Sciences

 Un physicien de l’Université de Dschang explore la mise en valeur de IA dans l’imagerie médicale .

Par cette période de fin d’année le département de physique de la Faculté des Sciences a livré un nouveau docteur à la société. l’Auditorium Joseph Fondjo de l’Université de Dschang a en effet abrité cette soutenance de Monsieur FEUDJIO Ghislain sur le thème intitulé : << Contribution à la mise en œuvre d’un système temps réel pour l’analyse des images médicales associant les techniques de l’intelligence artificielle aux nouvelles générations d’ondelettes>>.

D’après ce jeune Chercheur ,les maladies oculaires telles que le glaucome, la cataracte et la rétinopathie diabétique représentent des causes majeures de déficience visuelle à l’échelle mondiale. Avec les avancées récentes dans les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage profond, l’automatisation de l’analyse des images rétiniennes se positionne comme une solution prometteuse, en ce qu’elle permet d’améliorer la précision et la rapidité du diagnostic. Cependant, pour rendre ces systèmes accessibles à un large éventail d’utilisateurs, il est nécessaire de les adapter à des dispositifs à faible puissance de calcul.

L’objectif principal de cette Thèse, dirigée par le Professeur TCHIOTSOP Daniel, est la mise sur pied des algorithmes innovants qui analysent les images rétiniennes en temps réel, permettant la segmentation des vaisseaux sanguins et la classification des pathologies oculaires, tout en respectant les contraintes de performance et d’efficacité énergétique des plateformes embarquées. Plus spécifiquement, l’auteur propose plusieurs approches de segmentation non supervisée et hybride, ainsi que des techniques de classification multi-classe des pathologies rétiniennes, adaptées à des dispositifs intégrés comme le module Raspberry Pi.

Les résultats expérimentaux qui sont obtenus dans cette étude, montrent que les méthodes proposées assurent une analyse efficace des images rétiniennes, avec une précision élevée pour la segmentation des vaisseaux et la classification des pathologies, surpassant presque toutes les approches existantes. Le Dr FEUDJIO soutient que l’utilisation du Raspberry Pi pour le déploiement des algorithmes offre une solution portable, accessible et économique; ce qui est idéal pour les établissements de santé à budget restreint.

Les analyses menées par l’auteur de la présente thèse débouchent sur la conclusion d’après laquelle, il est possible de développer des systèmes de traitement d’images rétiniennes en temps réel performants et optimisés pour des plateformes embarquées. L’intégration des réseaux de neurones convolutifs dans des environnements à faible puissance ouvre de nouvelles perspectives pour l’automatisation et l’amélioration de l’accès au diagnostic ophtalmologique, particulièrement dans les zones rurales ou à ressources limitées.

À l’issue de la présentation et des échanges avec les Membres du jury, Monsieur FEUDJIO Ghislain a été élevé aux titre et grade de Docteur PhD en Physique avec la Mention TRÈS HONORABLE, prononcée par le Professeur KENE Godpromesse, Président dudit jury.

https://linkedin.com/in/ghislain-feudjio-902850364