Proposition d'une Architecture Vision Transformers à double branche pour le diagnostic automatisé de la rétinopathie diabétique.

Abstract

Face à l'augmentation mondiale du diabète et à la nécessité d'un dépistage précoce de la rétinopathie diabétique (RD), cette étude explore l'apport des Vision Transformers (ViTs) pour améliorer la précision et la fiabilité du diagnostic. Trois approches principales ont été développées et évaluées : ViT-SS, basé sur ViT16 ; ViT-LS, issu de ViT32 ; et un modèle hybride, ViT-DR, combinant les deux afin d'exploiter leurs caractéristiques complémentaires. Ces architectures ont été adaptées pour la classification de la RD en cinq classes à partir d'images de fond d'œil. Les résultats obtenus mettent en évidence la pertinence des ViTs dans ce contexte, avec des performances renforcées par le modèle hybride qui présente des résultats compétitifs par rapport aux modèles individuels. Cette recherche ouvre ainsi de nouvelles perspectives pour le développement de systèmes de diagnostic assisté, contribuant à un dépistage plus précoce et à une meilleure prise en charge clinique de la rétinopathie diabétique.