Automated Analysis of Retinal and Choroidal OCT and OCTA Images in AMD

La dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) est une maladie oculaire progressive qui se manifeste principalement au niveau de la rétine externe et de la choroïde. Le projet de recherche vise à déterminer si des mesures obtenues à partir d'images de tomographie par cohérence optique (OCT) et d'angiographie OCT (OCTA) peuvent être utilisées afin de fournir de nouvelles informations sur des biomarqueurs de la DMLA, ainsi qu'une méthode de détection précoce de la maladie. À cette fin, un appareil permettant l'OCT et l'OCTA a été utilisé pour imager des sujets DMLA précoces et intermédiaires, et des sujets témoins. À la configuration sélectionnée de l'appareil OCT, chaque acquisition d'un œil fournit un volume de données qui est constitué de 300 images transversales appelées B-scan. Au total, des acquisitions de 10 yeux de sujets atteints de DMLA précoce et intermédiaire (3000 images B-scan) et un cas de DMLA néovasculaire, 12 yeux de sujets âgés de plus de 50 ans (3600 images B-scan) et 11 yeux de sujets âgés de moins de 50 ans (3300 images B-scan) ont été obtenues. Cinq méthodes d'extraction de caractéristiques ont été reproduites ou développées afin de déterminer si des différences significatives au niveau de l'œil pouvaient être observées entre les sujets atteints de DMLA précoce et intermédiaire et les sujets témoins d'âge similaire. Grâce à des tests non paramétriques, il a été établi que deux méthodes connues d'extraction de biomarqueurs de la DMLA (analyse d'absence de signal de débit sanguin au niveau de la choriocapillaire et une méthode de segmentation des drusen) produisent des mesures qui montrent des différences significatives entre les groupes, et qui sont représentées de façon uniforme à travers le plan frontal de l'œil. Il a ensuite été souhaité de tirer parti des mesures et de générer un modèle de classification de la DMLA interprétable basé sur l'apprentissage automatique au niveau des B-scans. Des spectres de fréquence résultant de la transformé de Fourier rapide de séries spatiales dérivées de mesures considérées comme représentatives des deux biomarqueurs ont été obtenues, et utilisées comme caractéristiques pour former un classifieur de type forêt aléatoire et un classifieur de type forêt profonde. L'analyse en composantes principales (PCA) a été utilisée pour réduire la dimensionnalité de l'espace des caractéristiques, et la performance des modèles et l'importance des prédicteurs ont été évaluées. Une nouvelle méthode a été conçue qui permet une reconstruction 3D automatisée et une évaluation quantitative de la structure des signaux OCTA et ainsi des vaisseaux rétiniens. Des mesures représentatives des drusen et de la choriocapillaire ont été utilisées pour créer des modèles interprétables pour la classification de la DMLA précoce et intermédiaire. Alors que la prévalence mondiale de la DMLA augmente et que les appareils OCT deviennent plus disponibles, un plus grand nombre de personnes hautement qualifiées est nécessaire pour interpréter les informations médicales et fournir les soins cliniques appropriés. L'analyse et le classement du niveau de sévérité de la DMLA par des experts par le biais d'images OCT sont coûteux et prennent du temps. Les modèles proposés pourraient servir à automatiser la détection de la DMLA, même lorsqu'elle est asymptomatique, et signaler à un ophtalmologue la nécessité de surveiller et de traiter la condition avant la survenue de pertes graves de la vision. Les modèles sont transparents et sont en mesure de fournir une classification à partir d'une seule image transversale. Par conséquent, l'outil diagnostic automatisé pourrait également être utilisé dans des situations où seules des données médicales partielles sont disponibles ou lorsque l'accès aux ressources de soins de santé est limité.