Les tumeurs du cerveau diagnostiquées par un ordinateur

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Les chercheurs de l’Inserm ont développé un programme capable de localiser et de diagnostiquer différents types de tumeurs cérébrales par l’analyse des images d’IRM.

L’IRM (ou imagerie par résonance magnétique) peut produire des images dites quantitatives, c’est-à-dire qui cartographient chacune un paramètre mesurable du cerveau (par exemple le débit sanguin, le diamètre vasculaire…). Des chercheurs de l’Inserm en collaboration avec une équipe de recherche de l’Université Grenoble Alpes ont combiné différents outils mathématiques innovants, pour apprendre à un programme informatique à analyser ces images quantitatives issues d’IRM cérébraux et à diagnostiquer d’éventuelles tumeurs.

Ces analyses ont montré des résultats de haute fiabilité avec 100% de localisations exactes et plus de 90% de diagnostics corrects du type de tumeurs.

COMMENT ÇA MARCHE ?

Dans un premier temps, le programme a appris à reconnaître les caractéristiques de cerveaux en bonne santé. Confronté ensuite à des images de cerveaux atteints de cancers, il est ainsi devenu capable de localiser automatiquement les régions dont les caractéristiques divergent de celles des tissus en bonne santé et d’en extraire les particularités.

Pour apprendre à l’intelligence artificielle à faire une différence entre les différents types de tumeurs, les chercheurs lui ont ensuite indiqué le diagnostic associé à chacune des images de cerveaux malades qui lui avaient été présentées.

“Ces travaux montrent l’intérêt d’acquérir ce type d’images et éclairent les radiologues sur les outils d’analyse dont ils pourront disposer prochainement pour les aider dans leurs interprétations” précise Emmanuel Barbier, chercheur Inserm responsable de l’étude.

L’objectif à terme est de parvenir à étendre le potentiel diagnostique de cette intelligence artificielle à d’autres pathologies cérébrales, telles que la maladie de Parkinson. Cette méthode innovante et ses résultats ont fait l’objet d’une étude publiée dans la revue IEEE-TMI.

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