Segmentation et analyse quantitative des vaisseaux sanguins de la rétine en optique adaptative
Institution:
Sorbonne universitéDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Adaptive Optical Ophthalmoscopy (AOO) images of the eye fundus allow visualization of retinal vessels with high resolution, in particular arterial bifurcations and their wall thickness, suitable for morphometric biomarker measurements.The objective of this thesis is to study the morphometry of retinal vessels in AOO images, by determining the different biomarkers characterizing blood flow and which are extracted from the estimation of the diameters and the wall thickness of the branches at the bifurcations.We propose two methods for segmentation of retinal vessels in these images. The first is semi-automatic, it extends a previous approach, treating branches of retinal vessels, to the segmentation of bifurcations. The second is a fully automatic hybrid approach, based on a modified U-Net convolutional neural network and active contours, to segment the branches and bifurcations of retinal vessels with high precision.We thus propose a reproducible and automatic measurement technique to extract the diajavascript:nouvelleZone('contenuS-2');meters of the branches of the bifurcations and calculate the biomarkers for three populations: control subjects, diabetic subjects and Cadasil subjects. The experimental results show that the precision of our semi-automatic and fully automatic approaches lies within the range of intra- and inter-user variability, which allowed us to perform a robust statistical study on the extracted biomarkers in order to differentiate the control subjects and pathological subjects.
Abstract FR:
Les images d'ophtalmoscopie optique adaptative (AOO) du fond de l'œil permettent de visualiser les vaisseaux rétiniens avec une haute résolution, en particulier les bifurcations et les parois artérielles, adaptées aux mesures de biomarqueurs morphométriques. L’objectif de cette thèse est d’étudier la morphométrie des vaisseaux rétiniens dans les images d’AOO, en déterminant les différents biomarqueurs caractérisant le flux sanguin et qui sont extraits de l’estimation des diamètres et de l’épaisseur de paroi des branches aux bifurcations. Nous proposons deux méthodes pour la segmentation des vaisseaux rétiniens dans ces images. La première est semi-automatique, elle étend une approche précédente de traitement des branches des vaisseaux rétiniens, à la segmentation des bifurcations. La deuxième est une approche hybride entièrement automatique, basée sur un réseau de neurones convolutionnel U-Net modifié et des contours actifs, pour segmenter les branches et les bifurcations des vaisseaux rétiniens avec une grande précision. Nous proposons ainsi une technique de mesure automatique et reproductible pour extraire les diamètres des branches des bifurcations et calculer les biomarqueurs pour trois populations : sujets contrôle, sujets diabétiques et sujets Cadasil. Les résultats expérimentaux montrent que la précision de nos approches semi-automatique et entièrement automatique se situe dans la plage de variabilité intra et inter-utilisateurs, ce qui nous a permis de réaliser une étude statistique robuste sur les biomarqueurs extraits dans le but de différentier les sujets contrôle des sujets pathologiques.