Brevet FR2989875A1 — publié le 20131101

Domaine technique et art antérieur L'invention s'inscrit dans le domaine de l'analyse automatique d'images médicales à des fins de prévention, de diagnostic ou de suivi de l'évolution dans le temps d'une pathologie. Elle s'applique spécifiquement à des images numériques de la rétine, éventuellement présentes dans une banque d'images. L'analyse d'images de la rétine devient en effet un élément essentiel dans le dépistage, l'aide au diagnostic et le suivi des pathologies rétiniennes. Des méthodes de traitement d'images sont en cours de développement dans de nombreux laboratoires, et commencent à être commercialisées pour répondre à ce besoin. Pour différentes raisons, l'échelle des images, autrement dit la taille en microns de la surface de la rétine correspondant à un pixel sur l'image, n'est pas connue. Par ailleurs, les systèmes d'acquisition ne cessent d'évoluer, apportant des résolutions nouvelles et donc des échelles nouvelles. Or la plupart des méthodes de traitement d'images sont paramétrées en fonction de l'échelle de l'image. Il est donc essentiel de pouvoir déterminer cette échelle à partir des images. Déterminer l'échelle absolue d'une image donnée est en pratique difficile, car les dimensions de l'oeil du patient et les caractéristiques optiques exactes des différents milieux qui sont traversés par les faisceaux lumineux ne sont pas connues. Par ailleurs, il faudrait adapter une procédure de détermination de l'échelle absolue à chaque système d'acquisition, ce qui serait une tâche coûteuse en temps et peu pratique à mettre en oeuvre, vu, d'une part, le nombre de systèmes disponibles et, d'autre part, le développement régulier des nouveaux équipements avec des caractéristiques différentes. Une détermination indirecte de l'échelle est par conséquent une étape indispensable dans toute méthode d'analyse d'une image de la rétine. Dans le cas d'une banque d'images provenant de sources différentes, les images sont de plusieurs échelles différentes. Dans tous les cas répertoriés dans la littérature les auteurs utilisent la définition des images (i.e. les dimensions de l'image en nombre de pixels), pour effectuer cette normalisation, mais les méthodes basées sur cette valeur donnent des résultats insuffisamment précis. Par exemple, la figure 1 montre deux images, de même définition, acquises avec le même angle de vue. Avec une méthode basée sur la taille des images, elles seraient considérées de même échelle. Or, elles ont été acquises avec le même angle de vue, et par conséquent, les champs de vue visibles sur les deux images devraient, en première approximation, être de même taille réelle si elles étaient effectivement de même échelle. On rappelle que le champ de vue d'un appareil de prise de vue, ici le rétinographe, est l'espace sur la photo où une image a été effectivement photographiée. En figure 1, les champs de vue sont circulaires. On voit bien qu'ils ne sont pas de la même taille (en pixels), et la méthode évoquée n'est donc pas satisfaisante. Un autre type de méthode envisageable est basé sur la taille des structures anatomiques visibles. En théorie, la taille des structures anatomiques pourrait en effet constituer une référence. En pratique, soit ces structures anatomiques varient trop fortement d'un sujet à l'autre (le rayon du disque optique, par exemple, peut varier du simple au double), soit elles sont difficiles à extraire automatiquement. Ainsi, la distance entre le centre du disque optique et le centre de la fovéa constitue une référence fiable, mais malheureusement non seulement son extraction automatique est difficile et coûteuse en temps de calcul car le disque optique et la fovéa ne sont pas simples à repérer de manière automatique, mais en plus l'une ou l'autre des structures peut être absente de l'image. Résumé de l'invention L'invention porte dans ce contexte sur la calibration spatiale d'images de la rétine, acquises avec un appareil d'acquisition d'images du fond d'oeil, tel qu'un rétinographe, dans la mesure où un champ de vue apparaît sur l'image. Précisément, il est proposé un procédé d'analyse d'une photographie de rétine, comprenant une étape de mesure d'une dimension représentative d'un champ de vue de forme prédéterminée visible sur la photographie, puis une étape d'adaptation d'au moins un paramètre de taille à utiliser pour la détection de lésions