Apprentissage machine

Nvidia développe des images pathologiques de synthèse en IRM

Le constructeur de cartes graphiques a montré, lors d’un symposium, un algorithme qui met en concurrence deux réseaux neuronaux pour générer des images réalistes.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 18/02/19 à 12:00, mise à jour aujourd'hui à 14:22 Lecture 1 min.

Les chercheurs ont pu introduire dans les images synthétiques des niveaux élevés de variation. Exemple d'images générées. D. R.

Pour développer un apprentissage automatique en imagerie médicale, plusieurs défis sont à relever : il faut faire avec la faible incidence des résultats pathologiques et gérer les restrictions liées à la protection des données du patient. Lors d’un symposium en Espagne, en septembre dernier, Nvidia, le constructeur de cartes graphiques, a proposé une méthode pour créer des clichés d’imagerie IRM de synthèse.

Deux réseaux neuronaux

Pour la développer, les ingénieurs de la firme ont extrait des clichés de deux bases de données : l’Alzheimer’s Diseases Neuroimaging initiative et la série d’images tumorales du Mulmodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark. Ils ont employé une méthode appelée « Generative Adversarial Network ». Il s’agit d’un algorithme mis en œuvre par un système de deux réseaux neuronaux en concurrence l'un avec l'autre afin de générer des images ayant de nombreuses caractéristiques réalistes.

Amélioration des performances

Les chercheurs ont pu introduire des niveaux élev

Il vous reste 33% 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

Avatar photo

Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

09 Jan

16:11

Une étude publiée dans BMC Urology a évalué la capacité de plusieurs grands modèles de langage à classer des comptes rendus d’IRM de la prostate selon le système PI-RADS v2.1. Le modèle GPT-o1 montre la meilleure concordance avec les radiologues, mais tous les modèles présentent des limites pour les lésions PI-RADS 3.

13:08

Chez les patients atteints d'occlusion aiguë des grands vaisseaux (LVO) de l’ACM et de sténose de l’artère intracrânienne sous-jacente traitée par stent de secours, l’administration préalable d’une thrombolyse intraveineuse n’est pas associée à une augmentation du risque d’hémorragie intracrânienne symptomatique ni de la mortalité à 90 jours (étude).

7:30

Un modèle de classification ternaire radiologique a obtenu des performances diagnostiques « excellentes » pour différencier les lésions pulmonaires sur des images de scanner, selon des résultats publiés dans Radiology.
08 Jan

15:17

Des chercheurs ont introduit un nouveau marqueur tumoral IRM appelé « signe sombre-clair-obscur » et suggèrent qu’il peut aider à prédire la métastase des ganglions lymphatiques chez les patients atteints d’un cancer rectal, selon une étude publiée dans Radiology.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR