Nous avons réalisé une application sous Android qui permet de détecter les hyperthermies dans le pied diabétique comme montré dans cette vidéo de 25 secondes.
Le système d’acquisition est composé d’un smartphone et d’une caméra thermique FlirOne Pro clipsée sur le téléphone. La personne analysée est assise sur un brancard médicalisé et une photo thermique est prise à la volée. Un algorithme basé sur l’intelligence artificielle permet d'isoler les voutes plantaires dans l’image thermique. La différence de température point à point entre le pied gauche et droit est alors affichée. Les zones rouges sont les endroits où cette différence est la plus forte.
Si cette différence thermique est plus grande que 2,2°C on dit qu’il y a une hyperthermie signe précurseur d’un ulcère.
Pour la personne analysée, on voit que cette différence moyenne est de 0,8°C et que les zone les plus chaudes (talon pied droit et gros orteil pied gauche) sont inférieures à 2,2°C. Cette personne n’a donc pas d’hyperthermie.
Ce système facile à utiliser et très rapide va être proposé à la vente pour les hôpitaux et les cabinets médicaux afin de mieux prévenir les ulcères dans le pied diabétique. Il contribuera à un meilleur soin des patients diabétiques.
Ci-dessous vous trouverez les publications scientifiques de ce travail. Elles peuvent être téléchargées dans l'onglet "Base de Données".
[1] D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Diabetic foot thermal image segmentation using Double Encoder-ResUnet (DE-ResUnet), Journal of Medical Engineering & Technology, Vol. 46:5, pp. 378-392, 2022.
[2] D. Bouallal, A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, H. Douzi, L. Vilcahuaman, H. Arbanil, STANDUP database of plantar foot thermal and RGB images for early ulcer detection, Open Research Europe, https://doi.org/10.12688/openreseurope .14706.1, 2022.
[3] D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Registration Methods for Thermal Images of Diabetic Foot Monitoring: A Comparative Study, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, doi 10.14569/IJACSA.2022.0130670, 2022.
[4] A. Bougrine, R. Harba, R. canals, R . Ledee, M. Jabloun, A. Villeneuve, Segmentation of Plantar Foot Thermal Images Using Prior Information, Sensors 2022, 22(10), 3835; https://doi.org/10.3390/s22103835
[5] A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledée and M. Jabloun, A comparison of active contours prior shape segmentation methods: application to diabetic plantar foot thermal images, ICDIPV, doi:10.5121/csit.2019.90404, 2019.
[6] A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledée and M. Jabloun, On the segmentation of plantar foot thermal images with Deep Learning, EUSIPCO, doi:10.23919/EUSIPCO.2019.8902691, 2019.
[7] A. Bougrine, R. Ledee, R. Canals, R. Harba, M. Jabloun, Segmentation d’images thermiques de la voûte plantaire par Deep Learning, GRETSI, 2019.
[8] A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledee, and M. Jabloun, A mobile, reliable and user-friendly technology for processing plantar foot infrared thermal images applied to the early prevention of foot ulcers, DiabeticFoot-Europe, 2019.
[9] D. Bouallal, A. Bougrine, H. Douzi, R. Harba, and R. Canals, Segmentation of plantar foot thermal images: Application to diabetic foot diagnosis, International Conference on Systems, Signals, and Image Processing, vol. 2020-July, pp. 116–121, 2020.
[10] A. Bougrine, R. Canals, R. Harba, K. Jin, Smartphone hyperthermia detection in plantar foot thermal images with Deep Learning, ISBI, 2021.
[11] D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Segmentation of plantar foot thermal images: application to diabetic foot diagnosis, International Conference on Systems, Signals and Image Processing, pp. 116-121, 2020.
[12] A. Aferhane, D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Affine registration of plantar foot thermal images with Deep Learning: application to diabetic foot diagnosis, The International Conference on Intelligent Systems and Smart Technologies, 2023.
[13] A. Bougrine Analyse d’images thermiques de la voute plantaire : application au diagnostic du pied diabétique. PhD defence the 8 October 2020, Université of Orléans.
[14] D. Bouallal Analyse et traitement des images thermiques pour le contrôle et l'évaluation du pied diabétique par apprentissage profond. PhD defence the 18 March 2023, university of Agadir.