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.

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Le 20/12/22 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:07 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

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle

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