Pathologien erlaubt. Wir präsentieren in dieser Arbeit neue Ansätze zur Detektion des Gefäßsystems, der Papilla, und der Macula.
Die Detektion pathologischer Erscheinungen ist essentiell sowohl für die Routineuntersuchungen als auch für die Folgeuntersuchungen. Wir präsentieren eine neue Methode für die Detektion von Microanevrismen. Diese sind das erste eindeutige Zeichen Diabetischer Retinopathie; ihre Anzahl ist darüberhinaus ein zuverlässiger Indikator für die Entwicklung der Krankheit. Daher ist der diagnostische Wert der Microanevrismen besonders hoch einzustufen; ihre Detektion ist von elementarer Bedeutung für computerunterstützte Routine- und Folgeuntersuchungen. Da Diabetische Retinopathie eine stille Augenkrankheit ist (d.h. es stellt sich zunächst keine Sichtverschlechterung ein; der Patient hat keine Beschwerden), ist es wichtig, die Erscheinung gefährlicher Komplikationen frühzeitig zu erkennen. Die beiden Komplikationen, die die Hauptursache für bleibende Sichtverschlechterung und Blindheit darstellen, sind neue wuchernde Gefäße als Antwort auf lokale Durchblutungsstörungen und Ödeme nahe der Macula. Es ist relativ schwierig, diese beiden Komplikationen auf direktem Wege zu detektieren, zumindest wenn lediglich retinale Farbbilder verwendet werden. Allerdings ist eine erhöhte Anzahl von retinalen Blutungen ein Anzeichen einer lokalen Ischemie; Exsudate sind ein recht gutes Indiz für die Existenz eines Ödems. Wir präsentieren daher Methoden für die automatische Detektion von retinalen Blutungen und Exsudaten.
Mit Hilfe der Algorithmen, die in dieser Doktorarbeit entwickelt wurden, ist es möglich, Hilfsmittel zur Diagnose zu entwickeln, die eine grosse Rolle für Routine- und Folgeuntersuchungen der Diabetischen Retinopathie spielen mögen. Werden sie mit einem Tele-Medizin-System kombiniert, so kann eine effiziente und frühzeitige Detektion dieser Krankheit auch in Ländern oder Gegenden realisiert werden, die durch einen erheblichen Mangel an Ophthalmologen gekennzeichnet sind. Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Forschung in der Pharma-Industrie, weil die hier vorgestellten Methoden eine quantitative und reproduzierbare Auswertung des Behandlungserfolges durch ein Medikament ermöglichen.

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