Dépistage automatique de la rétinopathie diabétique dans les images de fond d'oeil à l'aide de l'apprentissage profond

Le diabète est une maladie chronique qui touche plus de 400 millions d'adultes dans le monde. Cette maladie peut entraîner plusieurs complications au cours de la vie d'un malade. Une de ces complications est la rétinopathie diabétique. Il s'agit de la principale cause de cécité chez l'adulte. Cette maladie apparaît souvent sans symptômes, il est donc important pour les personnes atteintes de diabète d'effectuer des vérifications régulières chez un ophtalmologue. Cette vérification s'effectue par la prise d'images numériques de fond d'oeil du patient. Ces images sont ensuite examinées par un médecin afin de donner un diagnostic. Dans ce travail, il est question d'automatiser le diagnostic de la rétinopathie diabétique à l'aide des images numériques de fond d'oeil ainsi que l'apprentissage profond. En effet, les réseaux de neurones ont suscité ces dernières années un intérêt important dans différents domaines, notamment ceux du médical et de la vision par ordinateur. Les réseaux convolutifs permettent des applications tel que la classification ou la segmentation d'images. Ici, la classification correspond à classer les images selon la présence ou non de la rétinopathie diabétique dans les images et la segmentation correspond à extraire des régions d'intérêt, comme les vaisseaux sanguins par exemple.