Système de classification automatique de la rétinopathie diabétique à partir d’images de fond d’oeil

L'évaluation des lésions rétiniennes sur des images de fond d'oeil permet de diagnostiquer et de stadifier la rétinopathie diabétique, complication du diabète pouvant entrainer la cécité. Actuellement, ce processus est manuel, long et dispendieux. Le projet envisagé consiste à proposer un premier système complet de classification automatique de la rétinopathie diabétique. Nous développerons et validerons de nouveaux algorithmes de détection et classification de lésions rétiniennes en exploitant des techniques d’apprentissage-machine et la base d’images de Diagnos Inc. Pour le partenaire industriel, cela permettra de rajouter de nouvelles fonctionnalités au produit actuel d'analyse rétinienne assistée par ordinateur. En plus, cela contribuera au développement d'un nouveau produit d'estimation du risque cardiovasculaire, étant donné le lien entre les lésions microvasculaires rétiniennes et les atteintes macro-vasculaires. Pour le système de santé, le système proposé contribuera à réduire les files et délais d'attente pour les consultations ophtalmologiques et à réduire les coûts du dépistage.

Intern: 
Lama Séoud
Faculty Supervisor: 
Dr. Pierre Langlois
Project Year: 
2014
Province: 
Quebec
Partner: 
Program: