Système d'apprentissage et raisonnement à partir de cas pour la classification d'images rétiniennes.

Abstract

Dans ce travail, nous nous intéressons à l'imagerie rétinienne et plus précisément aux images angiographiques pour l'aide à la décision diagnostique d'une pathologie très répandue: la rétinopathie diabétique. Notre objectif est de concevoir un système pour la détection automatique des microanévrismes, premier signe de la rétinopathie diabétique, par l'intégration du traitement d'image dans la représentation des connaissances d'un système de raisonnement à partir de cas. Ce système comporte une étape de recueil de données qui permet l'identification des microanévrismes (RDI = Région D'Intérêt) à partir d'une image angiographique. L'étape de classification repose sur l'estimation d'un degré de flou qui décide si le RDI obtenu correspond à un vrai positif (micooanévrisme) ou à un faux positif. Mots clés: Raisonnement à base de cas, Traitement d'image, Classification, Rétinopathie diabétique, Aide au diagnostic, Image angiographique.