22/07/2013 - Intelligence artificielle pour diagnostiquer les maladies neurodégénératives

Menéame

Aujourd'hui, les maladies neurodégénératives sont l’une des principales causes de décès de la population espagnole. Avec l’augmentation de l’espérance de vie et le vieillissement de la population dans les pays développés, seule la maladie d’Alzheimer devrait toucher davantage de personnes. 60 millions de personnes dans les 50 prochaines années. Cette situation a des conséquences médicales, sociales et économiques considérables dans le monde entier. La recherche sur les causes ou les mécanismes de production de ces pathologies pose donc un défi majeur et est essentielle pour le développement de médicaments permettant d’agir sur la maladie dès que possible, en améliorant les attentes et la qualité de vie des patients. Dans le même temps, un diagnostic précoce est essentiel dans le traitement de ces maladies.

C’est dans ce contexte que s’inscrit la recherche menée par le groupe bioSip de la Université de Malaga. En particulier, dans le développement de systèmes d’aide au diagnostic des maladies neurodégénératives, un problème de grande importance sociale.

Les techniques actuelles d’imagerie médicale ont permis d’accomplir un grand progrès dans l’évaluation des traitements et le diagnostic, en fournissant une grande quantité d’informations structurelles ou fonctionnelles d’une manière non invasive. Toutefois, l’évaluation de ces images est généralement réalisée par des experts de manière visuelle, en se fondant sur leur expérience et leurs compétences propres, ainsi que sur d’autres procédures subjectives qui sont sujettes à erreur depuis un temps considérable. D’autre part, le système visuel humain n’est pas capable de distinguer plus de plusieurs dizaines de niveaux de gris, tandis que dans une image de résonance magnétique, par exemple, nous pouvons trouver des milliers de niveaux différents. De cette façon, les systèmes de diagnostic assistés par ordinateur (CAD) constituent un outil important pour les radiologues et autres spécialistes de la recherche d’une anomalie spécifique.

Les chercheurs groupe bioSip, en collaboration avec Groupe SipBA de la Université de Grenade, ont mis au point différentes méthodes fondées sur techniques statistiques et d’intelligence artificielle pour le traitement des images cérébrales obtenues par résonance magnétique (MRI). En outre, ils permettent la mise en place de systèmes d’aide au diagnostic (et au diagnostic précoce) de maladies neurodégénératives telles que la maladie d’Alzheimer. Pour cela, différents algorithmes de segmentation de l’image ont été développés, processus par lequel il est possible de séparer les tissus de base qui constituent un cerveau sain et quantifier le volume occupé par chaque tissu. Ce processus, publié dans plusieurs revues internationales d’impact, est très important, car les processus neurodégénératifs entraînent une variation de la distribution des tissus dans différentes zones du cerveau.

Des techniques statistiques et d’intelligence artificielle ont également été utilisées pour classer des images de patients en bonne santé et avec l ’. Le processus, dont le schéma général peut être vu dans l’image qui accompagne la nouvelle, utilise toutes les informations de couleur (qui n’est pas capable de distinguer l'œil humain) et spatiale (structures tridimensionnelles) contenues dans l’imagerie de résonance magnétique. Ainsi, à partir d’un ensemble d’images pré-étiquetées par des médecins spécialisés (appelé ensemble d’entraînement), un modèle est généré par un processus d’apprentissage qui identifie les différentes régions associées à la maladie d’Alzheimer et identifie la pertinence de chaque zone dans le diagnostic de cette maladie. L’image montre une reconstruction tridimensionnelle de ce modèle où les couleurs les plus chaudes correspondent à des régions de plus grande importance.

Précédemment, des méthodes de diagnostic ont été développées à l’aide d’images fonctionnelles. Dans le travail effectué, des images à résonance magnétique structurelle ont été utilisées, qui ont un coût beaucoup moins élevé et ne sont pas invasives.

L’un des principaux avantages de cette technique est qu’elle peut être utilisée pour modeler d’autres types de maladies neurodégénératives. En fait, une des lignes de travail du groupe passe actuellement par la validation de l’application dans d’autres pathologies. En outre, les techniques mises au point sont également utilisées dans d’autres domaines à partir d’autres types d’images et de signaux biomédicales qui peuvent être utiles, par exemple pour la détection des intrus sur les réseaux informatiques.

 Pour plus d’informations:

Université de Malaga

Détails. Ingénierie des communications

___________________________

UMA

Las células solares de perovskita suman un nuevo avance en la investigación fotovoltaica. Un trabajo publicado el 9 de octubre de 2026 en Nature Photonics presenta dispositivos con una eficiencia certificada del 27,31 %, mediante una estrategia que modifica los contactos moleculares de la célula. El estudio aborda también la estabilidad: los dispositivos muestran una pérdida de rendimiento prácticamente despreciable...

El posible uso de inteligencia artificial en ataques contra entidades financieras de Corea del Sur vuelve a centrar la atención en la automatización de la ciberdelincuencia. Reuters informó el 9 de octubre de 2026 de investigaciones en nueve bancos sobre incidentes que podrían haber contado con asistencia de IA. El dato debe leerse con cautela: investigar el papel de estas...

La Universidad de Castilla-La Mancha ha acogido los días 7 y 8 de octubre una reunión de coordinación de FIREFLY, un proyecto europeo que busca electrificar parte de la cadena de valor de la industria química y reducir su dependencia de los recursos fósiles. El encuentro se celebró en la Facultad de Ciencias y Tecnologías Químicas de Ciudad Real. El...

La Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de Barcelona, perteneciente a la Universitat Politècnica de Catalunya, celebra sus 175 años con una exposición que conecta su historia con los desafíos tecnológicos y sociales de las nuevas generaciones de ingenieros. La muestra, inaugurada el 8 de octubre, puede visitarse hasta el 17 de octubre en CASA SEAT, en Barcelona, con entrada...

La Universidad Pontificia Comillas ha reunido a representantes institucionales, académicos y especialistas del sector tecnológico y de defensa para analizar las oportunidades y los desafíos de la inteligencia artificial en la seguridad y la defensa de España. El seminario, celebrado el 7 de octubre y difundido por la Universidad el día 9, fue organizado por la Facultad de Derecho de...