Wound rPPG

Porteur(s) du projet : Yannick Benezeth

Partenaire(s) : CHU Nantes, LCOMS Université de Lorraine

Budget : 557k€

Présentation : Les plaies chroniques constituent un problème de santé important, affectant des millions de patients en Europe et engendrant des coûts substantiels aux systèmes de santé. Les méthodes traditionnelles de surveillance des plaies, qui reposent sur des observations visuelles subjectives et des mesures manuelles, sont souvent imprécises et douloureuses pour les patients. Pour répondre à ces enjeux, ce projet propose l’utilisation de la photopléthysmographie à distance (rPPG) pour l’évaluation spatialement résolue de la perfusion microvasculaire dans les plaies. Cette technique optique non invasive capte les variations d’intensité lumineuse résultant des interactions avec le corps humain, offrant une approche innovante de l’évaluation des plaies.

Le projet se concentre sur le développement d’une nouvelle méthodologie basée sur l’apprentissage profond pour l’imagerie rPPG spatialement résolue à partir d’enregistrements vidéo de tissus. Il vise à relever deux défis majeurs : affiner notre compréhension des interactions lumière-tissu et étendre le succès de l’apprentissage profond à cette problématique.

Le projet comprend trois volets scientifiques. Le premier étudie les interactions lumière-tissu afin d’améliorer notre compréhension des modulations temporelles observées dans le rPPG. Cela nous permettra de démêler les contributions de l’absorption du sang et des déformations élastiques du lit capillaire sur les modulations de lumières observées. La seconde utilise l’apprentissage profond, des données vidéo synthétiques et des paradigmes faiblement supervisés pour estimer les cartes de rPPG et les indicateurs liés à la perfusion microvasculaire. Le troisième volet valide la technologie pour la surveillance des plaies dans des conditions réelles.

Ce projet se situe à l’intersection de l’intelligence artificielle, de l’analyse vidéo et des soins de santé, et offre la possibilité de révolutionner le soin et la gestion des plaies.

Estimation des cartes et indicateurs de perfusion vasculaire à partir d’une séquence vidéo. La carte ST-rPPG fournit un signal PPG estimé pour chaque pixel. À partir de cette carte, une carte de perfusion et des indicateurs de perfusion sont calculés.
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