Modèles fondationnels pour le diagnostic de la rétinopathie diabétique et de l’œdème maculaire par imagerie rétinienne multimodale

dc.contributor.authorGhalmi, Ahmed Nour Eddine
dc.date.accessioned2026-10-29T12:26:24Z
dc.date.available2026-10-29T12:26:24Z
dc.date.issued2026-06-23
dc.description.abstractCe mémoire propose un cadre fondé sur les modèles fondationnels pré-entraînés par auto-supervision pour le diagnostic automatique de la rétinopathie diabétique (RD) et de l’œdème maculaire diabétique (OMD) à partir de l’imagerie rétinienne multimodale. Les données proviennent de la cohorte EVIRED, projet de recherche clinique multicentrique impliquant plusieurs centres hospitaliers universitaires (CHU) français, regroupant plus de 2200 patients diabétiques suivis de façon longitudinale entre 2018 et 2023. Trois mo dalités d’imagerie rétinienne sont exploitées : photographie couleur du fond d’œil (CFP), imagerie ultra-grand champ (UWF) et angiographie par cohérence optique (OCT-A), dé clinées en six entrées appareil/champ : Clarus CFP 133°, Optos UWF ∼200◦, OCT-A PlexElite (6×6 et 15×15mm) et OCT-A Cirrus (6×6 et 3×3mm). Six modèles fondationnels indépendants sont pré-entraînés par le cadre DI NOv3+iBOT(combinaison de la distillation auto-supervisée DINO et de la modélisation masquée de patches iBOT, renforcée par une régularisation KoLeo) sur un backbone ViT B/16 (86M paramètres). Les modèles OCT-A sont initialisés avec les poids de la branche FFA deVisionFM,modalitépartageantlamêmetopologievasculairecapillaire rétinienne. Un mécanisme original de paires positives inter-plexus exploite les deux couches de seg mentation vasculaire (plexus superficiel et profond) de chaque acquisition OCT-A comme vues positives gratuites, forçant l’encodeur à apprendre des représentations invariantes à la profondeur. Les représentations extraites alimentent un pipeline de fine-tuning supervisé en trois phases progressives avec dégel par couches et gestion explicite du déséquilibre de classes (échantillonneur pondéré, perte Focal+QWK). Deux tâches cliniques sont évaluées : la gradation DR6 en six classes (C0–C5, échelle ETDRS) et la détection OMD (classifi cation binaire), sur la cohorte EVIRED en validation croisée 5 plis stratifiée au niveau patient. La variante Clarus CFP atteint le meilleur kappa quadratique pondéré pour la gra dation DR6 (QWK=0,7851), reflétant le fort contraste chromatique des lésions hémorra giques et exsudatives. L’Optos UWF suit de près (QWK=0,7281), son champ périphé rique étendu capturant les néovaisseaux des stades avancés. Pour la détection de l’OMD, la hiérarchie s’inverse : OCT-A PlexElite 6×6mm (AUC=0,8598) et OCT-A Cirrus 6×6mm(AUC=0,8049)dominent,laphotographiecouleurrestantstructurellement limi tée (AUC=0,7340). Ces résultats démontrent qu’aucune modalité n’est universellement supérieure : le choix optimal dépend entièrement de la tâche clinique cible
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/27226
dc.language.isofr
dc.publisherUniversity of Tlemcen
dc.relation.ispartofseriesN°inventaire 2918
dc.subjectmodèles fondationnels · auto-supervision · DINOv3+iBOT · OCT-A · photo graphie de fond d’œil · ultra-grand champ (UWF) · fine-tuning multimodal · rétinopathie diabétique (DR6) · œdème maculaire diabétique (OMD) · ViT-B/16 · EVIRED
dc.titleModèles fondationnels pour le diagnostic de la rétinopathie diabétique et de l’œdème maculaire par imagerie rétinienne multimodale
dc.typeThesis

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