Doctorat : algorithmes déterministes et apprentissage automatique pour la bio-rhéologie par holographie Doppler de la rétine

Mission : Sonder l’activité fonctionnelle de la rétine de manière non invasive offrirait une fenêtre encore très peu exploitée pour la médecine, que nous proposons d’investiguer via une thèse en imagerie computationnelle holographique sur caméra qui débouchera sur le développement et la production de dispositifs d’imagerie médicale. L’objectif est de construire et valider des biomarqueurs fonctionnels quantitatifs pour des pathologies oculaires présentant un retentissement vasculaire, puis à terme, de conditions cardio-vasculaires systémiques. Dans la continuité de preuves de principe établies, des évaluations quantitatives détaillées incluront les signaux Doppler des vaisseaux choroïdiens (Hz), la vitesse du flux sanguin rétinien (mm/s), le débit sanguin (µL/min) et l’indice de résistivité hémodynamique des artères rétiniennes, similaires aux mesures obtenues par Doppler ultrasonore (0-1). Des évaluations supplémentaires porteront sur l’élasticité de la paroi artérielle (module de Young, mmHg) via la vitesse de l’onde de pouls (cm/s), et la viscosité dynamique du sang dérivée des profils de vitesse à travers les sections transversales des artères rétiniennes (cP). Ces données exhaustives seront générées systématiquement pour chaque patient imagé avec une caméra hors ligne cadencée à une fréquence de 67 kHz (Ametek Phantom V2012), utilisant une analyse logicielle utilisant des algorithmes déterministes pour une estimation des paramètres basée sur des modèles physiques simples. Ces estimations à partir des images provenant de caméras à haute fréquence nécessitent un temps de calcul important. L’intégration de réseaux neuronaux, entraînés à partir de ces estimations quantitatives, est envisagée pour améliorer l’analyse des données vidéo à haute vitesse, afin de permettre des évaluations plus rapides et plus fiables des candidats biomarqueurs par inférence statistique. Des mesures concomitantes par une caméra en streaming en temps réel cadencée à 20 kHz (Ametek Phantom S711) pourront aussi être exploitées pour l’estimation des biomarqueurs.