Un algorithme pour détecter et classifier la DMLA

La famille des algorithmes à l’œuvre dans la détection de ­patho­logies ophtalmiques s’agrandit. Après les programmes chargés de repérer une rétinopathie diabétique ou un œdème maculaire diabétique et d’en estimer la sévérité (voir CDO 210 et 218), des chercheurs allemands viennent de mettre au point un algorithme capable de classifier les stades de la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA).

Ils ont pour cela créé 13 catégories, allant du fond d’œil ne présentant pas de signes de DMLA à ceux révélant une DMLA sévère (la treizième catégorie correspond aux images non évaluables), puis ont entraî­né le programme informatique en lui fournissant 120 656 images de fond d’œil, classées manuellement selon ces catégories. Ils ont ensuite testé sa capacité à classer correctement les images en lui soumettant 5 555 images de fond d’œil supplémentaires. Et celui-ci a su trier les fonds d’œil avec une précision de 63,3% pour des images provenant de patients de plus de 55 ans sans autres pathologies ­oculai­res non liées à une DMLA. Les chercheurs se félicitent en outre que leur ­algo­rithme ait reconnu 100% des images présentant une DMLA ­sévère et qu’il ait également repéré 94,3% des fonds d’œil issus de patients sains. Selon eux, leur programme a ainsi prouvé sa capacité à classer les images de fonds d’œil dans le cadre de l’évaluation de la DMLA et pourrait donc faire gagner du temps aux ophtalmologistes tout en offrant la possibilité d’évaluer la progression de la maladie et les risques associés. 

A Deep Learning Algorithm for Prediction of Age-Related Eye Disease Study Severity Scale for Age-Related Macular Degeneration from Color Fundus Photography. Grassmann, Felix et al. Ophthalmology

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