Afin de pouvoir travailler sur des systèmes plus intelligents, une équipe de chercheurs travaillant chez NVIDIA a élaboré une IA capable de créer de façon des IRM de synthèse du cerveau.
L’imagerie médicale, peu importe sa forme, est petit à petit révolutionnée par l’IA. Effectivement, un robot entraîné en quelques jours par des années de consultations est aujourd’hui meilleur radiologue que l’Homme. Rien de bien étonnant tant les travaux sur l’image avancent à grands pas grâce à l’intelligence artificielle. Au fil du temps, des radiologies destinées à trouver des tumeurs, ou des zones cancéreuses sont de plus en plus nombreuses. Cependant, les IRM sont encore assez peu accessibles lorsqu’il s’agit d’identifier un élément anormal. C’est pour rendre les IA plus performantes et faire avancer la recherche que des employés de NVIDIA ont créé ce système capable de générer des IRM de synthèse.
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En collaboration avec la Mayo Clinic et le MGH & BWH Center for Clinical Data Science, les chercheurs ont présenté l’état de leurs travaux. Dans la technique, ils ont utilisé des GAN (generative adversarial networks) pour créer ces « fausses IRM ». Pour faire simple, un GAN oppose deux IA qui se stimulent sur chaque résultat jusqu’à atteindre le rendu le plus réaliste possible. Grâce à cette technique, ces GAN peuvent élargir considérablement la quantité de données pour les médecins et les chercheurs. Ils pourraient par exemple générer une multitude d’images sur des pathologies rares, et ainsi renforcer la précision d’identification des IA.
« Nous montrons que pour la première fois, nous pouvons générer des images du cerveau qui peuvent être utilisées pour former des réseaux de neurones. De nombreux radiologistes que nous avons montrés au système ont exprimé leur enthousiasme. Ils veulent l’utiliser pour générer plus d’exemples de maladies rares, » a précisé Hu Chang, un des chercheurs de l’équipe de NVIDIA.
L’équipe a utilisé deux bases de données pour générer ses premières images. La première provient du Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) et l’autre du Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS). Leur système s’est nourri des images dans ces bases de données pour créer des IRM de synthèse complètes avec matière blanche, matière grise ou encore liquide cérébro-spinal. Mieux encore, leur IA a ajouté des notes à chaque IRM, ce qui peut prendre plusieurs heures à l’Homme. Dans le futur, l’équipe souhaite produire des images de bien meilleure qualité avec encore plus de variables.
Quoi qu’il en soit, l’utilisation des GAN prouve une nouvelle fois qu’ils permettent de faire de grandes choses. L’opposition d’IA permet notamment à Amazon d’imaginer des vêtements, à une IA de transformer une photo en portait d’animé, ou, pire, de reprogrammer une IA.
