La Forêt Aléatoire Structurée pour la détection des fuites angiographiques maculaire

Abstract

Ce travail de fin d’études de Master se situe dans le contexte des méthodes de détection de contour dans les images médicales et plus particulièrement les images rétiniennes pour la détection d’oedèmes maculaires. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement à l’approche récente des Forêts Aléatoires Structurées (FAS) afin de tester leur efficacité et performance sur les images et vidéos rétiniennes. Pour ce faire, nous réalisons en premier lieu, une étude théorique constituée de quelques définitions du contexte applicatif, la rétinopathie diabétique et l’oedème maculaire diabétique avec un état de l’art des travaux sur la segmentation automatique des images rétiniennes. En second lieu, nous réalisons une étude des approches de la segmentation globale basées sur le contour et celles basées sur la FAS. En dernier lieu, nous expérimentons l’algorithme de FAS pour la segmentation d’images/vidéos rétiniennes de trois bases de données. L’étude comparative menée entre FAS et un des derniers aboutissements pour la segmentation des images rétiniennes indiquent des résultats très prometteurs pour l’algorithme FAS surtout pour des applications temps réel.