18/09/2013 - Ils développent une méthode qui délimite automatiquement les zones du cerveau en images médicales.

Menéame

La Association européenne de logique diffusea et Soft Computing (EUSFLAT) a récompensé lors de sa réunion biennale, tenue la semaine dernière à Milan, le travail d’investigation présenté par le Groupe de renseignements artificiels et de raisonnement approximé (GIARA) de la Université publique de Navarre.

Les chercheurs ont mis au point une méthode qui améliore la délimitation des tumeurs dans les images médicales. Ils expliquent: "Quand le médecin décide de l’endroit où le tissu tumorale doit être séparé du tissu sain, notre algorithme vous donne l’assurance que vous ne choisirez jamais le pire des possibilités car, automatiquement, il vous offre une solution améliorée."

Les auteurs du travail ont été Aránzazu Jurío, Miguel Pagola, Daniel Paternain, Nicolás Madrid et Humberto Bustince. Sa recherche a été menée avec plus de 200 travaux présentés au Congrès, dont 16 ont été présélectionnés, puis les trois finalistes: Université publique de Navarre, Universität Marburg d’Allemagne et Gent University de Belgique.

Le travail est centré sur l’étude des images de cerveaux obtenues par résonance magnétique. En particulier, ils ont développé un algorithme pour améliorer le processus de segmentation des images. "Par la segmentation - explique Aránzazu Jurío - on sépare chacun des objets qui font partie de l’image. Chaque pixel est analysé de manière à ce que tous ceux qui ont certaines caractéristiques communes soient considérés comme faisant partie du même objet." Dans le cas des images médicales, ce processus est essentiel pour la délimitation des tumeurs où, si nous pensons à des zones comme le cerveau, trois millimètres de différence peuvent faire la différence entre la guérison ou affecter des zones comme la parole ou la vue.

Pour comprendre le fonctionnement de l’algorithme que les chercheurs ont développé, Humberto Bustince utilise le parallèle suivant: " Imaginez que nous avons, par résonance magnétique, l’image d’un cerveau et sept médecins qui doivent décider comment délimiter la tumeur. Par expérience, nous savons que chacun d’entre eux séparera la tumeur de manière différente. Maintenant, avec la méthode proposée, vous aurez automatiquement une série d’options qui, en tout cas, vont toujours améliorer le choix qui aurait fait le pire des sept. Nous avons réussi à améliorer le pire, à faire en sorte que, même s’ils choisissent le pire choix, ils se trompent le moins possible."

Un glioblastome multiple, le plus commun et malin des tumeurs cérébrales. (Source: SOM Biotech)

En temps réel

Un autre facteur auquel les spécialistes de l’intelligence artificielle doivent faire face est celui des variations temporelles, car les images médicales varient dans le temps et, souvent, dans un bref espace temporel. "Tous ces algorithmes permettent l’application en temps réel, car ce qui peut être utile pour une image à un moment donné, peut ne pas l’être après un certain temps," explique le professeur Bustince.

A cet égard, Aránzazu Jurio souligne que "l’algorithme que nous avons développé fait une sorte de consensus entre les différentes fonctions pour obtenir une meilleure solution. Disons qu’il enlève un processus de choix à l’expert parce que c’est l’algorithme qui, automatiquement, choisit la fonction."

"Le problème - le grand Daniel Paternain - est que pour une image concrète il y a une série de fonctions que l’expert peut utiliser, mais si, en faisant la segmentation, il se trompe de fonction, le résultat pourrait être très mauvais. Ce que nous essayons de résoudre, c’est que si vous vous trompez de fonction, le résultat ne sera pas très mauvais."

Au Congrès EUSFLAT 2013, à Milan du 11 au 13 septembre, plus de 300 chercheurs venus de toute l’Europe travaillant sur Logica Fuzzy, Soft Computing et ses applications ont participé. Humberto Bustince, professeur d’informatique et d’intelligence artificielle, était également chargé de donner l’une des trois conférences plénières suivantes: "Traitement et classement des images à l’aide d’une extension d’ensembles diffus. D’abord des succès."

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