Résumé:
La Dégénérescence Maculaire Liée à l'Age (DMLA), le glaucome et la rétinopathie diabétique
sont les principales causes de cécité et de déficience visuelle chez les adultes. La détection
précoce de ces maladies par un dépistage régulier est particulièrement importante pour
prévenir la perte de vision. Plusieurs erreurs de diagnostique et de suivi peuvent survenir. Par
conséquent, un outil d‟aide au diagnostique ne sera que bénéfique pour les ophtalmologistes et
la santé des yeux des malades.
Les ophtalmologistes se base sur des techniques d‟imagerie médicale, l‟Angio et l‟OCT en
grande partie pour le diagnostic et le suivi de l‟état des malades pendant la période traitement
afin de surveiller l‟évolution de la maladie et la réponse des patients aux différents protocoles
de traitement..
Le DeepLearning est très performant quand il est appliqué sur des données de type image. Par
conséquent, Nous proposons des modèles formés à l'aide d'un réseau de neurones convolutifs
afin de bien interpréter les images de l‟OCT et l‟ANGIO et par conséquent aider
l‟ophtalmologiste à faire son diagnostique d‟une façon plus précise. Les résultats obtenus sont
satisfaisants et présentent la robustesse de nos architectures proposées.
Mot clé : DMLA, glaucome, rétinopathie diabétique, Apprentissage supervisé, classification,
DeepLearning, Réseaux neuronaux convolutifs.
