Grant: Idea to Innovation

Ce projet a pour objectif de développer un système de détection automatique de la rétinopathie diabétique en utilisant des techniques d'intelligence artificielle telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les Transformers de vision. Ces modèles sont entraînés et testés sur une vaste base de données comprenant plus de 80 000 images du fond de l'oeil provenant de vrais patients. Le système est capable de détecter le stade de la maladie, allant de normal à sévère (prolifératif). De plus, il localise les signes de la maladie tels que les exsudats et les hémorragies sur l'image en utilisant une carte de chaleur (Heatmap), facilitant ainsi la prise de décision pour les experts de la santé. L'objectif ultime est d'intégrer cette solution dans des smartphones pour obtenir un système de détection mobile et rapide. This project aims to develop a system for the automatic detection of diabetic retinopathy using artificial intelligence techniques, such as convolutional neural networks (CNN) and Vision Transformers. These models are trained and tested on large databases, comprising over 80,000 fundus images from real patients. The system is capable of detecting the disease grade, ranging from normal to severe (proliferative). Additionally, the system locates disease signs, such as exudates and hemorrhages, on fundus images using a heatmap, aiding health experts in decision-making. Our objective is to integrate this solution into smartphones to create a mobile and rapid detection system.