Détection du disque optique, de la cupule et de la fovéa à partir d'images rétiniennes en utilisant U-Net++ avec un encodeur EfficientNet

La détection précise des structures rétiniennes telles que le disque optique (OD), la cupule et la fovéa est essentielle pour l’analyse de la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA), du glaucome et d’autres affections rétiniennes. La plupart des méthodes de segmentation reposent sur la détection séparée de ces structures rétiniennes, ce qui rend difficile une analyse combinée pour le diagnostic ophtalmologique assisté par ordinateur et le dépistage. Pour remédier à ce problème, cet article présente une approche intégrant conjointement l’analyse du disque optique, de la cupule et de la fovéa. Une méthode novatrice de détection du disque optique incluant la cupule et la fovéa est proposée, basée sur une architecture U-Net++ modifiée utilisant le modèle EfficientNet-B4 comme squelette (backbone). Les caractéristiques extraites par EfficientNet sont exploitées via des connexions de saut (skip connections) dans U-Net++ afin d’assurer une segmentation précise. Les performances sont évaluées sur les jeux de données issus des défis ADAM et REFUGE. La méthode proposée atteint un taux de succès de 94,74 % et une valeur Dice de 95,73 % pour la segmentation du disque optique sur les données ADAM et REFUGE, respectivement. Pour la détection de la fovéa, une distance euclidienne moyenne de 26,17 pixels est obtenue sur le jeu de données ADAM. La méthode proposée s’est classée en première position pour les tâches de détection et de segmentation du disque optique au défi ISBI ADAM 2020.