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18 décembre 2018

Intelligence artificielle pour la quantification automatique de la sécheresse oculaire


Catégorie : Stagiaire


Le laboratoire LaTIM à Brest propose un sujet de stage de Master 2 sur le thème de la quantification automatique de la sécheresse oculaire par intelligence artificielle.

Contexte

De par l'évolution de notre environnement et de notre mode de vie, de plus en plus de personnes souffrent de sécheresse oculaire. Ainsi, d'après une étude récente, ce syndrome concernerait près de 7 % de la population américaine adulte.1 La mesure de la sécheresse oculaire s'appuie notamment sur un examen de la surface de l'œil (cornée et sclère) à l'aide d'une lampe à fente (ou biomicroscope). L'ophtalmologiste dépose préalablement sur la cornée un produit de contraste puis observe plusieurs signes de sécheresse. Tout d'abord, il mesure le temps que met le film lacrymal pour se déchirer suite à un clignement d'œil, un temps court indiquant un film instable. Ensuite, il détecte les zones de la surface oculaire endommagées par la sécheresse. Ces zones se présentent sous la forme de points, de tâches ou de filaments : en fonction de leur nombre et de leur localisation, un degré de sécheresse oculaire peut être déterminé.2 Le problème de ces mesures est qu'elles sont peu précises et peu reproductibles. Ces limitations empêchent une quantification fiable de l'évolution de la sécheresse oculaire chez un patient. En particulier, elles ne permettent pas de mesurer l'effet d'un traitement de manière satisfaisante. Notre objectif est donc de mettre en place une intelligence artificielle destinée à effectuer ces mesures de manière précise et reproductible.

Sujet

Le stage proposé constituera la première étape de ce travail et se déroulera en plusieurs phases. Dans un premier temps, et avec l'aide d’un ophtalmologiste, l'objectif sera de mettre en place une base de données de vidéos issues d’examens à la lampe à fente : cette base de données servira à entraîner l’intelligence artificielle. Dans un deuxième temps, il s’agira d'annoter les évènements permettant de mesurer le temps de déchirement du film lacrymal, à savoir les clignements d'yeux et les moments où le film se déchire. Enfin, ce travail se concentrera sur la conception d'une intelligence artificielle, basée sur des CNNs, permettant d’extraire automatiquement les données recherchées (temps de déchirement du film lacrymal). En fonction de l’avancement des travaux, des solutions pour estimer l'ampleur des lésions pourront être proposées.

Ce travail se fera en collaboration étroite avec des chercheurs en traitement d’images, des ophtalmologistes du CHRU de Brest et une grande société dans le domaine de l’ophtalmologie.

Ce stage pourra se poursuivre par une thèse de science si les objectifs sont atteints.

Références

[1] Farrand et al. Prevalence of diagnosed dry eye disease in the United States among adults aged 18 years and older. Am J Ophthalmol. 2017 Oct;182:90‐8.

[2] Whitcher et al. A simplified quantitative method for assessing keratoconjunctivitis Sicca from the Sjögren's syndrome international registry. Am J Ophthalmol. 2010 Mar;149:405‐15.

Compétences Requises

Connaissances en traitement d'images, programmation C++ ou Python, CNNs (Réseau neuronaux convolutifs).

Lieu du stage

La thèse se déroulera dans les locaux du Laboratoire de Traitement de l'Information Médicale (LaTIM - INSERM UMR 1101 - http://latim.univ-brest.fr/).

Eléments à fournir pour la candidature

Envoyer CV, lettre de motivation, relevés de notes des 3 années précedentes, et lettres de recommandations si disponibles à gwenole.quellec@inserm.fr et mathieu.lamard@univ-brest.fr.

 

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