Champ visuel augmenté pour les interventions chirurgicales par endoscopie oculaire L’endoscopie oculaire est une nouvelle technologie permettant d’examiner l’intérieur de l’œil et d’y intervenir chirurgicalement. L’endoscopie est particulièrement utile pour examiner la rétine, lorsque l’opacité de l’humeur aqueuse ou du cristallin empêche son observation directe via un rétinographe ou un microscope ophtalmologique. Elle est également utile dans le cadre du traitement du glaucome pour neutraliser les procès ciliaires, cachés derrière l’iris, à l’aide d’un laser. Bien que très prometteuse, cette nouvelle technologie présente plusieurs limitations : le champ visuel est très étroit, la résolution des images est faible et l’intensité de la source lumineuse doit être réglée manuellement et en permanence par un assistant opératoire, afin d’adapter la dynamique des images. Le service d’ophtalmologie du CHRU de Brest s’est engagé dans le développement et l’utilisation de cette technologie, en travaillant sur une version jetable d’endoscope pour pallier les problèmes de stérilisation des endoscopes réutilisables. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode permettant au praticien de situer la zone de l’œil qu’il examine par rapport aux structures principales de l’œil. La problématique scientifique est d’agrandir virtuellement le champ visuel, en construisant progressivement une mosaïque d’images, au fur et à mesure que l’endoscope se déplace. Il sera alors possible de faire apparaître clairement les structures importantes du pôle postérieur. Il faudra résoudre les problèmes de variation de dynamique et de luminosité des images au cours du temps. La possibilité de régler automatiquement la puissance de la source lumineuse sera étudiée. Les déplacements de l’endoscope, en particulier les micro-déplacements liés aux tremblements de la main de l’opérateur et de l’oeil, pourront également être exploités afin d’améliorer la qualité et la définition des images via des techniques de super-résolution. Le doctorant pourra s’appuyer sur les travaux précédents de l’équipe, que ce soit sur les images d’examen de la rétine ou les vidéos chirurgicales du segment antérieur, afin de repérer les structures de l’œil dans la mosaïque d’images générée, et ainsi aider l’opérateur à se repérer. Il pourra également s’appuyer sur nos méthodes de détection des outils chirurgicaux, pour les éliminer éventuellement de la mosaïque, ou les colorer de manière spécifique dans l’image. Le caractère novateur de cette étude se situe dans deux axes. Dans un premier temps l’application clinique est innovante due aux promesses de cette modalité et doit apporter un gain de précision et de rapidité de diagnostic et de traitement au médecin. D’autre part les algorithmes à développer devront résoudre plusieurs problèmes encore ouverts en raison des spécificités de l’acquisition : recalage, reconstruction de mosaïque et superrésolution. • Quellec G, Lamard M, Cochener B, Cazuguel G. Real-Time Task Recognition in Cataract Surgery Videos using Adaptive Spatiotemporal Polynomials. IEEE Trans Med Imaging. 2014 Oct 31. • Quellec G, Lamard M, Cochener B, Cazuguel G. Real-time segmentation and recognition of surgical tasks in cataract surgery videos. IEEE Trans Med Imaging 2014 Dec;33(12):2352-60. • Quellec G, Charrière K, Lamard M, Droueche Z, Roux C, Cochener B, Cazuguel G. « Real-time recognition of surgical tasks in eye surgery videos. » Med Image Anal. 2014 Feb 26;18(3):579-590.