Microsoft Research a développé une solution pour la détection automatique des tumeurs, au niveau des scanners. Je vous propose plus de détails à ce sujet.

La détection rapide des tissus endommagés

Il s’agit d’un algorithme de computer vision. Il permet l’automatisation de tâches répétitives.

En fait, la dissociation des tissus malades avec les tissus sains provient d’une image via un scan 3D. L’intérieur du corps humain est directement visible.

La technique d’imagerie médicale mise en avant est la tomodensitométrie. Cela revient à mesurer l’absorption des rayons X à partir des tissus.

Quand le scanner est terminé, le logiciel se charge de reconstruire les images en trois dimensions.

L’objectif de l’automatisation

Elle cible la diminution de la phase de planification de traitement. Avec le logiciel, le praticien met en place un programme de la radiothérapie par irradiation.

Il se base sur l’image tomodensitométrique du patient. Il obtient une estimation prévisionnelle de la dose à pourvoir.

Le radiologue peut ainsi définir les quantités de rayonnement à fournir par faisceau et par séance. Grâce au logiciel, la phase de planification du traitement dispose d’un gain considérable en termes de rapidité.

Un partenariat avec un hôpital

Pour l’expérimentation du système d’apprentissage automatique, Microsoft a mis en place un partenariat avec Addenbrooke’s Hospital. Il s’agit d’un centre hospitalier universitaire de Cambridge.

Le premier test avec InnerEye a séduit les équipes soignantes. Les oncologues peuvent se concentrer sur l’examen des images diagnostics.

Ainsi, le traitement approprié est beaucoup plus rapidement administré. Les recherches sont simplifiées.

Pour leur part, les radiologues en charge du traitement du cancer peuvent se consacrer à des tâches beaucoup plus approfondies.

La disponibilité de la boîte à outils

La boite à outils InnerEye Deep Learning est présente sur GitHub. Son utilisation est au service des chercheurs de la planète.

Cela leur permet d’initier et d’affiner des modèles sur mesure. Il est permis de développer d’autres usages

Pour leur part, les fournisseurs de technologies médicales sont invités sur GitHub pour disposer du projet. Ainsi, ils peuvent améliorer les produits existants ou passer à d’autres types de création.

Toutefois, Microsoft signale que l’approbation de l’algorithme ne dispose pas encore de la validation de la FDA ou Food and Drug Administration des Etats-Unis. L’utilisation en routine clinique n’est pas encore possible.

Pour l’heure, la solution demeure au stade de recherche. Une évolution de la situation est attendue.

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Crédit Photo : laptrinhx.com & usine-digitale.fr

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