17/11/2014 - Accélérer le traitement d'image médicale dans le CiTIUS en 3D

Menéame

Tests médicaux courants, tels que des IRM ou des scanners informatiques, ne sont que quelques exemples de ce que la technologie, et en particulier les techniques d’imagerie médicale, fournissent quotidiennement au secteur de la santé. Le développement de ces outils de diagnostic a fourni aux professionnels de la santé des informations très précieuses sous forme de données, qui doivent être traitées de la manière la plus efficace possible pour permettre une visualisation optimale des résultats en temps réel.

L’enquêteur du CITIUS Julián Lamas, qui a obtenu le grade de Docteur après la défense de sa thèse au centre, a présenté dans ce travail son approche à la problématique du traitement d’image médicale en trois dimensions (3D), expliquant les différentes techniques qu’il a appliquées pour maximiser la performance des algorithmes employés dans la recherche - c’est-à-dire de l’ensemble des opérations mathématiques qui ont lieu tout au long du processus-. Les résultats obtenus montrent qu’il est possible de multiplier l’efficacité de certains de ces algorithmes par plus de 50, un progrès qui permettra d’aborder des processus informatiques coûteux d’affichage et de diagnostic dans les centres hospitaliers eux-mêmes, au moyen de matériel bon marché - notamment des cartes graphiques ou Graphics Processing Units (GPUs) -.

Médecine plus rapide et moins invasive

Le traitement d’image en 2D et en 3D s’est avéré essentiel dans l’évolution de la médecine moderne, mais sa complexité rend indispensable l’élaboration de stratégies permettant de relever avec garanties nombre des défis actuels, tels que la chirurgie minimale invasive ou les systèmes d’aide au diagnostic à travers l’image. Aujourd'hui, le principal problème auquel ces systèmes sont confrontés est qu’ils sont basés sur des algorithmes très coûteux au niveau de la calculation, de sorte que, dans de nombreux cas, leur utilisation en temps réel est impossible.

La thèse de Julián Lamas, qui a obtenu la note académique la plus élevée (Superbe Cum Laude), contribuera à la mise au point de nouveaux systèmes pour gérer l’image médicale en temps réel sur les infrastructures courantes telles que les GPU, réduisant ainsi les coûts et facilitant l’accès à ce type de tests médicaux à un nombre beaucoup plus grand d’utilisateurs.

Répartition des calculs et fusion des résultats

Le travail a été axé sur les tâches de Dégroupement (utilisé, par exemple, pour l’identification d’organes et de tissus ou pour la détection de nodules cancérigènes) et Affichage, afin que les spécialistes puissent consulter les différents types d’image médicale sans attendre. Dans le premier cas, la thèse a montré qu’il est possible de multiplier l’efficacité du processus par plus de 50 tandis que les tâches d’affichage augmentent leur efficacité de 5 à 12 fois.

L’une des principales stratégies proposées a été le développement de l’opérateur « Divide » et <' < fusion>', qui permet de répartir le travail entre tous les processeurs disponibles dans le GPU, puis de fusionner les résultats. D’autre part, de nouveaux moyens de visualiser les informations compressées ont également été mis au point, car les GPUs ne disposent pas toujours d’une mémoire suffisante pour travailler avec l’image médicale dans leur format original; une contribution qui, selon l’auteur, a entraîné des modifications très importantes sur les algorithmes d’origine.

Les résultats de cette recherche apporteront une valeur ajoutée aux systèmes de diagnostic utilisés actuellement par les professionnels de la santé, comme en témoigne le fait que certaines des solutions développées dans la thèse ont déjà été intégrées dans la AMIRA, une plate-forme logicielle commerciale pour l’affichage d’image médicale leader sur le marché.

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CITUS

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