ou des structures anatomiques rétiniennes en prenant en compte ladite dimension représentative d'un champ de vue. Si le paramètre de taille est un paramètre linéique, l'adaptation peut être une multiplication par un facteur proportionnel à ladite dimension représentative d'un champ de vue. Si le paramètre de taille est un paramètre surfacique, l'adaptation peut être une multiplication par un facteur proportionnel au carré de ladite dimension représentative d'un champ de vue. L'invention propose ainsi d'utiliser une échelle relative : il s'agit alors de prendre comme référence une ou plusieurs images acquises avec un système donné, dans les mêmes conditions, et l'échelle des autres images est donnée par rapport à l'échelle des images de référence, par une adaptation prenant en compte ladite dimension représentative d'un champ de vue à l'aide par exemple d'un simple facteur multiplicatif proportionnel à ladite dimension représentative d'un champ de vue ou à son carré. Supposons que toutes les images ont été acquises avec le même angle de vue. Alors, on peut supposer que la dimension représentative du champ de vue, généralement sa largeur, est la même sur toutes les images. En considérant donc cette largeur comme constante, nous obtenons une référence commune, qui nous permet de calculer la différence d'échelle entre n'importe quelles deux images. Supposons que toutes les images n'ont pas été acquises avec le même angle de vue. Alors, à condition de disposer de l'angle de vue, aussi bien pour les images de références que pour les autres images, on peut aussi déterminer le facteur multiplicatif correspondant à l'échelle relative, en utilisant la dimension représentative du champ de vue et la connaissance de ces angles. On précise que la mesure de la référence peut être effectuée longtemps avant l'analyse de la photographie à analyser, y compris par un tiers qui se contente de communiquer au laboratoire qui procède à l'analyse un facteur de multiplication correspondant à l'échelle relative. Dans un mode d'implémentation, le procédé utilise une photographie de rétine de référence sur laquelle a été également mesurée ladite dimension représentative d'un champ de vue de la forme prédéterminée et pour laquelle ledit paramètre de taille a été préalablement déterminé. Il est proposé également - et c'est l'application privilégiée de l'invention - un procédé d'analyse d'une banque de photographies de rétine, les photographies de la banque présentant des champs de vue, chaque photographie de la banque étant analysée selon le procédé évoqué, et une multiplication d'au moins un paramètre de taille pour la détection de lésions rétiniennes étant pour chaque photographie effectuée par un facteur proportionnel à la dimension représentative du champ de vue correspondante. Ce procédé peut comprendre en particulier une étape de détection du champ de vue basée sur son contraste élevé par rapport au fond sombre de la photographie, et une étape de détection de lésions rétiniennes à l'aide d'une méthode de traitement d'images et dudit paramètre de taille. Néanmoins, quand le procédé est mis en oeuvre par un logiciel, les étapes de détection peuvent être mises en oeuvre par un logiciel distinct ou des logiciels distincts. Dans ce procédé, l'image ou les images à analyser peuvent être en noir et blanc, ou en couleurs. L'invention porte également sur un programme d'ordinateur comportant des instructions, qui quand elles sont exécutées par un microprocesseur, provoquent la mise en oeuvre d'un procédé tel qu'évoqué plus haut. Brève description des figures L'invention va maintenant être décrite en relation avec les figures annexées suivantes : La figure 1 présente deux photographies rétiniennes. La figure 2 présente un algorithme de mise en oeuvre de l'invention. Exposé détaillé de l'invention Le champ de vue, qui est la zone globalement circulaire qui apparaît sur ces images (cf. Fig. 1 pour deux exemples) est facile à extraire automatiquement grâce au traitement d'images, de par son contraste élevé par rapport au fond sombre de l'image. On peut donc ensuite mesurer sa largeur ou diamètre en pixels, qui est référencée 10 sur la figure 1. Le champ de vue pourrait ne pas être circulaire, et être par exemple circulaire tronqué ou elliptique. On choisit alors de mesurer le grand diamètre apparant, qui constitue une dimension. Afin d'appliquer un algorithme quelconque destiné à l'analyse de ces images, requérant des paramètres de taille, il suffit de choisir ces paramètres pour une image de référence, ou un ensemble d'images de références acquises dans des conditions identiques, pour ensuite pouvoir généraliser ces paramètres, à toute autre image acquise avec le même angle de vue. Cette méthode a été validée en comparant les facteurs d'échelle ainsi obtenus, avec les facteurs d'échelle obtenus grâce à des mesures manuelles de la distance entre le centre de la fovéa et le centre du disque optique. La corrélation est presque parfaite. 15 Dans les cas d'une image qui n'aurait pas été acquise avec le même angle de vue que l'image ou les images de référence, à condition de disposer de l'angle de vue, aussi bien pour l'image ou les images de référence que pour l'image considérée, on peut effectuer un calcul trigonométrique pour procéder à l'adaptation des paramètres de traitement. 20 La faisabilité industrielle de la présente invention a été démontrée dans le cadre du projet TeleOphta, financé par l'Agence Nationale de la Recherche (France) à travers le programme TecSan. Un objectif de ce projet est de développer des outils de classification des images du fond de l'ceil, afin d'aider au dépistage des maladies rétiniennes, et tout particulièrement de la rétinopathie diabétique. La rétinopathie diabétique, maladie de la rétine provoquée par le 25 diabète, est la principale cause de cécité chez les 20-65 ans. Les organismes de santé recommandent aux patients diabétiques de passer au moins un examen du fond d'oeil par an. Des réseaux de dépistage, tels que OPHDIAT, ont été déployés pour aider au dépistage de la rétinopathie diabétique. Vu le nombre croissant de diabétiques, et la charge de travail importante des ophtalmologistes, ces réseaux sont d'ores et déjà saturés. 30 Une solution consiste à détecter automatiquement les images clairement saines pour soulager la charge de travail des ophtalmologistes. Ces méthodes automatiques font appel à l'analyse d'images, et requièrent par conséquent des méthodes de calibration d'échelle. 35 La faisabilité de l'invention a été prouvée grâce à des données issues du réseau OPHDIAT. L'invention a été mise en oeuvre de la façon suivante : - Pour une image donnée, détection du champ de vue à l'aide de méthodes de traitement d'images ; 40 - Mesure de la largeur du champ de vue; - Détection de lésions rétiniennes, par exemple des micro-anévrismes, à l'aide de méthodes de traitement d'images, après avoir adapté les paramètres de taille (par exemple borne inférieure et borne supérieure de taille de microanévrismes) grâce à la largeur préalablement calculée, par la règle de trois évoquée. Dans ce cas, les bornes 10 de taille sont des paramètres linéiques, et ils sont donc multipliés par un paramètre proportionnel à la largeur du champ de vue. Si le paramètre de taille avait été un paramètre surfacique, il aurait été multiplié par un facteur proportionnel au carré de la largeur du champ de vue. Comme montré en figure 2, les étapes mises en oeuvre sont donc la détection du champ de vue pour une image de référence et la mesure de sa largeur (étape 100), la détermination pour l'image de référence de paramètres de taille pour la détection de lésions rétiniennes (étape 110), puis pour une image à analyser donnée extraite de la banque d'images, la détection du champ de vue et la mesure de sa largeur (étape 120), l'application pour l'image à analyser d'une règle de trois aux paramètres de taille de l'image de référence en utilisant le rapport des largeurs de champ de vue (étape 130), et la recherche de lésions rétiniennes sur l'image à analyser (étape 140). On reprend ensuite les étapes 120 à 140 pour une autre image à analyser extraite de la banque d'images. On précise que le rétinographe peut être un rétinographe noir et blanc ou un rétinographe couleurs. Le procédé peut être mis en oeuvre par un logiciel, qui effectue au moins la mesure de la largeur du champ de vue pour l'image à analyser et l'étape de multiplication du paramètre de taille utile pour la recherche de lésions rétiniennes. Le logiciel peut aussi effectuer les autres étapes, mais elles peuvent être mises en oeuvre par un logiciel distinct, par exemple préexistant. L'invention ne se limite pas au mode de réalisation présenté mais s'étend à toutes les variantes dans le cadre de la portée des revendications.