L'intelligence artificielle améliore l'imagerie
Des chercheurs de l'ETH utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité des images dans une méthode relativement nouvelle d'imagerie médicale. Cela permettra à l'avenir de mieux diagnostiquer les maladies et de fabriquer des appareils moins chers.
Scientifiques de la EPF Zurich et de l'Université de Zurich ont utilisé des méthodes d'apprentissage automatique pour améliorer l'imagerie optoacoustique. Ce procédé relativement récent d'imagerie médicale permet par exemple de visualiser les vaisseaux sanguins à l'intérieur du corps, d'examiner l'activité cérébrale ou de diagnostiquer le cancer du sein et les maladies de la peau. La qualité d'image fournie par un appareil dépend toutefois fortement de son nombre de capteurs et de leur répartition : Plus il y en a, meilleure est la qualité de l'image. La nouvelle approche des chercheurs de l'EPFZ permet de réduire considérablement le nombre de capteurs tout en conservant la même qualité d'image. Cela permet de réduire les coûts des appareils, d'augmenter la vitesse d'imagerie ou d'améliorer le diagnostic.
L'optoacoustique présente certaines similitudes avec l'imagerie par ultrasons. Dans ce dernier cas, une sonde envoie des ondes ultrasonores dans le corps, qui sont réfléchies par les tissus. Des capteurs placés dans la sonde détectent les ondes sonores renvoyées, ce qui permet d'établir une image. Image de l'intérieur du corps. En revanche, l'imagerie optoacoustique consiste à envoyer des impulsions laser extrêmement rapides dans les tissus, où elles sont absorbées et transformées en ondes ultrasonores. Celles-ci sont ensuite détectées de manière similaire à l'imagerie par ultrasons afin de créer une image.
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