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 aujourd'hui à 15:18 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Avr

15:32

Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.

13:14

Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology

7:13

Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.
09 Avr

16:21

Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR