Soutenance de thèse de Asma BOUGRINE

Nous souhaitons développer une application mobile, temps réel et conviviale pour détecter les hyperthermies de la voûte plantaire chez les patients diabétiques. Les images sont acquises avec le protocole STANDUP, à main levée, sans aucun système d’occultation, avec un smartphone équipé d’une caméra thermique FlirOne Pro. La principale difficulté consiste à segmenter les images thermiques. Nous proposons 3 pistes à suivre : les méthodes aveugles, celles fondée sur les snakes avec a priori de forme, la dernière basée sur l’apprentissage profond (Deep Learning). Nous avons développé une nouvelle méthode de snake avec a priori de forme qui intègre l’ensemble des informations dont nous disposons. Nous avons étudié quatre des réseaux de segmentation Deep Learning les plus populaires à savoir, FCN, SegNet, U-Net et DeepLab. Le réseau de segmentation DeepLab a donné le meilleur coefficient de similarité DSC (0.97) de toutes les méthodes testées et a présenté de bonnes aptitudes pour segmenter des images difficiles. Pour cela, nous l’avons sélectionné pour notre application mobile de détection d’hyperthermie dans le cadre du pied diabétique. Le démonstrateur réalisé sous Android est opérationnel et temps réel (11 secondes avec un Huawei P30 Pro). De plus il détecte effectivement les hyperthermies. Une première étude clinique a eu lieu au sein du service de diabétologie de l'Hôpital National Dos de Mayo (HNDM), au Pérou. Nous avons remarqué que la température pour des personnes à risque est plus élevée que celle pour les patients à risque faible. La deuxième étude a eu lieu au sein du service de pied diabétique de l'Hôpital régional d'Orléans. L'information thermique est corrélée à l’état général de l’ulcère. On a aussi vu que notre technologie permet de détecter des plaies cachées. Les résultats obtenus dans ce travail ouvrent la voie d’un système convivial, efficace et bon marché de la mesure de température de la voûte plantaire pour un usage clinique ou à la maison dans le cadre du pied diabétique.