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 14:06 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 mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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

27 Nov

7:10

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.

7:00

26 Nov

15:00

14:29

Une étude a évalué sept modèles LLM en open-source pour la synthèse des rapports radiologiques de patients ayant été victime d'un AVC ischémique aigu. Quatre modèles ont résumé efficacement des comptes rendus et pourraient être intégrés dans des flux radiologiques.

11:15

Selon une étude publiée dans l'American Journal of Roentgenology, la prévalence de malignité parmi les nodules surrénaliens indéterminés découverts fortuitement lors d'une tomodensitométrie avec injection de produit de contraste chez des patients sans cancer connu est extrêmement faible.

7:28

Si l'intelligence artificielle est très prometteuse chez l'adulte pour la détection et la caractérisation des nodules, ce n'est pas le cas sur les nodules pulmonaires pédiatriques, selon une récente étude. Celle-ci souligne la nécessité d'avoir une IA spécifique à la pédiatrie.    
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR