La représentation par boîte a été largement utilisée pour la détection d'objets en vision par ordinateur. Cette représentation est efficace mais pas nécessairement optimisée pour les objets biomédicaux (par exemple, les glomérules), qui jouent un rôle essentiel dans la pathologie rénale. Dans cet article, nous proposons une représentation simple par cercle pour la détection d'objets médicaux et présentons CircleNet, un cadre de détection sans ancres. Comparée à la représentation traditionnelle par boîtes englobantes, la représentation proposée par cercles présente trois innovations : (1) elle est optimisée pour les objets biomédicaux sphériques ; (2) la représentation par cercle réduit le degré de liberté par rapport à la représentation par boîte ; (3) elle est naturellement plus invariante à la rotation. Lors de la détection des glomérules et des noyaux sur des images pathologiques, la représentation proposée par cercles a obtenu des performances de détection supérieures et est plus invariante à la rotation, comparativement à la boîte englobante. Le code a été rendu publiquement disponible : https://github.com/hrlblab/CircleNet