Algorithme de détection des druses

L’élaboration de l’algorithme est basée sur l’observation visuelle que les druses présentes dans les images couleur de la rétine ont toujours des valeurs de ton de gris plus élevées que la moyenne de leur voisinage et se situe souvent autour de la macula.

L’algorithme de détection des druses est présenté dans l’organigramme suivant(Figure IV.11).

Figure. IV.11. Organigramme de détection des druses dans les images couleur de la rétine Les étapes de détection des druses présentées dans l’organigramme ci-dessus sont détaillées dans le paragraphe suivant :

I.2.2.1. Prétraitement

Le but du prétraitement est d'augmenter le contraste des druses dans les images couleur en réduisant le bruit pour faciliter l’étape d’extraction de ces derniers. Dans ce travail, nous utilisons le canal de luminance de l’espace couleur HSV dans le quel les druses apparaissentavec un bon contraste, ensuite, une égalisation adaptative d’histogramme suivie d’un filtre médian de taille 3*3 pour minimiser le bruit (Figure. IV.12.b)

(a) (b)

Figure.IV.12. Résultat d’amélioration de l’image originale ;(a) : image originale ; (b) : image améliorée

Image couleur pathologique

Résultat final de détection des druses Sélection des candidats potentiels

Etape de prétraitement Segmentation de la macula

I.2.2.2. segmentation de la macula et sélection des candidats potentiels

Sachant que les druses se situent souvent à proximité de la région maculaire ; il faut, tout d'abord de segmenter la macula afin de la considérer comme un repère pour rechercher et sélectionner les régions candidates. Pour de segmenter la macula, nous appliquons l'algorithme présenté dans le chapitre III. Section IV. Le résultat d'extraction de la macula est illustré dans la figure IV.13.a.L'emplacement des druses est beaucoup plus important que leurnombre. Les Druses situés trop loin de la macula ne sont pas considérés comme indiquant le risque de la DMLA. Dans une étude clinique récente, les ophtalmologues [135], ont défini une zone pour limiter les druses à des régions spécifiques basées sur le diamètre du disque optique (DD) ; sachant que la distance entre la macula et la papille peut être considérée comme relativement constante, elle est comprise entre 170 et 240 pixels. Cette zone mesure trois fois le diamètre du disque optique. Pour cela, nous traçons trois cercles intérieurs, médians et extérieurs de diamètre 1DD,2 DD et 3 DD respectivement pour localiser les régions candidates. Afin d'obtenir le centre de ces trois cercles, nous calculons la fonction distance du résultat de segmentation de la macula. Le point le plus lumineux de la fonction de distance correspond approximativement au centre de la zone avasculaire : la fovéa. La région au sein 3DD de la macula sera utilisée pour la détection des druses. Pour cela, nous remplaçons tous les pixels faisant partie des cercles par les pixels de l'image améliorée. Le résultat de localisation des régions candidates est illustré dans la figure IV.13.

(a) (b)

(c) (d)

Figure.IV.13.Segmentation de la macula et selection des régions candidats ;(a) : résultat de segmentation de la macula superposé sur l’image originale ; (b) : résultat de la fonction de distance ;(c) : le traçage des cercles 1DD, 2DD et 3DD ;(d) : Sélection des régions candidats ; I.2.2.3. Extraction des druses

Après avoir localisé les régions contenant les druses, nous appliquons une simple opération de seuillage sur l’image de la figure (IV.13.d) (Figure IV.14.a).

Dans la figure (IV.14.a) on constate que les druses ont été détectées avec la présence des faux positifs. Cependant, il n’est pas possible de trouver un bon seuil qui détecte tous les druses. Pour remédier ce problème, on fait appel à la reconstruction par dilatation. Le résultat de la reconstruction morphologique est montré dans la figure (IV.14.c).Finalement, pour faire ressortir les druses nous appliquons, dans un premier temps une opération de soustraction entre l’image de la figure (IV.13.d) et l’image reconstruite

(Figure IV.14.c) puis, une opération de seuillage sur l’image résultante de la (Figure IV.14.d).

(a) (b)

(c) (d)

(e)

Figure. IV.14. Détection des druses dans les images couleur de la rétine ; (a) : résultat de seuillage ;(b) : résultat de la reconstruction morphologique ;(c) : résultat de soustraction entre

l’image de la figure. IV.13.(d) et l’image reconstruite ; (d) : résultat de seuillage ;(e) : résultat final de détection des druses superposé sur l’image originale.

I.2.3. Résultats et Discussion

Pour tester la validité et la fiabilité de notre algorithme, nous avons effectué une série de tests sur un ensemble d'images couleur issues de la base de données Diaretdb1 et Messidor. À partir de ces bases, nous avons sélectionné 25 images :

 20 images, contenant des druses ou même d'autres pathologies ayant des caractéristiques semblables que les druses tels que ; les exsudats et les nodules cotonneux

 Les 5 images restantes sont des images saines. La notation de ces images a été effectuée par des ophtalmologues expérimentés.

Dans les 5 images saines, le résultat de détection des druses est très satisfaisant (Figure IV.15.a).

Dans les images contenant de despetits druses situés a proximité de la partie maculaire, l'algorithme les détecte correctement. Un exemple de ce cas est montré dans la figure. IV.15. (b) et(c)

Sachant que les druses varient fortement en forme et en taille et ils ont

tendance à se propager (luminosité variable) autour de leur

emplacement. L'algorithme n'a pas détecté les druses qui apparaissent avec un très faible contraste et luminosité (Figure. IV.15.d et e).

La présence de quelques lésions claires avec des caractéristiques semblables celles des druses tels que les exsudats durs dans la région maculaire pose un problème lors de leurs extractions ; ils peuvent être confondus avec grand druses. Dans ce cas ; il est difficile même pour les ophtalmologues de les distinguer par rapport aux exsudats. Un exemple de ce cas est illustré dans la figure. IV.15.(h).

Cependant, dans le cas ou les images contenant les druses et les exsudats qui ne se trouvent pas dans la même région, les algorithmes de détection des exsudats et des druses que nous avons présentés ont donnés de bons résultats, les deux pathologies ont été détectées séparément (Figure. IV.15.f) nous pouvons dire que l'algorithme proposé a donné des résultats acceptables pour l'ensemble des images testées. Cette série d'images couvre un large éventail de tailles et de formations des druses possibles.

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

(g) (h)

Figure. IV.15.Résultats de détection des druses dans une image saine et des images pathologiques ; (a) : résultat d’extraction des druses dans l’image saine ;(b) et (c) : résultat de segmentation des

grand et des petit druses respectivement ;(d) et (e) : détection des druses faiblement contrastés ;(f) : image avec présence des exsudats et des druses dans la région macula ire ;(g) :

résultat de fausse détection ;(h) : résultat d’extraction des druses et les exsudats.

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