Le défi
Il s’agissait de créer une application capable d’évaluer précisément la position des paupières et d’identifier les anomalies liées à l’exophtalmie (ou proptose), une affection dans laquelle l’œil est déplacé vers l’avant.
Pour cela, l’application devait calculer des indicateurs ophtalmologiques clés : la Margin Reflex Distance 1 et 2 (MRD1 et MRD2), c’est-à-dire les distances entre le centre de la pupille et le bord des paupières supérieure et inférieure ; la hauteur du sourcil, distance entre le centre de la pupille et le sourcil ; la distance d’exophtalmie, entre le centre de la pupille et le rebord orbitaire latéral ; et les amplitudes de mouvement de l’œil dans différentes directions. Des mesures précises sont indispensables pour identifier et suivre l’exophtalmie.
Notre solution
Nous avons utilisé le deep learning pour créer Eye Metrics, une application web multiplateforme qui fonctionne sur les appareils mobiles iOS et Android ainsi que dans les navigateurs des ordinateurs fixes et portables. Les utilisateurs, principalement des patients, prennent des photos de leur visage et l’application calcule les indicateurs ophtalmologiques pertinents. Les modèles prédictifs continuent de s’améliorer à mesure que de nouveaux échantillons d’entraînement sont ajoutés.
Nous avons ensuite enrichi l’application de fonctions d’évaluation chirurgicale oculaire, afin d’offrir aux professionnels de santé un processus d’analyse plus complet et plus efficace.
- Calcul de MRD1, MRD2, de la hauteur du sourcil, de la distance d’exophtalmie et des amplitudes de mouvement de l’œil à partir de photos du visage
- Accès multiplateforme sur iOS, Android et navigateurs de bureau
- Amélioration continue du modèle avec de nouveaux échantillons d’entraînement
- Chargement groupé d’images avant et après chirurgie, avec comparaison automatisée des valeurs colorimétriques LAB de la sclère
- Enregistrement vidéo en direct pour estimer l’évolution des valeurs LAB de la sclère sur un intervalle donné, généralement de 1 à 5 minutes
Le résultat
Eye Metrics offre aux patients comme aux professionnels de santé un outil pratique d’évaluation ophtalmologique. Son modèle fait mieux que la détection de maillage facial (face mesh) de Google : il aide les cliniciens à identifier l’exophtalmie et permet aux patients de suivre activement leur santé oculaire.
La comparaison automatisée avant-après fait gagner du temps aux médecins lors de l’évaluation chirurgicale, en remplaçant l’examen manuel des images.
