Nephrogenic ascites: a new case report

L’ascite néphrogénique est définie comme étant une ascite réfractaire riche en protides, qui complique l’évolution d’une insuffisance rénale chronique terminale. Le but de ce travail est de préciser, à travers une observation vécue dans notre service, les particularités diagnostiques, évolutives et thérapeutiques de cette pathologie. Nous rapportons le cas d’une patiente de 37 ans suivie pour insuffisance rénale chronique terminale au stade d’hémodialyse depuis 2 ans, chez qui le diagnostic d’ascite néphrogénique a été retenu après avoir éliminé les autres étiologies d’ascite riche en protides (tuberculose péritonéale, carcinose péritonéale, ascite infectée sur cirrhose, syndrome de Budd-Chiari, hypothyroïdie), le traitement a été basé sur l’augmentation du nombre de séances d’hémodialyse avec une diminution du volume de l’ascite en attente d’une transplantation du rein. L’ascite néphrogénique est rare. Sa physiopathologie reste inconnue, son diagnostic repose sur l’exclusion des autres causes d’ascite riche en protides, son traitement est basé sur la greffe rénale.Nephrogenic ascites is defined as an exsudative ascites that complicates the end stage of chronic renal failure. Through this observation, we study diagnostic and therapeutic findings of this pathology. We report one case of a 37 years old patient followed for a chronic renal failure undergoing hemodialysis for two years. The diagnosis of nephrogenic ascites was retained after eliminating other causes of ascites rich in proteins (peritoneal tuberculosis, peritoneal carcinomatosis, infected ascites of cirrhosis, Budd chiari syndrome, hypothyroidism).The treatment is based on increasing number of hemodialysis sessions waiting for a kidney transplant. Nephrogenic ascites is uncommon, its physiopathology remains unknown. The diagnosis is based on exclusion of other causes of ascites rich in proteins. Treatment is based on the kidney transplant

Ocular Diseases Diagnosis in Fundus Images using a Deep Learning: Approaches, tools and Performance evaluation

International audienceOcular pathology detection from fundus images presents an important challenge on health care. In fact, each pathology has different severity stages that may be deduced by verifying the existence of specific lesions. Each lesion is characterized by morphological features. Moreover, several lesions of different pathologies have similar features. We note that patient may be affected simultaneously by several pathologies. Consequently, the ocular pathology detection presents a multi-class classification with a complex resolution principle. Several detection methods of ocular pathologies from fundus images have been proposed. The methods based on deep learning are distinguished by higher performance detection, due to their capability to configure the network with respect to the detection objective. This work proposes a survey of ocular pathology detection methods based on deep learning. First, we study the existing methods either for lesion segmentation or pathology classification. Afterwards, we extract the principle steps of processing and we analyze the proposed neural network structures. Subsequently, we identify the hardware and software environment required to employ the deep learning architecture. Thereafter, we investigate about the experimentation principles involved to evaluate the methods and the databases used either for training and testing phases. The detection performance ratios and execution times are also reported and discussed

Extended U-net for retinal vessel segmentation

International audienceThe retinal vascular tree is an important biomarker for the diagnosis of ocular disease , where an efficient segmentation is highly required. Recently, various standard Convolutional Neural Networks CNN dedicated for segmentation are applied for retinal vessel segmentation. In fact, retinal blood vessels are presented in different retinal image resolutions with a complicated morphology. Thus, it is difficult for the standard configuration of CNN to guarantee an optimal feature extraction and efficient segmentation whatever the image resolution is. In this paper, new retinal vessel segmentation approach based on deep learning architecture is propounded. The idea consists of enlarging the kernel size of convolution layer in order to cover the vessel pixels as well as more neighbors for extracting features. Within this objective, our main contribution consists of identifying the kernel size in correlation with retinal image resolution through an experimental approach. Then, a novel U-net extension is proposed by using convolution layer with the identified kernel size. The suggested method is evaluated on two public databases DRIVE and HRF having different resolutions, where higher segmentation performances are achieved respectively with 5*5 and 7*7 convolution kernel sizes. The average accuracy and sensitivity values for DRIVE and HRF databases are respectively in the order of to 0.9785, 0.8474 and 0.964 and 0.803 which outperform the segmentation performance for the standard U-net

Ablation par voie endo-buccale d’une volumineuse lithiase siégeant dans la courbure du canal de Sténon

