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.

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Le 18/02/19 à 12:00, mise à jour aujourd'hui à 14:17 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

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Auteurs

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Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

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Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

intelligence artificielle

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