bazine khalid | Université 8 Mai 1945 Guelma

Classification techniques based on Visual saliency, electro-oculogram (EOG) and deep learning. Application to the early diagnosis of retinal pathologies

Thesis title (Ar)

Doctoral thesis title (Ar):

تقنيات التصنيف على أساس المراقبة البصرية ، رسم العين الكهربائي (EOG) والتعلم العميق. تطبيق على التشخيص المبكر لأمراض الشبكية.

Thesis title (Fr)

Doctoral thesis title (Fr):

Techniques de Classification basées sur la Saillance visuelle, l'électrooculogramme (EOG) et l'Apprentissage Profond. Application au diagnostic précoce des pathologies rétiniennes.

keywords

Keywords:

deep learning, classification, detection, electro-oculogram (EOG), diagnosis, glaucoma, diabetic retinopathy, texture descriptor

keywords (Ar)

Key words (Ar):

التعلم العميق.تصنيف.كشف.مخطط العين الكهربائي (EOG).التشخيص.الزرق،.واصف الملمس.اعتلال الشبكية السكري.

keywords (Fr)

Key words (Fr):

apprentissage profond, classification, détection, électrooculogramme (EOG), diagnostic, glaucome, rétinopathie diabétique, descripteur de texture

The main objective of this thesis is the characterization of fundus images and electrocardiogram (EOG) signals for the early diagnosis of retinal diseases.
To do this, we can follow these steps:
- Propose a new approach to better characterize the images of the fundus, associated with the algorithm of deep learning,
- To propose a new technique based on visual meaning as a tool for segmentation of fundus images associated with the deep learning algorithm,
- Development of a new approach combining two methods, fundus images and EOG signals.

Abstract (Ar)

Abstract (Ar):

الهدف الرئيسي من عمل هذه الأطروحة هو توصيف صور قاع العين وإشارات مخطط العين الكهربائي (EOG) للتشخيص المبكر لأمراض الشبكي
للقيام بذلك ، يمكننا اتباع الخطوات التالية:
- اقتراح نهج جديد لتوصيف أفضل لقوام صور قاع العين ، المرتبط بخوارزمية التعلم العميق ،
- اقتراح تقنية جديدة تعتمد على الأهمية البصرية ، كأداة لتجزئة صور قاع العين ، المرتبطة بخوارزمية التعلم العميق ،
- تطوير نهج جديد ، يجمع بين طريقتين هما صور قاع العين وإشارات مخطط العين الكهربائي (EOG).

Abstract (Fr)

Abstract (Fr):

Le travail de cette thèse a pour objectif principal : la caractérisation des images de fond d'œil et des signaux d'électrooculogramme (EOG) pour le diagnostic précoce des maladies rétiniennes.

Pour ce faire, on peut suivre les étapes suivantes :

Proposition d'une nouvelle approche pour mieux caractériser les textures des images de fond d'œil, associée à un algorithme d'apprentissage profond,
Proposition d'une nouvelle technique basée sur la saillance visuelle, comme outil de segmentation des images de fond d'œil, associée à un algorithme d'apprentissage profond,
Elaborer d'une nouvelle approche, en combinant les deux modalités à savoir, les images de fond d'œil et les signaux d'électrooculogramme (EOG).

Scientific publications

Scientific publications :

Scientific publications

Scientific conferences

Scientific conferences:

Scientific conferences