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12 octobre 2020

Détection précoce de l'uveitis à partir d'OCT par réseaux de neurones


Catégorie : Stagiaire


Supervisors:Xavier Descombes , Alin Achim (University of Bristol, UK)

Laboratory: Morpheme, INRIA/I3S/iBV

Team web page: http://www-sop.inria.fr/morpheme/

Contact web page: http://www-sop.inria.fr/members/Xavier.Descombes/

Email: Xavier.Descombes@inria.fr; Alin.Achim@bristol.ac.uk

Location: I3S in Sophia Antipolis

 

Titre: Détection précoce de l'uveitis à partir d'OCT par réseaux de neurones

Mots Clés: deep learning, détection d'objets,, OCT, Retine

 

L'uveitis est une maladie auto-immune qui provoque une inflammation de la rétine. Le diagnostique s'effectue à partir d'images OCT du fait du caractère non invasif de l'examen. En revanche la qualité moindre des images rend ce diagnostic plus tardif que par exemple à partir de la microscopie confocale.Nous disposons d'une base de données d'images OCT sur une population de souris pour différents délais entre l'injection de la maladie et la prise de l'OCT.Le diagnostic se fonde en grande partie sur l'identification de cellules qui se "décollent " du tissu.

L'objectif de ce stage est de développer une approche par Deep Learning pour détecter automatiquement ces cellules. Il s'agit donc de détecter des objets de petite taille pouvant éventuellement se toucher et de les distinguer du bruit mais aussi d'autres structures similaires. Cette approche par apprentissage profond sera comparer à une approche de détection d'objets fondée sur les processus ponctuels marqués qui s'avère performante mais couteuse en terme de temps de calcul.

Ce travail s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre l'équipe Morpheme et l'université de Bristol.

 

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