Intelligence artificielle

Comment les algorithmes apprennent à analyser les images

Une session des Journées francophones de radiologie a décrit les fondamentaux de l’intelligence artificielle en imagerie. Deux grands principes président à son fonctionnement : l’apprentissage et les données.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 17/01/19 à 16:00, mise à jour hier à 15:04 Lecture 4 min.

Un algorithme d'intelligence artificielle en imagerie est conçu pour apprendre à analyser de façon automatique les images à partir des exemples – des données – qui lui sont fournis. © Docteur Imago

Plus d’une trentaine de conférences, séances pédagogiques ou symposiums des Journées francophones de radiologie 2018 comportaient le terme « intelligence artificielle » dans leur intitulé. Certaines s’adressaient aux professionnels déjà familiers du sujet, d’autres aux radiologues encore novices. Samedi 13 octobre, Christine Fernandez-Maloigne, spécialiste en traitement d’image à l’université de Poitiers, a présenté les bases du fonctionnement des outils d’IA, et les notions de big data, d’apprentissage machine ou encore d’apprentissage profond.

Apprendre à voir

Les capacités de l’IA à faire de l’imagerie juste reposent sur l’apprentissage, entame-t-elle. Comme un enfant, né avec des « algorithmes visuels très sophistiqués », apprend à reconnaître diverses catégories d’objets à force de les voir, un algorithme d'intelligence artificielle en imagerie est conçu pour apprendre à analyser de façon automatique les images à partir des exemples – des données – qui lui sont fournis.

Régression et

Il vous reste 85% 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 DÉCOUVERTE

11€

pendant 1 mois
puis 23 €/mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Mots-clés

apprentissage machine apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Sommaire

Le fil Docteur Imago

03 Mai

16:30

Un modèle d’IA entraîné à l’aide de radiographies à fente debout dans un ensemble de données de patients pédiatriques a permis une prédiction plus précise de la croissance osseuse pédiatrique, utilisées dans l’imagerie par rayons X pour surveiller la scoliose, selon une étude publiée dans Radiology.

15:00

13:00

L’analyse de l'imagerie au scanner volumétrique est prometteuse pour déterminer la fonction pulmonaire pré et postopératoire chez les patients atteints d’un cancer du poumon subissant une lobectomie pulmonaire, et permet de prédire l’apparition de complications postopératoires, indique une étude.

7:30

Une étude publiée dans European Journal of Radiology démontre que le dépistage supplémentaire par IRM mammaire permet de détecter des cancers du sein précoces, qui pourraient être manqués à la mammographie, notamment chez les femmes aux seins denses.

7:00

02 Mai

16:01

Selon une étude pilote de dépistage du cancer du poumon menée dans l'Ontario (Canada) sur 4451 participants, l'adhésion annuelle était élevée (> 85 %), tandis que le taux de détection d'un cancer était de 2,4 % – parmi lesquels 79,2 % de cancers de stade précoce (étude ici).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR