Modèle de diffusion latente

Ils synthétisent des radiographies du thorax grâce à l’intelligence artificielle

Deux chercheurs de l’université Stanford ont exploité un modèle de diffusion latente pour générer des images synthétiques de radiographie thoracique de haute fidélité à partir de commandes textuelles. Leurs travaux pourraient selon eux permettre de pallier le manque de données disponibles pour le développement d’outils d’intelligence artificielle en imagerie.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 20/12/22 à 8:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 3 min.

Après entraînement et réglages supplémentaires, le modèle U-Net s’est montré capable de « générer des images de radiographie représentant les anomalies de façon correcte » (photo d'illustration). D. R.

Depuis quelques mois, une partie d’internet se passionne pour les modèles de génération d’images à diffusion latente. Avec des commandes textuelles et quelques tâtonnements, ils permettent de retoucher, transformer ou créer des photographies, des dessins ou des peintures synthétiques de haute fidélité. Christian Bluethgen, chercheur au Stanford center for AI in Medicine & Imaging (AIMI), spécialiste des maladies rares, s’est demandé si ces outils pourraient être utilisés pour générer des clichés d’imagerie médicale, et ainsi démultiplier les données disponibles pour la recherche. « L’avantage de ce domaine est que les images sont associées à des comptes rendus textuels qui décrivent leur contenu pertinent », écrit-il dans un article diffusé sur la base MedXriv.

Des radiographies thoraciques artificielles

Pour répondre à cette question, Christian Bluethgen s’est associé avec Pierre Chambon, chercheur en apprentissage machine au sein de l’AIMI. Ils ont travaillé sur le modèle Stable Diffus

Il vous reste 78% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

22 Nov

16:00

Pour les patients non obèses, l’utilisation combinée d’une faible tension du tube (60 kVp) et d’un nouvel algorithme de reconstruction d’images par apprentissage profond (ClearInfinity, DLIR-CI) peut préserver la qualité de l’image tout en permettant des économies de dose de rayonnement et de produit de contraste pour le scanner aortique (étude).

14:39

La découverte fortuite d’anciens accidents vasculaires cérébraux lors d'examens de scanner permettrait aux cliniciens de mettre en place des mesures qui pourraient bénéficier à 100 000 à 200 000 patients par an aux États-Unis pour prévenir de futurs AVC (étude).

7:30

Le Sénat a adopté le 19 novembre un amendement gouvernemental au PLFSS 2025 qui prévoit d'exonérer de cotisations pour l'assurance vieillesse les médecins en situation de cumul emploi-retraite qui exercent dans les zones sous-denses. La Caisse autonome de retraite des médecins français (CARMF) s'alarme dans un communiqué des conséquences de cette mesure.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR