Classification de la rétinopathie non proliférante dans les images de fond d’oeil

Abstract

La rétinopathie diabétique (RD) est devenue une menace sérieuse dans notre société, qui cause la cécité légale chez les patients diabétiques. La détection précoce des progrès de la rétinopathie chez les personnes atteintes de diabète est essentielle pour prévenir la perte de vision. La classification de la RD est établie en fonction du risque. Elle débute par un stade de rétinopathie diabétique non proliférante minime puis modérée, et évolue vers la rétinopathie diabétique non proliférante sévère (ou préproliférante). Nous proposons dans ce travail un système de détection et classification de la rétinopathie diabétique intégrant les techniques de traitement d’images, la morphologie mathématique et des algorithmes de classification supervisés. Les méthodes de détection des pathologies rétiniennes à savoir : les microanévrismes, les hémorragies et les exsudats proposés dans ce mémoire utilisent les opérateurs de la morphologie mathématique. Deux classifieures ;à savoir le k plus proche voisin (KNN) et les arbres de décision (C4.5) sont utilisé sur un ensemble d’images issus des bases des données MESSIDOR, DIARETDB1, DIARETDB0 et DRIVE, pour classer les stades de la RDNP comme saine, minime, modéré et sévère. L’évaluation des méthodes proposées est effectuée par le calcul des paramètres suivants : taux de sensibilité, taux spécificité et taux de précision.