Les lithiases parotidiennes sont beaucoup moins fréquentes que les lithiases submandibulaires et elles ont le plus souvent une localisation canalaire. La difficulté thérapeutique découle de leur localisation souvent postérieure qui ne permet pas d’utiliser une voie d’abord endo-buccale. On rapporte le cas d’un patient qui présentait un tableau de parotidite chronique rétentionnelle évoluant depuis 10 ans et dont le diagnostic fut retardé car la lithiase n’était pas visible sur l’échographie. L’examen tomodensitométrique a révélé la présence d’une lithiase de 8 mm de long situé dans la courbure massétérine du canal parotidien. Son ablation a pu être réalisée par voie endo-orale

Segmentation de l'arbre vasculaire rétinien : étude de la performance en fonction de l'approche de segmentation

International audienceLa segmentation des vaisseaux rétiniens est une étape cruciale pour la détection de plusieurs pathologies oculaires aussi qu'à la détection des autres structures anatomiques rétiniennes. Ce travail présente un état de l'art sur les méthodes de segmentation des vaisseaux rétiniens. De ce fait, une analyse explicite des méthodes est proposée. Ces méthodes sont catégorisées selon les outils mise en pratique. Cette étude a permis de proposer un workflow général des méthodes de segmentation. Par la suite, les démarches d'évaluation des méthodes ont été étudiées et les performances ont été comparées. En outre, les performances ont été synthétisées en fonction de l'utilisation des outils mise en pratique. I

Les effets tératogènes du tabac sur les structures oro-faciales des souris

Les auteurs rapportent une étude réalisée sur des embryons de souris exposées aux différentes phases du tabac durant toute leur période de gestation. Les résultats des coupes histologiques réalisées étaient alarmants et signifiants, affirmant leffet tératogène du tabac et la présence danomalies de développement concernant les maxillaires et la face chez les embryons des souris exposées

Segmentation de l'arbre vasculaire rétinien : étude de la performance en fonction de l'approche de segmentation

International audienceLa segmentation des vaisseaux rétiniens est une étape cruciale pour la détection de plusieurs pathologies oculaires aussi qu'à la détection des autres structures anatomiques rétiniennes. Ce travail présente un état de l'art sur les méthodes de segmentation des vaisseaux rétiniens. De ce fait, une analyse explicite des méthodes est proposée. Ces méthodes sont catégorisées selon les outils mise en pratique. Cette étude a permis de proposer un workflow général des méthodes de segmentation. Par la suite, les démarches d'évaluation des méthodes ont été étudiées et les performances ont été comparées. En outre, les performances ont été synthétisées en fonction de l'utilisation des outils mise en pratique. I

Isolated lichen planus of the lips: cases reports and literature review

Introduction: Lichen planus is an inflammatory mucocutaneous dermatosis involving skin, appendages and mucosa. Oral mucosa is the most commonly involved in all its sites, rarely the lips especially when isolated. The aim was to conduct a literature review about isolated lichen planus of the lips and reporting two case reports of this lesion in order to highlight epidemiologic, clinical and histological features and therapeutic modalities of this lesion. Observations: Case report 1: a 34-year-old diabetic male patient consulted for an erosive, crusted and hemorrhagic cheilitis of the lower lip. Clinical and histological examination led to the diagnosis of isolated lichen planus of the lips. Case report 2: a 33-year-old female patient was referred from dermatology department for biopsy of chronic cheilitis of the lower lip. Clinical and histological examination confirmed the diagnosis of isolated lichen planus of the lips. Discussion: The review based on 34 case reports of isolated lichen planus of the lips, in addition to literature data confirmed that it is a benign rare lesion affecting mostly male patients having middle age with preponderance of the lower lip, its erosive form is the most frequent and it presents a favorable healing with topical treatment particularly corticosteroids

Fast and efficient retinal blood vessel segmentation method based on deep learning network

International audienceThe segmentation of the retinal vascular tree presents a major step for detecting ocular pathologies. The clinical context expects higher segmentation performance with a reduced processing time. For higher accurate segmentation, several automated methods have been based on Deep Learning (DL) networks. However, the used convolutional layers bring to a higher computational complexity and so for execution times. For such need, this work presents a new DL based method for retinal vessel tree segmentation. Our main contribution consists in suggesting a new U-form DL architecture using lightweight convolution blocks in order to preserve a higher segmentation performance while reducing the computational complexity. As a second main contribution, preprocessing and data augmentation steps are proposed with respect to the retinal image and blood vessel characteristics. The proposed method is tested on DRIVE and STARE databases, which can achieve a better trade-off between the retinal blood vessel detection rate and the detection time with average accuracy of 0.978 and 0.98 in 0.59 s and 0.48 s per fundus image on GPU NVIDIA GTX 980 platforms, respectively for DRIVE and STARE database fundus images