Intelligence artificielle

Un programme « 1 000 fois plus rapide » pour comparer des images cérébrales

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un algorithme capable de comparer des images cérébrales 3D « 1 000 fois plus rapidement » que les techniques traditionnelles.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 29/08/18 à 11:00, mise à jour hier à 15:16 Lecture 1 min.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un algorithme basé sur la technologie du machine learning capable d'analyser des images cérébrales en quelques minutes au lieu de plusieurs heures. ©MIT

Un champion de l’analyse d’images. Le nouvel algorithme développé par l’Institut de technologie du Massachusetts (MIT), à Boston, est conçu pour battre des records de vitesse. Baptisé VoxelMorph, il permettrait de comparer des images cérébrales 3D superposées en seulement une ou deux minutes.

Un processus chronophage

La superposition d’images cérébrales permet d'analyser en détail les différences anatomiques entre deux examens. « Par exemple, si un patient a une tumeur au cerveau, les médecins peuvent superposer une IRM réalisée plusieurs mois auparavant à une IRM plus récente pour analyser les petits changements dans l'évolution de la tumeur », indique le MIT dans un communiqué. En alignant chaque pixel d’une image à une autre, le processus peut prendre plusieurs heures. Pour remédier à ce problème, les chercheurs du MIT ont utilisé la technologie du machine learning. Résultat : une analyse qu’ils annoncent « 1 000 fois plus rapide ».

7 000 IRM pour façonner l'algorithme

Pour « entraîner 

Il vous reste 54% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Spécialité médicale

Neurologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

IRM cérébrale algorithmes

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

26 Juin

17:07

Le dépistage du cancer du poumon par scanner thoracique à faible dose est associé à une morbidité liée à l’examen très faible, indique un article du JACR. Certains facteurs sociodémographiques, notamment le statut marital, l’emploi et la couverture d’assurance, ainsi que l’appartenance à des populations défavorisées, peuvent augmenter la charge du dépistage et diminuer l'adhésion pour les populations cibles (étude).

15:00

12:59

Dans une étude évaluant des examens de scanner et TEP-TDM, trois logiciels d’IA commerciaux ont montré des performances comparables pour la détection des nodules pulmonaires cliniquement pertinents, malgré des différences importantes dans le nombre total de détections et de faux positifs.

7:44

Les réactions croisées d'hypersensibilité entre les produits de contraste iodés non ioniques dépendent principalement de la structure de leurs chaînes latérales, avec un risque particulièrement élevé au sein du groupe comprenant l’iohexol, l’iomeprol, l’ioversol et l’iodixanol, selon une étude présentée dans EJR. « Choisir une alternative issue d’un autre groupe structurel semble être une stratégie efficace pour atténuer la récidive dans des scénarios à haut risque », estiment les auteurs.

7:00

25 Juin

16:10

Chez des hommes à haut risque de cancer de la prostate mais dont l'IRM est non suspecte ou équivoque, le PET-CT au [68Ga]Ga-PSMA-11 a permis de détecter les cancers cliniquement significatifs avec une efficacité comparable à celle de la biopsie systématique, indique une étude publiée dans The Lancet Oncology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR