Détection du Disque Optique : Critères de performance et Evaluation des méthodes

Sofien Sayadia 1 Yaroub Elloumi 2, 1 Rostom Kachouri 2 Mohamed Bedoui 1 Mohamed Akil 3
1 TIM - Technologie et Imgerie Médicale
2 LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge
3 Algorithms, architectures, image analysis and computer graphics
LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge
Résumé : La détection du disque optique est une étape primordiale dans plusieurs approches automatique de détection des pathologies oculaires. Plusieurs méthodes de détection du disque optique ont été proposées. L'apport des méthodes est généralement quantifié à travers deux critères de performance, qui sont respectivement le taux de détection et le temps d'exécution. Cependant, ces méthodes diffèrent point de vue démarches d'évaluation et ainsi les taux et les temps de détection. De ce fait, il s'avère difficile de sélectionner une méthode en se basant sur les valeurs de l'évaluation fournies. Ce travail propose une approche permettant de sélectionner une méthode de détection du disque optique en se basant sur le critère de performance et la pathologie clinique. Elle consiste à identifier des propriétés liées à chaque critère de performance, et de déterminer leurs valeurs pour chacune des méthodes de détection. Par la suite, les méthodes sont classifiées en fonction de chaque propriété. Par conséquent, la sélection d'une méthode de détection du disque optique est identifiée en fonction des valeurs des propriétés.
Mots-clés : image rétinienne disque optique performance taux de détection temps d'exécution
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Contributor : Rostom Kachouri <>
Submitted on : Saturday, February 2, 2019 - 8:06:50 AM
Last modification on : Tuesday, March 19, 2019 - 11:43:24 PM
Long-term archiving on : Friday, May 3, 2019 - 4:20:57 PM

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Sofien Sayadia, Yaroub Elloumi, Rostom Kachouri, Mohamed Bedoui, Mohamed Akil. Détection du Disque Optique : Critères de performance et Evaluation des méthodes. WORKSHOP AMINA 2018 "Applications Médicales de l'Informatique : Nouvelles Approches", Nov 2018, Monastir, Tunisie. ⟨hal-02004695⟩

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