Documentation du jeu de données MAPLES-DR

MAPLES-DR (MESSIDOR Anatomical and Pathological Labels for Explainable Screening of Diabetic Retinopathy) est un jeu de données public de diagnostics de DR et de cartes de segmentations de structures rétiniennes.

Notre équipe canadienne de sept rétinologues séniors ont annoté des grades de DR (Rétinopathie Diabétique) et de ME (Œdème Maculaire), sur 198 images de fond d’œil du jeu de données public MESSIDOR [1]. Pour chacune de ces images, ils ont aussi segmentés dix structures rétiniennes symptomatiques de ces deux pathologies: le disque anévrismes**, les hémorragies, les néo-vaisseaux, les exsudats, les nodules cotonneux and les drusens. Pour une description détaillée de tous ces biomarqueurs ainsi que leurs rôles dans le dépistage de la DR, référez-vous à la section description du jeu de données de cette documentation. En publiant MAPLES-DR nous espérons contribuer aux recherches visant à améliorer l’interprétabilité des modèles de diagnostique automatique de la DR par apprentissage machine.

Vue d’ensemble du contenu et du protocole d’annotation de MAPLES-DR. (Crédit: Lepetit-Aimon et al.[2])

La procédure d’annotation de MAPLES-DR s’est appuyée sur des cartes pré-segmentées par IA pour certaines structures rétiniennes, ainsi que sur un outils d’annotation hébergé sur le web. Le protocole d’annotation est documenté en détail dans ce papier [2] (l’URL pointe vers un preprint ArXiv, le temps que notre manuscrit suive son processus de révision).

Utilisation

Le jeu de données est accessible librement depuis le dépôt Figshare de MAPLES-DR.

Cependant, nous recommandons plutôt de télécharger les annotations de MAPLES-DR à l’aide du le paquet python: maples_dr. Nous avons développé cette bibliothèque Python pour simplifier l’utilisation conjointe des cartes de segmentation de MAPLES-DR avec les images de fond d’œil originales fournies par MESSIDOR. L’API de maples_dr automatise ainsi l’appariement des images, leur découpage et redimensionnement vers une résolution uniforme. Ainsi formaté, les données sont particulièrement adaptées pour entraîner des réseaux de neurones à segmenter les structures rétiniennes.

Les images de fond d’œil associées aux annotations de MAPLES-DR sont la propriété du consortium MESSIDOR et ne sont donc pas incluses dans les fichiers de MAPLES-DR. Cependant, elles sont disponibles à toutes les équipes de recherche qui en font la demande sur le site de Messidor. La section MESSIDOR de la présente documentation décrit les étapes à suivre pour les intégrer aux annotations de MAPLES-DR à l’aide du paquet maples_dr.

Nous demandons aux chercheurs qui souhaitent utiliser ce jeu de données dans leur travaux académique de citer le papier lié à la publication de MAPLES-DR[2]:

@article{maples_dr,
   title={MAPLES-DR: MESSIDOR Anatomical and Pathological Labels for Explainable Screening of Diabetic Retinopathy},
   author={Gabriel Lepetit-Aimon and Clément Playout and Marie Carole Boucher and Renaud Duval and Michael H Brent and Farida Cheriet},
   journal={Scientific Data},
   volume={11},
   number={1},
   pages={914},
   year={2024},
   month={08},
   publisher={Nature Publishing Group UK London},
   doi={10.1038/s41597-024-03739-6}
}

Ressources Additionnelles

Modèles de segmentation

Nous avons rendu public des modèles de segmentation développés et entraînés sur MAPLES-DR sous la forme de deux bibliothèques Python. Ces bibliothèques contiennent les poids et le code PyTorch nécessaires pour segmenter automatiquement les vaisseaux de la rétine et certaines de ses lésions Elles furent conçus pour être utilisées par des chercheurs ou des cliniciens sans expérience de la manipulation de réseaux de neurones. On peut les trouver sur GitHub:

• fundus-vessels-toolkit pour la segmentation et l’extraction automatique de la vasculature rétinienne;

• fundus-lesions-toolkit pour la segmentation sémantique et automatique des micro-anévrismes, des hémorragies, des exsudats et des CWS (nodules cotonneux).

Plateforme d’Annotation

La plateforme d’annotation utilisées pour annoter MAPLES-DR est accessible sur GitHub.

Bibliographie

[1]

Etienne Decencière, Xiwei Zhang, Guy Cazuguel, Bruno Lay, Béatrice Cochener, Caroline Trone, Philippe Gain, Richard Ordonez, Pascale Massin, Ali Erginay, and others. Feedback on a publicly distributed image database: the MESSIDOR database. Image Analysis & Stereology, 33(3):231–234, aug 2014. doi:http://dx.doi.org/10.5566/ias.1155.

[2] (1,2,3)

Gabriel Lepetit-Aimon, Clément Playout, Marie Carole Boucher, Renaud Duval, Michael H Brent, and Farida Cheriet. Maples-dr: messidor anatomical and pathological labels for explainable screening of diabetic retinopathy. Scientific Data, 11(1):914, 08 2024. doi:10.1038/s41597-024-03739-6.

Remerciements

Le laboratoire LIV4D tient à remercier Dr. Marie Carole Boucher, Dr. Michael H Brent, Dr. Renaud Duval ainsi que Dr. Karim Hammamji, Dr. Ananda Kalevar, Dr. Cynthia Qian, et Dr. David Wong pour leur temps et implication lors de l’annotation du jeu de données MAPLES-DR. Nous remercions également Dr. Fares Antaky et Dr. Daniel Milad pour leur participation à une étude de variabilité inter-observateurs qui a permis d’évaluer la qualité des segmentations de lésions de MAPLES-DR.

Ce travail a été financé par le CRSNC ainsi que Diabètes Action Canada et le FROUM.

Le jeu de données d’images de fond d’œil est fourni par les partenaires du programme Messidor (voir https://www.adcis.net/fr/logiciels-tiers/messidor-fr/).