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Facebook et l'Université de New York veulent des IRM 10 fois plus rapides grâce à l'IA

Les chercheurs de Facebook font alliance avec les médecins de l'école de médecine de l'Université de New York pour rendre les IRM dix fois plus rapides à passer. Ils utilisent pour cela des techniques d'intelligence artificielle, capables de reconstruire une image incomplète à partir du reste des données.
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Facebook et l'Université de New York veulent des IRM 10 fois plus rapides grâce à l'IA
Michael Recht, président du département de radiologie, Yvonne Lui, directrice de l'intelligence artificielle, et Daniel Sodickson, vice président de la recherche et directeur du centre pour l'innovation et la recherche avancée dans l'imagerie. Ils observent un examen IRM en cours de réalisation à NYU Langone Health. © NYU School of Medicine

Facebook s'associe à l'Ecole de médecine de l'Université de New York (NYU) pour accélérer les examens d'imagerie par résonance magnétique (IRM). Ceux-ci peuvent en effet durer plus d'une heure et s'avèrent difficiles à supporter pour de nombreux patients (personnes âgées, enfants, patients atteints de claustrophobie...). La division de recherche en intelligence artificielle de Facebook, FAIR, a annoncé le 20 août 2018 que ses chercheurs vont travailler avec le département de radiologie de l'école de médecine de NYU pour essayer de diviser par 10 le temps nécessaire à une IRM. Ils ont nommé le projet "fastMRI".

 

Reconstruire les "trous" dans l'image à partir du reste des données

Leur objectif est d'effectuer des scans plus rapides et de compenser la plus faible quantité de données obtenue par l'utilisation de réseaux de neurones qui rempliront les zones d'ombre en analysant la structure générale des images pour déduire ce qui a le plus de chances de s'y trouver. La difficulté réside dans le besoin impérieux de garantie de la fiabilité absolue de ces images. Accélérer la vitesse des scans permettrait également de faire beaucoup plus d'examens sur une même machine.

Le projet sera testé à l'aide de 3 millions d'images (de genoux, cerveaux, et foies) concernant 10 000 cas cliniques. Facebook précise bien que ces données sont complètement anonymisées et qu'aucune donnée provenant du réseau social n'est utilisé, il ne s'agit que de données fournies par l'hôpital. A terme, les équipes de Facebook et NYU prévoient de partager leurs travaux en rendant le projet open source. Elles ont aussi bon espoir que ces mêmes techniques puissent être appliquées à d'autres instruments de radiologie, comme le scanner (CT Scan).

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