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.

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Le 17/01/19 à 16:00, mise à jour aujourd'hui 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

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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Mots-clés

apprentissage machine apprentissage profond

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Sommaire

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).

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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).

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